この記事では、PIX4Dmatic でハンドヘルド レーザー スキャナのデータセットを処理する方法について説明します。これらのデータセットには通常、スキャン処理中に同時に取得された画像と点群が含まれます。
ハンドヘルド レーザー スキャナには通常、デバイスの向きを継続的に記録する IMU センサーが搭載されています。これにより、各キャプチャにおけるセンサーの向きが確実に把握されます。一部のスキャナには、各画像の絶対位置を記録する GNSS 受信機も統合されています。GNSS
システムが搭載されていない場合、データセットは代わりに測定開始点から始まるローカル座標系に依存します。
どちらの場合も、取得中に次のデータが記録されます。
- 点群
- 軌跡
- 画像
- 画像の位置と向きのファイル
データセットをインポートするにはどうすればよいですか？
- データセットは、次の 2 つの方法のいずれかを使用して PIX4Dmatic にインポートできます。
アンド ドロップ ホーム画面にドラッグ ホーム画面、PIX4Dmatic はインポートされた点群を使用して新しいプロジェクトを自動的に生成します。
ファイル > インポート > 画像 または 点群...: 既存のプロジェクトの場合は、このオプションを選択して、目的の画像と点群を参照してインポートします。
- データがインポートされたら、プロジェクトを作成する前に、PIX4Dmatic は座標参照系を尋ねます。
座標系の使用方法 - PIX4Dmatic
垂直座標系とジオイドの使用方法 - PIX4Dmatic - 画像の位置情報と向き。測定中に撮影された各画像の位置と向きに関する情報を含むファイル。
画像の位置情報と向きファイルのインポートとエクスポート方法 - PIX4Dmatic - 高密度点群をインポートする際、取得タイプを「軌跡あり」に選択する必要があります。法線はメッシュ生成に必要となるため、信頼性の高い法線推定を行うには軌跡が必要です。
点群のインポート - PIX4Dmatic
画像のみ、または高密度点群のみをインポートすることは可能ですが、インポートするデータに応じて、以下の処理オプションが利用可能になります。
- 画像。.
- キャリブレーション前：キャリブレーションと画像前処理。.
- キャリブレーション後：高密度点群（必須ではない）、外れ値除去、メッシュ作成、DSM作成、オルソモザイク作成。.
- 点群：外れ値除去とDSM。.
データセットをどのように処理すればよいですか？
ハンドヘルドレーザースキャナから取得したデータセットを処理するワークフローは、画像キャリブレーションから始まります。ハンドヘルドレーザースキャナで取得した画像は、通常、PIX4Dcatchを使用して取得した画像と類似しています。最適なキャリブレーション結果を得るために、以下の構成をお勧めします。
| 外観 | インテリア |
 |
|
|
|
キャリブレーション後、高密度点群、外れ値除去、メッシュ、DSM、オルソモザイクなど、すべての処理オプションが利用可能になります。これは、写真測量プロジェクトやPIX4Dcatchプロジェクトで採用しているワークフローと同じです。.
この場合、LiDARで取得した点群データもインポートして、処理のための入力データの一部として使用することができます。.
- 高密度点群。インポート済み。高密度点群を生成するために画像処理は不要です。.
- メッシュ。インポートした点群からメッシュを生成するには、メッシュにテクスチャを適用するための画像キャリブレーションが必要です。関連する画像がないと、メッシュの処理はできません。
- DSM.
- オルソモザイク.
他に何かできることはありますか？
プロジェクトの処理が完了すると、PIX4Dmaticで利用可能なすべてのツールを使用できるようになります。.