この記事では
実際のデータで始めましょ
う 植生指数
私の最初の植生指数マップ - 冬小麦
可変施肥窒素施肥 - 冬小麦
RGBデータセット - 冬小麦
雑草検出
休耕地の雑草検出（茶色地に緑）
作物の雑草検出（緑地に緑）
被害検出
倒伏（風害）の測定 - 冬小麦
高解像度衛星データ
高解像度衛星のサンプルプロジェクト
実際のデータから始めましょう
実際のデータを利用することで、PIX4Dfieldsソフトウェアの能力が実証され、効果的なデータ収集に必要な要件に関する貴重な洞察が得られます。.
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どこから始めればよいか分からない場合は、以下の手順に従って最初のプロジェクトを作成してください。
重要： これらのデータセットは、個人または業務上のトレーニングにのみ使用できます。商用または販促目的で使用する場合は、「PIX4D / pix4d.com 提供」と明記し、すべてのテキストを pix4d.com にリンクする必要があります。使用方法の詳細については、 弊社のマーケティングチームまでお問い合わせください。
私の最初の植生指数マップ - 冬小麦
この使用例では、ドローン画像を使用して地図を作成する手順を段階的に説明します。これらの地図はオルソモザイクと呼ばれ、RGB画像またはマルチスペクトル画像から作成できます。
このプロジェクトの目標は、緑、赤、青、レッドエッジ、および近赤外線波長を捉えるDJI Phantom 4マルチスペクトルカメラを使用して、畑の正規化植生指数（NDVI）マップを取得することです
スケールは-1から+1までです。このスケールは、さまざまな種類の土地被覆と植生の健康状態または密度を表すように設計されています。
以下の例では、緑色の領域は、通常、健康で活発な植生に関連する密生した緑の葉を示しています。赤色の領域は、生育の弱い作物または最小限の植生の不毛な領域を示しています。
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データセットのサイズ
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5GB |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 6.2 cm / 2.44 インチ. |
| 対象地域 | 46.5ヘクタール／114エーカー。. |
| 画像取得計画 | 1回の飛行、グリッド状の飛行計画。. |
| ドローンとカメラ |
DJI Phantom 4 マルチスペクトル、マルチスペクトルカメラ。. スペクトル帯域：
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| 反射パネル／ターゲット | ミカセンス |
| チュートリアルと画像にアクセスするには、次のサイトをご覧ください： 私の最初の植生指数マップ - PIX4Dfields |
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小麦における可変施肥窒素施肥
このプロジェクトの目標は、緑、赤、レッドエッジ、近赤外線波長を捉えるSequoiaカメラを使用して、圃場のNDVI指数マップを取得することです。.
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データセットのサイズ
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4ギガバイト |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 10.0 cm / 3.94 インチ |
| 対象地域 | 44.9ヘクタール / 110.95エーカー |
| 画像取得計画 | 1回の飛行、グリッド状の飛行計画。. |
| ドローンとカメラ |
パロットセコイア、マルチスペクトルカメラ スペクトル帯域：
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| 反射パネル／ターゲット | 存在しない |
| サンプル画像をダウンロード | |
ダウンロードしたフォルダには、以下のファイルとフォルダが含まれています。
- 画像：TIFF形式の赤、緑、レッドエッジ、近赤外線画像。
- 境界：PIX4Dfieldsで開くことができるプロジェクトファイル。
- ガイドに従ってください 「初めての植生指数」
小麦のRGBデータセット
このプロジェクトの目標は、赤、緑、青の波長を捉えるSODAカメラを使用して、圃場のVARI指数マップを取得することです。.
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データセットのサイズ
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3GB |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 2.80 cm / 1.10 インチ |
| 対象地域 | 44.9ヘクタール / 110.95エーカー |
| 画像取得計画 | 1回の飛行、グリッド状の飛行計画。. |
| ドローンとカメラ | senseFly SODA、RGBカメラ |
| 反射パネル／ターゲット | 関係ない |
| サンプル画像をダウンロード | |
データセットは こちらから。
ダウンロードしたフォルダには、以下のファイルとフォルダが含まれています。
- 画像：赤、緑、青の画像（JPG形式）。
- 境界：PIX4Dfieldsで開くことができるプロジェクトファイル。
休耕地の雑草検出（茶色の背景に緑色）
この使用例では、休耕地の雑草を検出する方法、いわゆる「緑地と茶色地の境界検出」について説明します。マルチスペクトルカメラの代わりに、シンプルなRGBカメラを使用しました。これは、ほとんどの市販ドローンが雑草を選択的に検出して散布できるだけでなく、除草剤の使用量を最大90%削減できることを意味します。.
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データセットのサイズ
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3.5GB |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 1cm / 0.39インチ |
| 対象地域 | 6.54ヘクタール / 21.25エーカー |
| 画像取得計画 | 高度50メートルでの飛行1回、グリッド飛行計画。. |
| ドローンとカメラ |
DJI Mavic 3 マルチスペクトル、RGBカメラ。. |
| チュートリアルと画像にアクセスするには、次のページをご覧ください： 休耕地の雑草検出（茶色の背景に緑色） - PIX4Dfields |
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作物の雑草検出（緑地に緑表示）
PIX4Dfieldsは、高解像度画像とマジックツールによる緑地同士の雑草検出をサポートしています。この記事を参考に、農地や牧草地内の雑草を効率的に検出することで、除草剤散布量を最大90%削減できます。.
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オルソモザイクサイズ
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2.66 GB |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 0.5 cm / 0.19 インチ. |
| 対象地域 | 1.75ヘクタール／4.37エーカー。. |
| 画像取得計画 | 1回の飛行、グリッド状の飛行計画。. |
| ドローンとカメラ |
DJI Mavic 3 マルチスペクトル、RGBカメラ |
| 反射パネル／ターゲット | 適用できない |
| チュートリアルとファイルにアクセスするには、次のサイトにアクセスしてください。 |
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小麦畑における倒伏（風害）の測定
このプロジェクトの目的は、マジックツールを用いて冬小麦畑の倒伏を検出することです 。 作物の被害状況を検出し、その程度を定量化することは、保険金請求を行う上で不可欠です。
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オルソモザイクサイズ
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1.66 GB |
| 平均地上サンプリング距離（GSD） | 3.53 cm / 1.39 インチ |
| 対象地域 | 13ヘクタール／32エーカー |
| 画像取得計画 | 1回の飛行、グリッド状の飛行計画。. |
| ドローンとカメラ | RGBカメラ |
| 反射パネル／ターゲット | 適用できない |
| オルソモザイクのサンプルをダウンロード |
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高解像度衛星の事例プロジェクト
PIX4Dfields 2.12以降、高解像度衛星画像のサポートがPIX4Dfieldsプロジェクトに直接組み込まれました。このデータは、ドローンオルソモザイク画像と組み合わせることで、カバー範囲の拡大、より広いエリアの監視、または同じPIX4Dfieldsワークフロー内で過去と現在の状況の比較が可能になります。 このPIX4Dfieldsプロジェクトをダウンロードして、サンプルデータセットを探索し、高解像度衛星画像がどのように視覚化および分析されるかを確認してください。
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プロジェクト規模
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2.7 GB |
| 地上サンプリング距離（GSD） |
ドローンオルソモザイク画像：2～5cm（0.8～2インチ） |
| スペクトルバンド |
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| サンプルプロジェクトをダウンロード |
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- ファイルをダブルクリックし、PIX4Dfieldsが閉じていることを確認してください。
- PIX4Dfields内でインポートするには、 「設定」→ 「プロジェクトのインポート」、 .p4z ファイルを選択します。