Point Optimizer

製品の概要

レーザースキャナーで取得した点群データは、膨大なフ ァイルサイズが取り扱い上のネックとなります。近年、 多様なソフトウェアで、点群データを取り扱うことが可能となってきましたが、数千万点、時には数億点に及ぶ大量データを、ダイレクトに扱える処理系はまだまだ少なく、間引き処理を施してデータ星を削減する必要があります。

Point Optimizer は、独自の処理アルゴリズムを用いて、数ステップの簡単な操作で点群データを検査し、樹木・草・歩行者等、後続作業に不要となるノイズデータを 自動抽出し、分離してデータ総量を劇的に削減すると共に、重なりの無い高品質TI Nメッ シュの生成には不可欠な、地形データ処理用のツールです。

クラスタリング処理

データ容量に制約があるシステムヘのデー夕供給、またTI Nメッ シュ生成前に当該処理を施すことで、不適格ポリゴンの生成を抑制する効果があります。 点群データに対して、指定のグリッドピッチ長から構成される立方体を仮想定義し、立方体毎にZ方 向で最低高、かつ XY面上の重心位置に最も近い1点を残して不要な点データを分離す ることで、現況のデイテールを保持しながら、総点数が削減された均密度の点群データに再構築します。

フィルタリング処理

現在操作対象となっている3DP形式データから、グリッドピッチで定義されたXY平面状の正方形を最小～最大z値の高さまで柱状化して、その四角柱毎に地表面と推測される最低標高値の1 ポイントだけを残し、不要なポイントデータとの分離処理を行い、データ総量を劇的に削減します。樹木・植物・構造物・ノイズ等、折り重なる点群から地表面となる最低標高の点だけを抽出して、厚みの無い最適な地形表層の点群データを生成することが可能です。

スクライプ処理

フィルタリング処理で抽出された最低標高点に対して、指定した半径値による仮想球体を生成し、隣接する球体同士の衝突判定を繰り返して球体同士が交われば規定値内として判定、点列の高低差・連続性を分析し、樹木・植物・構造物等、折り重なる点群から地表面とみなされる最低標高の点だけを抽出することで、厚みの無い最適な地形表層の点群データを取得します。