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28.1.13. 点群データ管理

NEW in 3.32

28.1.13.1. 投影法を設定 

点群レイヤの座標参照系が欠落していたり誤っているときに割り当てます。新規レイヤが作られます。

参考

Reproject

パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

CRSを割り当てる入力点群レイヤ

設定する座標参照系(CRS)

CRS

[crs]

レイヤに適用するCRS

出力レイヤ

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

出力する点群ファイルを指定します。次のいずれかです:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

出力

ラベル	名前	データ型	説明
出力レイヤ	`OUTPUT`	[point cloud]	新しいCRSを持った出力点群レイヤ。現在サポートしている形式は `.LAS`、`.LAZ`、`.COPC.LAZ`、`.VPC` です。

Python コード

Algorithm ID: pdal:assignprojection

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.2. 仮想点群(VPC)を作成 

入力点群データから仮想点群 (VPC) を作ります。

オプションのパラメータのチェックを外しておくと、アルゴリズムは入力ファイルのメタデータのみを読み込むため、VPCファイルは非常に短時間で構築されます。オプションのパラメータのどれかを設定すると、アルゴリズムはすべてのポイントを読み込むので、時間がかかることがあります。

../../../../_images/point_cloud_buildvpc.png — 図 28.13 点群タイルのセットから全体図を持った仮想点群を生成する

参考

結合

パラメータ

ラベル	名前	データ型	説明
入力レイヤ	`LAYERS`	[point cloud] [list]	仮想点群レイヤの中に結合する点群レイヤを入力する
境界ポリゴンを計算	`BOUNDARY`	[ブール値] デフォルト: False	（単なる矩形の範囲ではなく）データの正確な境界を表示するにはTrueに設定します
*統計量を計算:	`STATISTICS`	[ブール値] デフォルト: False	様々な属性の値の範囲を理解するにはTrueに設定します
概観点群をビルド	`OVERVIEW`	[ブール値] デフォルト: False	（元のデータから1000点ごとの点のみを使って）全ての入力データから1つの「間引き」点群を生成します。概観点群はVPCファイルの隣に生成されます - 例えば `mydata.vpc` の場合、概観点群は `mydata-overview.copc.laz` という名前になるでしょう。
仮想点群	`OUTPUT`	[point cloud] デフォルト： `[一時ファイルに保存]`	データを作る点群ファイルを指定します。次のいずれかです: 一時ファイルに保存ファイルに保存...

出力

ラベル	名前	データ型	説明
仮想点群	`OUTPUT`	[ラスタ]	全ての入力データを結合した点群レイヤを仮想ファイルとして出力します。

Python コード

Algorithm ID: pdal:virtualpointcloud

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.3. 切り抜く 

Clips a point cloud layer by a polygon layer so that the resulting point cloud contains only points within the polygons.

../../../../_images/point_cloud_clip.png — 図 28.14 Clipping an input point cloud layer with a polygon coverage

パラメータ

基本パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

Input point cloud layer to clip

Clipping polygons

OVERLAY

[ベクタ：ポリゴン]

Polygon vector layer to use as coverage for clipping the points

切り抜き結果

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the point cloud file to export the clipped points to. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

フィルタ式

オプション

FILTER_EXPRESSION

[式]

A PDAL expression for selecting a subset of features in the point cloud data

Cropping extent

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

A map extent for selecting a subset of features in the point cloud data

利用可能な方法:

レイヤから計算...: 現在のプロジェクトに読み込まれたレイヤの範囲を使います
レイアウトマップから計算...: アクティブなプロジェクト内のレイアウト地図アイテムの範囲を使用します
ブックマークから計算...：保存されたブックマークの範囲を使用します
現在のキャンバス領域を利用
キャンバスに描画: 考慮する領域を区切る矩形をクリック＆ドラッグします
xmin, xmax, ymin, ymax として座標を入力します

出力

ラベル	名前	データ型	説明
切り抜き結果	`OUTPUT`	[ラスタ]	Output point cloud whose features are the points within the coverage polygon layer.

Python コード

Algorithm ID: pdal:clip

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.4. COPCの作成 

入力点群のインデックスをバッチモードで作成します.

パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

LAYERS

[point cloud] [list]

インデックスを作成する点群レイヤを入力して下さい

出力フォルダ

オプション

OUTPUT

[フォルダ]

デフォルト： [出力をスキップ]

Specify the folder to create the new files in. One of:

出力をスキップ
一時ディレクトリに保存
ディレクトリに保存します

出力

ラベル	名前	データ型	説明
出力フォルダ	`OUTPUT`	[フォルダ]	Output folder containing point cloud layers with accompanying COPC index files.

Python コード

Algorithm ID: pdal:createcopc

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.5. Information 

Outputs basic metadata from an input point cloud file.

Example of output information:

LAS           1.4
point format  6
count         56736130
scale         0.001 0.001 0.001
offset        431749.999 5440919.999 968.898
extent        431250 5440420 424.266
              432249.999 5441419.999 1513.531
crs           ETRS89 / UTM zone 34N (N-E) (EPSG:3046)  (vertical CRS missing!)
units         horizontal=metre  vertical=unknown

Attributes:
- X floating 8
- Y floating 8
- Z floating 8
- Intensity unsigned 2
- ReturnNumber unsigned 1
- NumberOfReturns unsigned 1
- ScanDirectionFlag unsigned 1
- EdgeOfFlightLine unsigned 1
- Classification unsigned 1
- ScanAngleRank floating 4
- UserData unsigned 1
- PointSourceId unsigned 2
- GpsTime floating 8
- ScanChannel unsigned 1
- ClassFlags unsigned 1

パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

Input point cloud layer to extract metadata information from

出力ファイル

OUTPUT

[ファイル]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the file to store the metadata information. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

出力

ラベル	名前	データ型	説明
出力ファイル	`OUTPUT`	[ベクタ]	メタデータ情報を保存する `HTML` ファイル.

Python コード

Algorithm ID: pdal:info

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.6. 結合 

複数の点群ファイルを１つに結合する.

参考

仮想点群(VPC)を作成

パラメータ

基本パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

LAYERS

[point cloud] [list]

Input point cloud layers to merge into a single one

出力レイヤ

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the output point cloud merging input files. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

フィルタ式

オプション

FILTER_EXPRESSION

[式]

A PDAL expression for selecting a subset of features in the point cloud data

Cropping extent

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

A map extent for selecting a subset of features in the point cloud data

利用可能な方法:

レイヤから計算...: 現在のプロジェクトに読み込まれたレイヤの範囲を使います
レイアウトマップから計算...: アクティブなプロジェクト内のレイアウト地図アイテムの範囲を使用します
ブックマークから計算...：保存されたブックマークの範囲を使用します
現在のキャンバス領域を利用
キャンバスに描画: 考慮する領域を区切る矩形をクリック＆ドラッグします
xmin, xmax, ymin, ymax として座標を入力します

出力

ラベル	名前	データ型	説明
出力レイヤ	`OUTPUT`	[point cloud]	Output point cloud layer merging all the input files.

Python コード

Algorithm ID: pdal:merge

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.7. Reproject 

Reprojects a point cloud to a different Coordinate Reference System (CRS).

参考

投影法を設定

パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

Input point cloud layer to reproject to a different CRS

ラスタのCRS

CRS

[crs]

レイヤに適用するCRS

再投影したラスタファイル

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the reprojected point cloud file. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

Coordinate operation

オプション

OPERATION

[datum]

The datum transformation to use to reproject the data between the origin and target systems.

出力

ラベル	名前	データ型	説明
REPROJECTED	`OUTPUT`	[point cloud]	Output point cloud layer in the target CRS.

Python コード

Algorithm ID: pdal:reproject

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.8. Thin (by sampling radius)

Creates a thinned version of the point cloud by performing sampling by distance point (reduces the number of points within a certain radius).

../../../../_images/point_cloud_thin.gif — 図 28.15 Thining point cloud (by sampling radius)

参考

Thin (by skipping points)

パラメータ

基本パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

Input point cloud layer to create a thinned version from

Sampling radius (in map units)

SAMPLING_RADIUS

[数値]

デフォルト： 1.0

Distance within which points are sampled to a unique point

Thinned (by radius)

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the output point cloud with reduced points. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

フィルタ式

オプション

FILTER_EXPRESSION

[式]

A PDAL expression for selecting a subset of features in the point cloud data

Cropping extent

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

A map extent for selecting a subset of features in the point cloud data

利用可能な方法:

レイヤから計算...: 現在のプロジェクトに読み込まれたレイヤの範囲を使います
レイアウトマップから計算...: アクティブなプロジェクト内のレイアウト地図アイテムの範囲を使用します
ブックマークから計算...：保存されたブックマークの範囲を使用します
現在のキャンバス領域を利用
キャンバスに描画: 考慮する領域を区切る矩形をクリック＆ドラッグします
xmin, xmax, ymin, ymax として座標を入力します

出力

ラベル	名前	データ型	説明
Thinned (by radius)	`OUTPUT`	[point cloud]	Output point cloud layer with reduced points.

Python コード

Algorithm ID: pdal:thinbyradius

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.9. Thin (by skipping points)

Creates a thinned version of the point cloud by keeping only every N-th point (reduces the number of points by skipping nearby points).

参考

Thin (by sampling radius)

パラメータ

基本パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

INPUT

[point cloud]

Input point cloud layer to create a thinned version from

Number of points to skip

POINTS_NUMBER

[数値]

デフォルト： 1

Keep only every N-th point in the input layer

Thinned (by decimation)

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

Specify the output point cloud with reduced points. One of:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

フィルタ式

オプション

FILTER_EXPRESSION

[式]

A PDAL expression for selecting a subset of features in the point cloud data

Cropping extent

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

A map extent for selecting a subset of features in the point cloud data

利用可能な方法:

レイヤから計算...: 現在のプロジェクトに読み込まれたレイヤの範囲を使います
レイアウトマップから計算...: アクティブなプロジェクト内のレイアウト地図アイテムの範囲を使用します
ブックマークから計算...：保存されたブックマークの範囲を使用します
現在のキャンバス領域を利用
キャンバスに描画: 考慮する領域を区切る矩形をクリック＆ドラッグします
xmin, xmax, ymin, ymax として座標を入力します

出力

ラベル	名前	データ型	説明
Thinned (by decimation)	`OUTPUT`	[point cloud]	Output point cloud layer with reduced points.

Python コード

Algorithm ID: pdal:thinbydecimate

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。

28.1.13.10. Tile 

Creates tiles from input point cloud files, recommended for best performance (in display or analysis) with such datasets in QGIS.

参考

仮想点群(VPC)を作成, COPCの作成

パラメータ

基本パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

入力レイヤ

LAYERS

[point cloud] [list]

Input point cloud layers to create tiles from

Tile length

LENGTH

[数値]

Default: 1000.0

Size of the edge of each generated tile

出力フォルダ

OUTPUT

[フォルダ]

デフォルト： [一時フォルダに保存]

Specify the folder to store the generated tiles. One of:

一時ディレクトリに保存
ディレクトリに保存します

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

Assign CRS

オプション

CRS

[crs]

レイヤに適用するCRS

出力

ラベル	名前	データ型	説明
出力フォルダ	`OUTPUT`	[フォルダ]	Output folder containing the tiles generated from input files.

Python コード

Algorithm ID: pdal:tile

import processing
processing.run("algorithm_id", {parameter_dictionary})

algorithm id は、プロセシングツールボックス内でアルゴリズムにマウスカーソルを乗せた際に表示されるIDです。 parameter dictionary は、パラメータの「名前」とその値を指定するマッピング型です。Python コンソールからプロセシングアルゴリズムを実行する方法の詳細については、プロセシングアルゴリズムをコンソールから使うを参照してください。