重要

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24.1.13. 点群データ管理

注釈

これらのアルゴリズムは、QGISがPDALライブラリバージョン2.5.0以降を使用している場合のみ利用可能です。

24.1.13.1. 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

再投影

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]

出力として使用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。

24.1.13.2. 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 24.13 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]`	作成したデータを入れ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。

24.1.13.3. 切り抜く 

ポリゴンレイヤで点群レイヤを切り抜き、ポリゴン内の点のみが結果の点群に含まれるようにします。

../../../../_images/point_cloud_clip.png — 図 24.14 入力点群レイヤをポリゴンの範囲で切り抜く

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]

切り抜く入力点群レイヤ

切り抜き範囲のポリゴン

OVERLAY

[ベクタ：ポリゴン]

点を切り抜く範囲として使うポリゴンベクタレイヤ

切り抜き結果

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

切り抜かれた点をエクスポート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...

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]

点群データ内の地物のサブセットを選択するための PDAL式

切り抜く範囲

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

点群データ内の地物のサブセットを選択するためのマップ範囲

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]	被覆ポリゴンレイヤの内側にあるポイントを地物とする出力点群。

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。

24.1.13.4. 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]

新しいファイルを入れるフォルダを指定します。次のいずれかです:

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]	点群レイヤと付随するCOPCインデックスファイルを格納する出力フォルダ。

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。

24.1.13.5. 情報 

入力点群ファイルの基本メタデータを出力します。

出力される情報の例

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]

メタデータ情報を抽出する入力点群レイヤ

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]

メタデータ情報を保存する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。

24.1.13.6. 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]

ひとつに結合される入力点群レイヤ

出力レイヤ

OUTPUT

[point cloud]

デフォルト： [一時ファイルに保存]

入力ファイルを結合している出力点群を指定します。次のいずれかです:

一時ファイルに保存
ファイルに保存...

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]

点群データ内の地物のサブセットを選択するための PDAL式

切り抜く範囲

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

点群データ内の地物のサブセットを選択するためのマップ範囲

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]	入力ファイル全てを統合した出力点群レイヤ

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。

24.1.13.7. 再投影 

点群を別の座標参照系 (CRS) に再投影します。

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]

別のCRSに再投影する入力点群レイヤ

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]

再投影された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...

詳細パラメータ

ラベル

名前

データ型

説明

座標演算

オプション

OPERATION

[datum]

元の系から対象の系へデータを再投影するために使用する測地系変換。

出力

ラベル	名前	データ型	説明
REPROJECTED	`OUTPUT`	[point cloud]	対象CRSになった出力点群レイヤ

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。

24.1.13.8. 点群を軽量化（距離）

距離点によるサンプリングを実行して点群を間引いたバージョンを作成します（特定の半径内の点の数を削減します）。

../../../../_images/point_cloud_thin.gif — 図 24.15 入力レイヤ

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]

間引いたバージョンを作る入力点群レイヤ

サンプリング半径（地図上の単位）

SAMPLING_RADIUS

[数値: double]

デフォルト： 1.0

点が一意の点にサンプリングされる距離

軽量化点群（距離）

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]

点群データ内の地物のサブセットを選択するための PDAL式

切り抜く範囲

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

点群データ内の地物のサブセットを選択するためのマップ範囲

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
軽量化点群（距離）	`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。

24.1.13.9. 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

点群を軽量化（距離）

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]

間引いたバージョンを作る入力点群レイヤ

Number of points to skip

POINTS_NUMBER

[数値: Integer]

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]

点群データ内の地物のサブセットを選択するための PDAL式

切り抜く範囲

オプション

FILTER_EXTENT

[範囲]

点群データ内の地物のサブセットを選択するためのマップ範囲

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。

24.1.13.10. 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: double]

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。