衛星画像のオルソ マッピング ワークスペースの作成

Advanced のライセンスで利用可能。

ArcGIS Pro は、画像の標定が有理多項式係数 (RPC) モデルで記述されている多くのセンサー プラットフォームの衛星画像を処理できます。このモデルは、通常、画像ファイルに埋め込まれるか、または個別のメタデータ ファイルとして含まれます。オルソ マッピング ワークスペースでサポートされている衛星画像のリストについては、「衛星用センサー ラスター タイプ」をご参照ください。

単一の衛星画像をオルソ幾何補正する方法については、「単一の衛星シーンのオルソ幾何補正」をご参照ください。

衛星画像のオルソ マッピング ワークスペースを作成するには、衛星画像のワークスペース タイプを選択し、入力および空間参照を適切に定義します。衛星画像からオルソ マッピング ワークスペースを作成するときは、標高データが必要です。デフォルトの World Elevation サービスはシステムが提供します。ワークスペースの空間参照と水平座標系によって、出力オルソ マッピング プロダクトの座標系が決まります。ワークスペースの垂直座標系を定義する場合には、EGM96 または WGS84 楕円体に設定できます。

ワークフロー データ要件

衛星画像のワークスペースを作成するには、次のデータが必要です。

• 有理多項式係数 (RPC) - 通常、画像ファイルに埋め込まれるか、または個別のメタデータ ファイルとして含まれます。
• DEM - 入力標高データは、ブロック調整の際に画像をオルソ幾何補正するために使用されます。デフォルトでは、グローバル DEM が使用されますが、プロジェクト エリア用にローカル DEM を使用することをお勧めします。

オルソ マッピング ワークスペースの作成

ワークフロー ウィザードを使用すると、プロジェクトの衛星画像ワークスペースを作成できます。

1. [画像] タブで [新しいワークスペース] をクリックします。
2. [ワークスペースの構成] ページで、ワークスペースの名前を入力します。
3. [ワークスペース タイプ] ドロップダウン矢印を使用して、[衛星画像] を選択します。
4. [次へ] をクリックします。
5. [画像コレクション] ページで、追加する衛星データの [センサー タイプ] を選択します。
6. [画像コレクション] パラメーターで、衛星画像が含まれているフォルダーを参照します。
7. 空間参照を変更する場合は、[空間参照] ボタン をクリックします。
8. 必要に応じて、[データ ローダー オプション] タブをクリックして、出力衛星画像ワークスペースを調整します。
   1. [参照] ボタンを使用して、[DEM] を選択します。この DEM は、ブロック調整の際に画像コレクションをオルソ幾何補正するために使用されます。[Z 係数] の値と [Z 値のオフセット] の値を指定することもできます。ジオイド補正を適用するには、チェックボックスをオンにします。

      ほとんどの標高データでは海抜高度が使用されるため、ジオイド補正を適用する必要があります。標高の単位と基準が衛星画像と異なる場合は、それぞれ [Z 係数] の値と [Z 値のオフセット] の値を設定する必要があります。

   2. [ファイル フィルター] に、ワークスペースに追加されるファイル拡張子が表示されます。ファイル拡張子を追加または削除する必要がある場合は、提供されているテキスト ボックスで行います。
   3. [処理テンプレート] は、シングル バンド、マルチ バンド、パンシャープン イメージなど、処理するデータのタイプを決定します。使用できるテンプレートは、選択した [センター タイプ] によって異なります。ドロップダウン矢印を使用して、ワークスペースに適切な [処理テンプレート] を選択します。
   4. [統計情報の推定] チェックボックスをオンにして、出力ワークスペースの統計情報を推定します。

      画像の表示にコントラスト ストレッチを使用する場合は、統計情報を計算する必要があります。

   5. バンド割り当ての順序をデフォルトから変更する場合は、[バンド割り当て] パラメーターを編集します。
   6. ワークスペースを作成する前に、データの [前処理] オプションに [統計情報の計算] または [ピラミッドの構築] のいずれかを選択します。
9. [完了] をクリックして、ワークスペースを作成します。

オルソ マッピング ワークスペースを作成すると、画像コレクションがワークスペースに読み込まれ、マップ上に表示されます。これで、調整を実行し、オルソ プロダクトを生成する準備が整いました。