点群ツールセットの概要

点群データを分類、変換、および管理するツールセットとツールが含まれている点群ツールセットです。

点群ツールセットのツール

ツール	説明
LAS のカラー化 (Colorize LAS)	正射投影画像から LAS ポイントに色と近赤外の値を適用します。
LAS の抽出 (Extract LAS)	LAS データセットまたは点群シーン レイヤーの点群データから LAS ファイルを作成します。
点群からオブジェクトを抽出 (Extract Objects From Point Cloud)	分類された点群からポイント フィーチャ、ポリゴン フィーチャ、またはマルチパッチ フィーチャに個別オブジェクトを抽出します。
LAS の間引き (Thin LAS)	入力 LAS データセットからの LAS ポイントのサブセットを含む、新しい LAS ファイルを作成します。
LAS タイルの作成 (Tile LAS)	水平範囲が一定グリッドで分割されている、オーバーラップしない LAS ファイル セットを作成します。

分類ツールセットのツール

ツール	説明
LAS クラス コードの変更 (Change LAS Class Codes)	.las ファイルと .zlas ファイルの分類コードとフラグを再割り当てします。
LAS の建物分類 (Classify LAS Building)	LAS 形式の点群データ内にある建物を分類します。
高さによる LAS の分類 (Classify LAS By Height)	地表からの高さに基づいて LIDAR ポイントを再分類します。
LAS の地表分類 (Classify LAS Ground)	LAS データからの地表ポイントを分類します。
LAS ノイズの分類 (Classify LAS Noise)	特異な空間特性を持つ LAS ポイントをノイズとして分類します。
LAS オーバーラップの分類 (Classify LAS Overlap)	航空機 LIDAR 測量のオーバーラップ スキャンから LAS ポイントを分類します。
フィーチャから LAS クラス コードを設定 (Set LAS Class Codes Using Features)	入力フィーチャの 2 次元範囲と交差する LAS ポイントを分類します。
ラスターから LAS クラス コードを設定 (Set LAS Class Codes Using Raster)	ラスター データセットのセル値を使用して LAS ポイントを分類します。

分類 (ディープ ラーニング) ツールセットのツール

ツール	説明
トレーニング済みモデルを使用して点群を分類 (Classify Point Cloud Using Trained Model)	ディープ ラーニング モデルを使用して点群を分類します。
点群分類モデルの評価 (Evaluate Point Cloud Classification Model)	各モデルから取得した分類結果の計算のベースラインとして適切に分類された点群を使用して、1 つ以上の点群分類モデルの品質を評価します。
点群トレーニング データの準備 (Prepare Point Cloud Training Data)	点群分類モデルをトレーニングし、検証するためのデータを生成します。
点群分類モデルのトレーニングを実行 (Train Point Cloud Classification Model)	点群分類用のディープ ラーニング モデルのトレーニングを行います。

変換ツールセットのツール

ツール	説明
LAS データセット → TIN (LAS Dataset to TIN)	LAS データセットから TIN をエクスポートします。
LAS → マルチポイント (LAS to Multipoint)	1 つ以上の LIDAR ファイルを使用してマルチポイント フィーチャを作成します。

オブジェクト検出 (ディープ ラーニング) ツールセットのツール

ツール	説明
トレーニング済みモデルを使用して点群からオブジェクトを検出 (Detect Objects From Point Cloud Using Trained Model)	ディープ ラーニング モデルを使用して、点群で捕捉されたオブジェクトを検出します。
点群オブジェクト検出トレーニング データの準備 (Prepare Point Cloud Object Detection Training Data)	ディープ ラーニングを使用したオブジェクト検出モデル用の点群トレーニング データを作成します。
点群オブジェクト検出モデルのトレーニングを実行 (Train Point Cloud Object Detection Model)	ディープ ラーニングを使用して点群のオブジェクト検出モデルをトレーニングします。