LIDAR カバレッジおよびサンプル密度の評価

データ プロバイダ提供の LIDAR ポイントによって予期されるカバレッジと密度を確保できるようにすることは、LIDAR データ受信時の基本 QA/QC 工程の 1 つです。カバレッジと密度の問題をチェックし、それを LIDAR 処理の初期段階で解決することが重要になります。これに関しては、便利なジオプロセシング ツールが 2 つあります。[3D Analyst] ツールボックスにある [ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] ツールと、[変換] ツールボックスにある [ポイント → ラスタ （Point to Raster）] ツールです。

ポイント ファイルの空間統計情報（Point File Information）

[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] ジオプロセシング ツールは、ディスク上のポイント データ ファイルに関する基本的統計情報を報告します。[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] ジオプロセシング ツールの主たる目的は、ジオデータベースにデータを読み込む前に、データを確認して概要を把握することです。LAS（業界標準の LIDAR データ形式）形式ファイルと ASCII 形式ファイルが入力としてサポートされています。LIDAR プロジェクトでは多数のデータ ファイル、ときには数百、数千のファイルを使用することが多いため、このツールでは個々のファイル名に加えてフォルダ名を指定することもできます。フォルダ名を指定すると、そのフォルダにある指定した拡張子を持つファイルがすべて読み込まれます。

入力ポイント ファイルそれぞれに、ターゲット フィーチャクラスの属性とともに、ポリゴンが 1 つ出力されます。このポリゴンは、ファイル内のデータの X、Y 範囲（境界ボックス）をグラフィカルに記述します。属性には、ファイル名、ポイント数、Z 最小値、Z 最大値、ポイント間隔などがあります。

[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] によって報告されるポイント間隔は正確ではなく、説明が必要です。パフォーマンス上の理由から、ファイルの境界ボックスの面積をポイント数と単純に比較して、おおまかな推定が行われています。調査対象のファイルの表示範囲にまんべんなくデータが存在するときに一番正確になります。そのため、大きな水域上または分析範囲の周囲で相当数のポイントが除外され、データが一部にしか存在しないファイルの場合、正確な推定はできません。したがって、報告されたポイント間隔は、ファイル集合の傾向をみるときの概要としての意味合いの方が大きくなります。

出力フィーチャクラスの操作で便利なのは、それを ArcMap で表示し、属性テーブルを開いて、ポイント間隔フィールドを昇順に並べ替えることです。等級カラー ランプを使用してポイント間隔フィールドをシンボル表示することもできます。下図では、LAS 範囲ポリゴンが、ポイント間隔の推定値に基づいて、カラー ランプによりシンボル表示されています。赤くシンボル表示されたポリゴンはポイント間隔がつまっていることを示しています。

[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] ジオプロセシング ツールは、ヘッダーをスキャンするだけで必要な情報を入手できるため、LAS ファイルを高速に処理できます。ASCII ファイルの場合は、データ全体を読み込む必要があるため、大幅に時間がかかります。

LAS ファイルのソース ポイントに対して実行された分類を調査することもできます。LIDAR プロバイダにより、LIDAR データは、LIDAR システムによって返されるサーフェス フィーチャに応じたさまざまなクラス コードに分類することができます。このようなクラス コードは、地面 の LIDAR リターンと非地面の LIDAR リターンを表します。[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] ダイアログ ボックスで [クラス コード別に集計] オプションを選択すると、出力属性テーブルには、各 LAS ファイルに見つかった各クラス コードの要約統計情報が格納されます。各 LAS ファイル内のクラス コードと、各クラス コードに関連するポイント情報を調査するときに、このオプションを使用します。

[ポイント ファイルの空間統計情報 （Point File Information）] による確認作業ですべてが許容できたと仮定すると、次のステップは、[LAS → マルチポイント （LAS to Multipoint）] ツールまたは [ASCII 3D → フィーチャクラス （ASCII 3D to Feature Class）] ツールを使用して、LIDAR ポイントをマルチポイント フィーチャクラスに読み込むことです。ポイントからテレイン データセットを構築する場合は、このフィーチャクラスをフィーチャ データセットに追加します。LAS 形式ファイルを使用するか ASCII 形式ファイルを使用するかを選択できますが、LAS の方が一般に優れた方法です。LAS ファイルの方が情報を多く格納でき、バイナリ ファイルであるため、効率的に読み込むことができます。

ポイントをマルチポイント フィーチャクラスに読み込んだら、[ポイント → ラスタ （Point to Raster）] ジオプロセシング ツールを使用して、ポイント分布の詳細なビューを作成できます。

ポイント → ラスタ（Point to Raster）

[ポイント → ラスタ （Point to Raster）] ジオプロセシング ツールは、ポイントからラスタを作成し、マルチポイントもサポートしています。多くのオプションを備え、多くの用途で使用できる汎用ツールです。LIDAR ポイントの密度を評価する場合は、[COUNT] オプションを使用します。このオプションでは、ラスタ セル内に存在するポイントの数がセル値として使用されます。プロジェクト エリアの範囲でこれをグラフィカルに表示すると、さまざまなことが明らかになります。

[ポイント → ラスタ （Point to Raster）] ツールには、この演習では値が明確でないパラメータがいくつかあります。最初は、[値フィールド] パラメータです。[セルの割り当て方法] を [COUNT] に設定すると、[値フィールド] は無視されるため、ここには何に設定しても問題ありません。2 つめは、[セル サイズ] パラメータです。出力ラスタのセル サイズは平均ポイント間隔にするとよいと思われるかもしれませんが、LIDAR ポイントは均一に分布していないため、そうすると一般に、空のセル、すなわち NoData のセルが多数生じることになります。また、出力ラスタが無駄に巨大になることもあります。代わりに、平均ポイント間隔よりは数倍大きく、ギャップまたは隙間を識別できる程度には小さくて、追加調査が可能なセル サイズの方が適しています。妥当なサイズは、ポイント間隔の 4 倍です。たとえば、データのサンプリング間隔が 1 メートルで、セル サイズを 4 に設定した場合は、1 つのセルに平均 16 個のポイントが存在することを期待できます。

さまざまなタイプのポイントの密度を評価することもできます。ほとんどの場合、おそらくはすべてのリターンについて密度をチェックするだけでしょうが、地面のように特定のクラスに属するポイントを調べると便利な場合があります。たとえば、植生地域では地面への水の浸透率がどの程度か把握できます。[ポイント → ラスタ （Point to Raster）] ツールではポイントのタイプが区別されません。そのため、[LAS → マルチポイント（LAS to Multipoint）] ツールを使用してマルチポイント フィーチャクラスを作成する方法によって、使用するポイントのタイプを制御します。このツールには、クラス別およびリターン番号別にポイントを読み込むオプションがあります。

ラスタを作成したら、ArcMap で表示します。カラー ランプ レンダラを使用してラスタを表示して、ポイント数の多いセルと少ないセルを区別しやすくします。また、NoData の色を目立つ色に設定することで、密度の分散とデータの隙間を調べることができます。密度の分散とデータの隙間を調べます。疑問な点があれば、データベンダにお問い合わせください。

下図では、黒い領域はデータが存在しない領域を表しており、赤い領域は LIDAR サンプルの密度が高い領域を表しています。