【3D点群地形解析システム(GC3D-Pro）】

　ドローン自動飛行アプリ支援機能（Litchi連動機能）【新機能】　

　ドローン自動飛行として利用されている「Litchi」の支援機能として、「Litchi Mission Hub」との連動機能を追加します。

　「Litchi Mission Hub」の利点を活かし、PCで事前に安全で精密な飛行計画を実現します。オンライン地形とは別に、国土地理院 数値標高地形をLitchiが読込可能なASC形式に変換します。

　飛行計画は別ツールで作成したDXFからの変換を可能とし、LiDARの自動飛行では難しかった、H/Pから各センサーやIMUのイニシャライズ飛行に自在コントロール可能です。安全飛行の補助として、飛行縦断図も同時に出力します。縦断図は安全飛行においては、重要な参考資料となります。

　ＵＡＶ搭載型レーザスキャナ精度管理表対応【新機能】　

ＵＡＶ搭載型レーザスキャナを用いた公共測量マニュアル（案）「国土交通省国土地理院」https://psgsv2.gsi.go.jp/koukyou/public/uavls/の精度管理表に対応。

　精度管理表の詳細データとして、管理表の証拠・証明「evidence」を同時に出力する事で、取得データのより詳細な検証が可能となります。

　コース間検証精度管理表（様式８）、オリジナルデータ均一度検査表（様式９）などにおける「平均標高」の詳細データ（設定標定範囲内ポイントデータ）の抽出します。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　更にGIS等での確認の為の、DXF出力も同時に行います。

　LPデータ等の点群データから地表面に沿った流水を解析します。レーザ計測データ等の場合は、事前に地表面となるDTMを解析し、そこから生成された細密なグリッドデータより、勾配が最も大きい方向への水流ラインを導きます。

　メッシュの精度やサイズに合わせ、小さな「窪み」等を考慮した平滑化処理を施す事により、地形データに合わせた現実に近い流下ラインを導く事が可能となります。

 標高TIFFから精密等高線　

　標高TIFFはから等高線を作成する機能は「QGIS等」でも確立されていますが、個別TIFFからの抽出の為、各データの境界部分で「等高線のずれ」が生じます。

　GC3D-Proでは個別のファイルからのみ等高線を抽出するのではなく、隣接ファイルの情報を相互解析する事で、メッシュの境界部分での等高線をズレを無くし、不具合を解消した精密な等高線を抽出します。

　LASデータからオルソ画像作成

　3Dレーザースキャナーにより取得するデータは、点群データ（LAS形式）からオルソ画像を生成します。

　SfM処理データの場合は、オルソ画像を同時に作成されますが、３DレーザースキャナーやMMSでは、オルソ画像が作成されまません。3D点群データはそのままでは非常にデータ量が多くなり、背景データとして取り扱うののは難しいのが現状です。

　GC3D-Proでは、LASデータからオルソ画像（TIFF／JPEG形式）を作成する事で、CADやGISで利便性向上を図ります。

 標高TIFFから縦横断作成　

　３D点群データ（CSV・DAT・TXT）から標高TIFF変換しすると供に、任意の箇所の断面を取得します（DXF・SIMA・CSV・KML対応）。

　標高TIFFは基盤地図からの変換など、広く一般的になってきましたが、縦横断図作成には、サーフェイスやソリッドモデルへの変換が必要でした。

　標高TIFFにから直接縦横断図を作成する事で、データ量を飛躍的に省力化でき、大量データへ対応可能となりました（CSVに対し約1/10）。

　変換機能と供に、既存標高TIFFをベースに使う事も可能です。

作成されたデータは図面としての２D-DXFをはじめ、断面データCSV、３D-DXF、KMZに出力が可能で、Google Earthで確認する事もできます。

　LP測量（レーザプロファイラ測量）データ・ドローン空撮により解析作成されたDSM・DEMデータ、LiDAR、MMS（モービルマッピングシステム）で取得解析された３D点群データ、また地上型固定レーザースキャナーにより取得した3D点群データなどは、i-Constructionにおいても広く基本計画・設計・CAD・またはGIS等にも利活用されています。
　「GC3D-Pro」は、これら３D点群データをはじめ、3D-CADシステムから出力された３D-DXF、DM（数値地形データファイル）、GISアプリ等で作成された3次元データ（Shpメッシュ等）、勿論「基盤地図情報・数値標高モデル」に代表されるDEMモデルデータなどを効率よく解析し、必要に応じてハイブリッド化する事により精度の高い３Dモデルを効率よく作成します。

　LASデータ補間する事で、異なった時期や方法で取得された点群データを、空間的にマージ編集し、地上固定式レーザー＋UAV LiDARといったハイブリッドLASデータが作成可能となります。

　XML→LAS、CSV→LAS・LAS→CSV等点群データを双方向変換により、自在にデータ編集が可能となります。

　また、フィルタリング処理等により樹木や人工物等を除去し、作成されたグランドデータを補足する為に、「基盤地図情報・数値標高モデル」データで補間します。レーザーで取得しきれない箇所を「基盤地図情報・数値標高モデル」補間することで、作業性の効率化を図ると共に、データの確認にも利用出来ます。

　３D点群データには不可欠なLASフォーマットは勿論、国土地理院、測量関連、GIS等で広く利活用されているファイルフォーマットに対応しています。CSV・TXTについては列によるデータの違い（数学系・測量系）や、ヘッダー行等にも柔軟に対応しています。

【対応ファイルフォーマット】

LAS／XML（JP-GIS・LandXML）／DM／CSV／TXT／DXF／SIMA／Shp／TIFF（標高）／KMZ／TIN（obj・gc6）・・

※リクエスト応じて随時対応しています。

　航空レーザー測量（レーザープロファイラ（ＬＰ）測量）によって作成されたデータは、作成機関や時期によってフォーマットにばらつきがあります。それらデータをLASデータに変換することで、データの互換性が図られ、効率的な作業が可能となります。 

　オルソ画像と合わせ、LPデータに地形の色情報を付与する事ができ、目視での確認や他の作業への利活用の幅が広がり、関係者間でのデータの共有化が図れます。

　CSV（テキスト）⇔LAS、測地系（XY)⇔緯度経度（BL)を相互に変換することで、柔軟な対応が可能となります。

　国土地理院 基盤地図情報 数値標高モデル（XML形式）から、国土基本図郭単位でTIN（triangulated irregular network）を生成します。

TIN生成ではデータのつなぎ目での不整合がなくシームレスに作成し、元々２次・３次メッシュ単位で保存されているデータから、測地系の図郭単位（国土基本図郭）に変換します。

　作成されたTINデータからは、DXF・Shpといった設計CADやGISでの利便性のある３Dデータが出力可能です。

　またグリットデータとしてCSV出力（10m~10cm）も可能で、３Dデータの利活用の幅が広がります。

　点群データのまま縦横断図を作成します。LiDARや地上レーザー等からの点群データのフィルタリング処理は、計画・設計の基礎データとなり、それらを元にTIN(不規則三角形網)を生成し、縦横断図やメッシュデータ生成等にとって重要な作業です。

　しかしさまざまな計測データから効率よく地表面データをフィルタリングする作業は、時間やスキルを必要とする作業でもあります。求められる品質に合わせ、あえて点群のまま縦横断図を作成する事も業務効率化につながると考えます。

　CADやGIS内で作成したラインは元より、Google Earth上で作成したライン等を元に国土地理院 基盤地図情報から縦横断図を作成します。

作成されたデータはDXF・Shp等でCAD・GISでの利用やGoogle Earthでも確認することが可能となります。

　他システムとの連動性を図ることで、特別な3D-CAD・GIS等のアプリケーションやスキルを必要とせず、Google EarthとGC3D-Proの環境のみで、縦横断の確認が可能です。

　点群のみならず、図面データから３D化する事も可能です。現況図面を３D化し、同時にドローン測量等で計測・解析した結果をメッシュ解析し、樹木堆積等を計算します。解析結果はShp・DXF等の図面データや、数量としてCSVで出力されます。

　また計算結果をCSV出力することで、evidence（計算根拠）として設計資料としても役立てます。

　これまで２Dのみで作業していた図面データも、３Dデータと重ねることで、３Dデータとしての作業が可能となります。

　対応データ形式も測量・設計・GISの分野で多く使用されているファイル形式の入出力に対応しており、データ変換ツールとしても利活用できます。

　解析結果データをDXF・Shp・KMZといった汎用的なファイルに出力し、Google Earthや他のGISシステムの連携することで、データの可視化を効率的に運用することが可能となります。

　浸水深メッシュを等深線に変換しKMZ出力する事や、各水位での水量も速やかに算出でき、災害を想定した対策検討のデータや資料にも活用できます。

※水位は一定水位での簡易計算であり、浸水位変動を考慮する場合は、別途解析による深水想定メッシュデータが必要となります。