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pc2dem

点群データの数値標高モデル (DEM) の作成

R2021b 以降

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構文

elevModel = pc2dem(ptCloudIn)
elevModel = pc2dem(ptCloudIn,gridResolution)
[elevModel,xlimits,ylimits] = pc2dem(___)
[___] = pc2dem(___,Name,Value)

説明

例

elevModel = pc2dem(ptCloudIn) は、入力点群の数値標高モデル (DEM) elevModel を作成して返します。出力行列には、入力点群の一般化された標高情報が含まれます。詳細については、アルゴリズムを参照してください。

elevModel = pc2dem(ptCloudIn,gridResolution) は、グリッド要素の次元を追加で指定します。

[elevModel,xlimits,ylimits] = pc2dem(___) は、前述した構文の任意の入力引数を組み合わせて使用して、DEM の x および y の範囲を追加で返します。

例

[___] = pc2dem(___,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値の引数を使用してオプションを指定します。たとえば、'CornerFillMethod','min' は、関数が DEM 内のグリッド コーナーの一般化された標高値を、各グリッド コーナーの既定の探索半径内の最小標高として計算するように指定します。

例

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ライブ スクリプトを開く

aerialLidarData.laz ファイルに格納されている点群データを読み取るlasFileReaderオブジェクトを作成します。

fileName = fullfile(toolboxdir("lidar"),"lidardata","las", ...
            "aerialLidarData.laz");
lasReader = lasFileReader(fileName);

関数readPointCloudを使用して、ファイルから点群データを読み取ります。

ptCloud = readPointCloud(lasReader);

点群データを可視化します。

figure
pcshow(ptCloud.Location)
title("Point Cloud")

Figure contains an axes object. The axes object with title Point Cloud contains an object of type scatter.

点群データから地面の点をセグメント化します。

groundPtsIdx = segmentGroundSMRF(ptCloud);

地面の点を抽出します。

ptCloudWithGround = select(ptCloud,groundPtsIdx);

地面の点を可視化します。

figure
pcshow(ptCloudWithGround.Location)
title("Ground Points")

Figure contains an axes object. The axes object with title Ground Points contains an object of type scatter.

セグメント化された地面の点から数値地形モデル (DTM) を作成します。

terrainModel = pc2dem(ptCloudWithGround);

DTM を可視化します。

figure
imagesc(terrainModel)
colormap(gray)
title("Digital Terrain Model")

Figure contains an axes object. The axes object with title Digital Terrain Model contains an object of type image.

ライブ スクリプトを開く

"aerialLidarData.laz" ファイルから航空点群データを読み取るlasFileReaderオブジェクトを作成します。

fileName = fullfile(toolboxdir("lidar"),"lidardata","las", ...
          "aerialLidarData.laz");
lasReader = lasFileReader(fileName);

関数readPointCloudを使用して、LiDAR センサーの最初に返される点群データを LAS ファイルから読み取ります。

ptCloud = readPointCloud(lasReader,"LaserReturn",1);

グリッド要素分解能を 1.1 メートルとして、点群の数値表面モデル (DSM) を作成します。

gridRes = 1.1;
surfaceModel = pc2dem(ptCloud,gridRes,"CornerFillMethod","max");

照明光源の位置を定義します。

azimuthAng = 135;
zenithAng = 45;

関数imgradientxyを使用して DSM の方向勾配を計算します。

[gx,gy] = imgradientxy(surfaceModel,"sobel");

グリッド要素分解能を使用して勾配を正規化します。

gx = gx/(8*gridRes);
gy = gy/(8*gridRes);

DSM の勾配とアスペクトを計算します。

slopeAngle = atand(sqrt(gx.^2 + gy.^2));
aspectAngle = atan2d(gy,-gx);
aspectAngle(aspectAngle < 0) = aspectAngle(aspectAngle < 0) + 360;

Esri® のアルゴリズムを使用して陰影起伏を計算します。陰影起伏は、イメージをシェーディングするときの照明光源の位置を考慮に入れて、表面を 3 次元のグレースケールで表現したものです。

h = 255.0*((cosd(zenithAng).*cosd(slopeAngle)) ...
    + (sind(zenithAng).*sind(slopeAngle).*cosd(azimuthAng - aspectAngle)));
h(h < 0) = 0;

DSM の陰影起伏を可視化します。

figure
imagesc(h)
colormap(gray)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

入力引数

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入力点群。pointCloud オブジェクトとして指定します。

xy 軸に沿ったグリッド要素の分解能。[x y] 形式の 2 要素ベクトル、または正方形要素のスカラーとして指定します。この引数の値は正の実数でなければなりません。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に表示されなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前は、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。

例: 'CornerFillMethod','min' は、DEM 内の各グリッド コーナーの一般化された標高値を計算するメソッドのタイプを選択します。

グリッド コーナーの一般化された標高値計算のメソッド。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。サポートされているメソッドのリストと、それらの指定方法は次のとおりです。

  • 'min' — 探索半径内のすべての点の最小標高

  • 'max' — 探索半径内のすべての点の最大標高

  • 'mean' — 探索半径内のすべての点の平均標高

  • 'idw' — 探索半径内のすべての点の逆距離加重 (IDW) 平均標高

データ型: char | string

各グリッド コーナー周辺の探索領域の半径。正のスカラーとして指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

塗りつぶされていないグリッド コーナーを塗りつぶす IDW 内挿のフィルター サイズ。正の奇数の整数として指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

出力引数

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数値標高モデル。M 行 N 列の実数値の行列として返されます。M と N の値は、xy 軸に沿った点群の範囲と gridResolution に基づいて計算されます。

標高モデルの x 軸の範囲。2 要素の実数値ベクトルとして返されます。

標高モデルの y 軸の範囲。2 要素の実数値ベクトルとして返されます。

アルゴリズム

関数は、ローカルのビン化アルゴリズムを使用して点群データの数値標高モデル (DEM) を作成します。アルゴリズムでは、点の標高が z 軸に沿っていると仮定します。

ローカルのビン化アルゴリズム:

  • 点群を xy- 次元 (鳥瞰ビュー) に沿ってグリッドに分割します。gridResolution 引数を使用してグリッドの次元を指定します。

  • 各グリッド コーナー周辺の円形領域内にあるすべての点の標高情報を利用して、一般化されたグリッドの値を計算します。'SearchRadius' および 'CornerFillMethod' の名前と値の引数をそれぞれ使用して、探索半径と計算法を指定できます。

  • 円形領域内に点がない場合、アルゴリズムは値を計算せず、それらのグリッド コーナーは塗りつぶされないままとなります。関数では、それらを NaN として表現します。アルゴリズムは、逆距離加重 (IDW) 内挿を使用して、塗りつぶされていないグリッド コーナーを塗りつぶします。IDW 内挿法のフィルター サイズを指定するには、'FilterSize' の名前と値の引数を使用します。

拡張機能

C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。

バージョン履歴

R2021b で導入

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参考

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