CloudCompareと点群で3Dモデルの作成

航空・地上レーザー測量で取得したポイントクラウドを3Dモデルにする手法を解説します。ポイントクラウドの点と点をつないぐことで、以下のように面を作成できます。学習をはじめる前に、実習用データを入手してください。また、この実習ではマウスを用います。 img

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  • ソフトウェア
  • 実習用データ
  • LAS (.las)
  • 起動と利用設定
  • ファイルの読み込み
  • 表示
  • 点群密度の表示
  • 点の間引き
  • 処理範囲の抽出
  • 2.5D メッシュ化
  • 法線の計算
  • メッシュの作成
  • データの保存
  • 練習問題

ソフトウェア

本実習では、CloudCompareを使用する。Download内のLatest stable releaseのインストーラーを入手し、インストールする。以下では、Windows環境で、2.13.2 Kharkiv (7/08/2024)を使用している。

CloudCompareの利用例を高精細地形情報取得のためのオープン教材で事前に確認しておくと以下の実習がスムーズに行えます。

実習用データ

以下では、G空間データセンターにある石川県「令和 2 年度 森林情報整備事業」成果データのnotowest14.zipのうち07F02014.las（輪島市門前町）を実習用データとして使用する。ダウンロード後に、ZIPファイルを展開する。

LAS (.las)

  • LIDARデータのファイル形式のひとつ(パブリック規格)
  • LAZ（.laz）という圧縮形式のファイルもある
  • 各ポイントにX、Y、Zなどの位置情報、測量時の反射強度、RGBなどの情報を格納
  • バージョンが存在、2019年時点で1.4が最新（ASPRSで承認）

https://www.asprs.org/divisions-committees/lidar-division/laser-las-file-format-exchange-activities

起動と利用設定

インストール後、CloudCompareを起動する。

  • DB Tree：各ファイルの選択や表示・非表示ができる
  • Properites：各ファイルの詳細情報の参照、3Dビューでの可視化の調整
  • 3Dビュー：ファイルが3D表示できる

img

言語とスケールバー

言語は、Display > Language Translation から選択できる（No Translationのままで問題ない）。スケールバーは、Set current view modeアイコンからOrthographic projectionを選択すると表示するモードになる。 img

不明な点は、ヘルプ内のwikiを参照

ファイルの読み込み

07F02014.lasを以下のようにドラッグアンドドロップし、Applyを選択する。 img

Global shift / scaleは、Yesを選択する。ファイルが読み込めたら、Properitesから点の数などを確認しておく。 img

表示

アイコンを使用したり、マウス操作で3Dビューの視点を調整できる。 img

  • 左クリック：角度の調整
  • 右クリック：移動
  • ホイール：ズーム

点群密度の表示

Tools > Other > Compute geometric featuresを選択し、デフォルト値のまま、Volume densityにチェックを入れOKをクリックする。 img

Properites > CC objectがScalar fieldになっていることとScalar fieldsがVolume densityになっていることを確認し、Color scaleを調整することで、点群の色分けが設定できる。3Dビューを戻す時は、Properites > CC objectをRGBにする。 img

点の間引き

Cloud sub samplingアイコンをクリックすれば、任意の値を最小値として点群を間引くことができる。今回は、0.1（10cm）としたが、データによって最適な値を設定する必要がある。 img

処理範囲の抽出

次の手順で、今回処理する範囲を抽出する。 img

  1. Polygonal selectionを選択
  2. 自由領域を作成、最後に右クリックする
  3. セグメントインで抽出
  4. 切り出しか、上書きが選択できるが、今回は右から2番目のアイコンを押して上書きする

2.5D メッシュ化

Edit > Mesh > Delaunay 2.5D (XY plane)を実行すると、簡易的なメッシュができる。生成したモデルを確認すると、現実ではオーバーハングしている箇所がうまく反映できていないことがわかる（平坦な裸地の点群データであれば、この手法でも十分に現実を再現できる）。 img

法線の計算

3Dメッシュを作成するために、法線を計算する。Edit > Normals > Computeをクリックする。次に、Surface approximation > Triangulationを選択する。目安として、Planeはノイズに強くてエッジに弱い、Triangulationはノイズに弱くてエッジに強い、Quadricは曲面に強いといった特徴がある。Use Minimum Spanning Treeについて、今回はknn = 6で実行する。本来は点群の質によって調整する必要がある。

img ※ 法線の方向は、Properitesで可視化できる。

メッシュの作成

Plugins > PoissonReconを選択する。今回は、Octree depthを8とする。Octree depthでは、ボクセル（立方体）をその段階まで分割するかを設定する。一般的には、7〜9の間で設定する。次に、Advancedのboundary > Dirichletにして実行する。boundaryのうち、Freeは境界を自由な形状にする、Dirichletは境界を固定にする、Neumannは境界部を連続的にする設定である。 img

データの保存

DB Tree上で作成したMeshを選択して、Save current entityのアイコンをクリックし、モデル.plyで保存する。保存したファイルは別のソフトウェアでも表示できる。 img

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