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熱赤外線画像を活用した検査・調査とは、測定対象となる物体から放射される赤外線を感知したうえで、物体の移動量や質量または温度などの数値を計測する方法のことを指します。

本記事では、熱赤外線画像の活用例についてまとめました。

導入を検討している方は、是非参考にしてみてください。

熱赤外線画像の活用例

熱赤外線画像を活用することで、さまざまな点検や検証、調査などを実現することが可能となります。

ここでは、活用例について詳しく解説してゆきます。

ソーラーパネルの点検

熱赤外線画像は、「ソーラーパネルの点検」といったシチュエーションにおいても活用されています。

落ち葉やその他の障害物がソーラーパネル上に乗ってしまうことは、発電効率の低下につながります。

つまり、ソーラーパネルとは、それほど繊細な精密機器だといえるのです。

また、落ち葉やその他の障害物が乗っている場合、目視にて確認することが可能です。

しかし、「配線が切れている」や「異常的な発熱をしている」「温度が急激に低下している」といった症状や現象がソーラーパネル内にて発生している場合については、目視での確認は不可能だといえます。

前述のことからも、活用することにより、効率的かつ正確性の高いソーラーパネルの点検・運用の実現につながるといえるでしょう。

湿地および植生の調査

湿地を撮影した熱赤外線画像内には、水色に反応した箇所が多く見受けられるケースがあります。

水色部分は、水分量が多いことを示します。

また、湿地の植物は、水分量が多くなるにつれて、生育がうまくいかない傾向にあります。

つまり、湿地の状態と植物の生育状況を一目で判断したうえで、適切な処置を行うためにも、熱赤外線画像の活用が必要不可欠な要素となってくるのです。

熱赤外線画像はあらゆる検査・調査に有効である

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、熱赤外線画像の活用例についてご理解いただけたと思います。

本記事の内容に興味を持たれた方は、是非、熱赤外線画像の活用を検討してみてください。

空中写真測量で使用するPix4Dmapperについてはコチラから

植生指数の生成が可能なソフトウェア「PIX4Dfields」のページはこちら

植生指数とは、衛星から送られてくる観測データを基に、植生状況の把握を目的とした指標となります。

本記事では、植生指数の活用にともなうデータの作成方法についてまとめました。

自社事業において取り入れを検討している方は、是非参考にしてみてください。

​植生指数の活用例

ここでは、植生指数データの活用を検討するうえで、あらかじめ知っておきたい作成方法について詳しく解説してゆきます。

植生指数データ【1km】にまつわる作成方法

植生指数データ【1km】とは、各種数値の最大値を抽出する方法を用いたうえで、衛星センサーの観測データを基に作成される植生指数データのことを指します。

植生指数データ【1km】は、衛星センターから送られてきたデータを月単位にて合成することで、月別植生指数データを作り出します。

ただし、数値測定の対象期間中に、ずっと雪や雲などで地表が覆われている場合に関しては、数値が小さくなる傾向にあります。

また、水域付近のエリアについては、雲の完全な排除が困難だといえます。

そのため、便宜的にマスク処理を実施したうえで、0の値を格納する方法が用いられます。

植生指数データ【250m】にまつわる作成方法

衛星センサーから送られてくる観測データを基に、植生指数データ【250m】の作成を進めます。

また、植生指数データ【1km】と同じく、水域エリアでは、雲の除去が困難となる傾向にあります。

そのため、各種水域に該当するエリア（海/河川/湖沼　など）または水域周辺の地域に関しては、便宜的にマスク処理を実施したうえで、255の値を格納します。

なお、水域エリア以外にも、以下のようなケースにおいては、正確な植生指数データを取得できません。

■正確な植生指数データを取得できないケース

・衛星が対象範囲の陸域を観測できなかった場合

・センサー天頂角が40度より上の場合

・太陽天頂角が70度より上の場合

植生指数データの作成方法について理解を深めよう

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、植生指数データの具体的な作成方法についてご理解いただけたと思います。

自社事業において植生指数データの活用を検討する際は、あらかじめ植生指数データにまつわる具体的な作成方法について理解を深めておきましょう。

空中写真測量で使用するPix4Dmapperについてはコチラから

本記事では、数値地形モデルの活用にともなう2種類の三次元データの相違ポイントを解説しています。

数値地形モデルの取り入れを検討している方は、是非参考にしてみてください。

数値地形モデル(DTM)の活用例

数値地形モデルと数値標高モデルには、数多くの類似ポイントが存在します。

そのため、数値地形モデルの活用を検討するにあたり、まずは、2つの違いについて理解を深めておくことが重要です。

ここでは、2種類の三次元データの違いについて、各ポイント別に解説してゆきます。

数値地形モデルと数値標高モデルにまつわる特徴の違い

数値地形モデルと数値標高モデルには、それぞれ異なった特徴があります。

それぞれの特徴にまつわる具体的な詳細については以下のとおりです。

■数値地形モデルの特徴

地表面の標高を表した三次元データ。

樹木や各種建造物（ビル/家屋/電波塔/橋など）の高さを含まない。

■数値標高モデルの特徴

数値地形モデルと同様に、地表面の標高を基に表現された三次元データ。

樹木や各種建造物（ビル/家屋/電波塔/橋など）の高さを含む。

つまり、2種類の三次元データは、以下の概念から成り立つデータだといえます。

■数値地形モデル＝裸の地球データ

■数値標高モデル＝現時点での地球の表面データ

数値地形モデルと数値標高モデルにまつわる活用事例の違い

前述の項にて述べた「2種類の特徴の違い」と同様に、数値地形モデルと数値標高モデルには、それぞれ異なった活用事例が存在します。

2つの三次元データにまつわる活用事例の相違ポイントについては以下のとおりです。

■数値地形モデルの活用事例

・排水や洪水などのモデリング

・土地利用に関する研究

・地質学上におけるアプリケーション

■数値標高モデルの活用事例

・各種都市や景観などのモデリング

・可視化による検証に役立つアプリケーション

数値地形モデルと数値標高モデルの違いを知っておくことが大切

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、数値地形モデルと数値標高モデルの違いについてご理解いただけたと思います。

本記事の内容について高い関心を持たれた方は、是非、2種類の三次元データの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

地形モデリングにもご活用可能なソフトウェア「Pix4Dmapper」の紹介ページ

数値表層モデルにも対応可能なソフトウェア「PIX4Dmapper」に関するページはこちら

数値表層モデルとは、人工構造物や樹木などの高さを含めた地表面の標高を表す三次元データのことを指します。

また、数値表層モデルは、特定地域の標高の高さ（山・谷など）を測定する際に用いられるケースが多いです。

本記事では、数値表層モデルにまつわる精度の高さについてまとめました。

数値表層モデルの活用を検討している方は、是非参考にしてみてください。

​数値表層モデル(DSM)の活用例

​数値表層モデルの活用を検討するにあたり、まずは、他の測定方法によって得られた情報との精度比較を実施することが大切です。

比較対象：GPS測量データ

まずは、数値表層モデルとGPS測量データとの比較について見ていきましょう。

■対象地区　：東京臨海地区/つくば地区

■検証の詳細：水平方向にて GPS 測量点にもっとも近しい数値表層モデルの点を抽出した後、標高値を比較する。

上記を比較した場合、航空レーザ測量の精度には及ばないことが判明しました。

しかし、図化作業にて得たデータよりもはるかに高い精度を獲得できることが確認されています。

比較対象：航空レーザ測量データ

次に、数値表層モデルと航空レーザ測量データとの比較について見ていきます。

■対象地区　：つくば地区

■検証の詳細：250m四方の検証エリアとして、4箇所を選定。各エリア50点ずつ検証ポイントを設ける。また、4箇所のエリアにて得られたデータの基、数値表層モデルと航空レーザ測量データの標高値を比較する。

上記を比較した場合、地表面のみならず、写真にて明確に判別できる建造物上面に関しても、高い精度を得られることが判明しています。

数値表層モデルの活用を検討しよう

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、数値表層モデルの精度の高さについてご理解いただけたと思います。

本記事の内容について興味を持たれた方は、是非、数値表層モデルの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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常日頃からCADデータを取り扱っている企業のなかには、「3Dメッシュを使用するにあたり、どのような工程が必要になってくるのか？」といった疑問を抱えている担当者も多いのではないでしょうか。

そこで、本記事では、活用にともなうポイントについて紹介します。

3Dメッシュを活用した業務の取り入れを検討している方は、是非参考にしてみてください。

3Dメッシュの活用例

3Dメッシュを使用するにあたり、どのようなポイントに注意を払う必要性があるのでしょうか？

ここでは、使っていくうえで欠かせないポイントについて解説してゆきます。

自動面生成が必要な理由

ポリゴンメッシュデータを立体化するためには、まず、データに対して面を貼り付ける必要があります。

ポリゴンメッシュデータは、外観こそ立体的なデータだと認識できるものの、厳密には3Dモデル（3Dメッシュ）ではありません。

そのため、ポリゴンメッシュデータに対して、3D化の処理を施すことが求められます。

とくに、3DCADデータとして取り扱いたい場合には、必須の処理工程といえます。

なお、「Geomagic」をはじめとした専用のソフトウェアにて、自動的にサーフェス面をメッシュデータへ貼り付けることが可能です。

自動面の特徴とは

自動面生成とは、ポリゴンメッシュデータに応じて自動的にサーフェス面を生成できる機能となります。

また、自動面生成には、数多くのメリットが存在します。

自動面生成にまつわる具体的なメリットについては以下のとおりです。

■自動面生成のメリット

・従来の3Dデータよりも軽量なため、比較的扱いやすい

・再現性・有用性が高い

・サーフェス面をメッシュデータに貼り付ける工程の手間を省ける

・CADでは表現が難しい形状に関しても、CAD化することが可能

3Dメッシュを活用するには自動面生成が必須となる

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、3Dメッシュを活用するうえでの重要ポイントについてご理解いただけたと思います。

3Dメッシュの活用を検討するにあたり、まずは、自動面生成を実施できる専用ソフトウェアを導入しておきましょう。

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高密度三次元点群データの処理が可能なソフトウェア「PIX4Dmapper」についてはこちら

高密度三次元点群の活用例

​高密度三次元点群にまつわる具体的な活用例について理解を深めておくことは、特定対象物の正確な地形および構造の把握につながります。

ここでは、高密度三次元点群の活用例について解説します。

地下街バリアフリー情報の構築

高密度三次元点群の使用例のひとつに、「地下街バリアフリー情報の構築」といった事例があげられます。

「地下街バリアフリー情報の構築」にまつわる具体的な概要については以下のとおりです。

■目的

複雑かつ大規模な構造が採用されている地下街にて、高密度三次元点群データの精度を検証する。

■結果

再現性の高いバリアフリー情報を構築できた。

前述のことからも、高密度三次元点群データは、「複雑かつ大規模な建造物においても、十分に通用する精度を有している」といったことが分かります。

河川管理の検証

「河川管理の検証」といった事例に関しても、高密度三次元点群の活用例のひとつとなります。

「河川管理の検証」にまつわる具体的な概要については以下のとおりです。

■目的

河川管理の高度化および効率化の促進を目的に、高密度三次元点群データを使用した河川管理の検証を行った。

■高密度三次元点群データを用いた河川管理の特徴およびメリット

・河川管理の延長に対し、費用の削減を図れる。

・樹木や地形などの変形・変化を把握することが可能。

・あらゆる危険が潜んでいる現場への立ち入りが不要。

高密度三次元点群データの活用例を把握しておこう

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、高密度三次元点群データの活用例についてご理解いただけたと思います。

高密度三次元点群の取り入れを検討する場合、まずは、高密度三次元点群データの活用例について理解を深めておくことが重要です。

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等高線（コンタ図）にも対応可能なソフトウェア「PIX4Dmapper」はこちら

等高線の概要や特徴、各種種類について十分に理解・把握しておくことは、正確な地形の高低差を判別することにつながります。

本記事では、等高線の詳しい概要や特徴をまとめました。

「活用方法について知りたい」といった希望や願望を持っている方は、是非参考にしてみてください。

​等高線（コンタ図）の概要

等高線とは、地形図上にて同じ高さの地点を結んだ線のことを指します。

主に、谷や山（山脈）などといった地表の起伏を表す際に用いられるケースが多いです。

また、等高線は、各種建造物の見え方を検証する際の参考資料として活用されるケースも多くあります。

等高線には、 計曲線と主曲線 の2種類が存在します。

なお、計曲線と主曲線は、それぞれ標高を示す線の間隔の広さが異なるよう設定されています。

等高線は山や谷の起伏を表す線

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、等高線の概要についてご理解いただけたと思います。

各種建造物の見え方や山・谷の起伏などを検証する際は、是非、等高線の活用を試みてはいかがでしょうか。

空中写真測量で使用するPix4Dmapperについてはコチラから

熱赤外線画像にも対応可能なソフトウェア「PIX4Dmapper」のページ

熱赤外線画像を用いた測定・検査の導入を検討している企業のなかには、「熱赤外線画像とは、一体何なのか？」などの疑問を持っている担当者も少なくありません。

そこで、本記事では、熱赤外線画像の概要や具体的な測定事例などをまとめました。

熱赤外線画像を用いた測定について理解を深めたいといった考えを持っている方は、是非参考にしてみてください。

熱赤外線画像の概要

熱赤外線画像を用いた測定とは、測定対象の物体から放射される赤外線を感知したうえで、物体の質量や移動量または温度などを計測する測定方法のことを指します。

また、あらゆる検査や調査などに用いられます。

具体的な過去事例にまつわる詳細については以下のとおりです。

■小水路の流量計測

流体の温度差を時系列映像にて記録することで、流速の計測を行う方法。

また、流速以外にも、小水路に流れる水の移動量を計測することが可能。

熱赤外線画像について理解を深めよう

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、熱赤外線画像を用いた測定の概要や具体的な計測事例についてご理解いただけたと思います。

熱赤外線画像を活用した測定を行う際は、あらかじめ具体的な計測方法や類似検査の過去事例などについて理解を深めておきましょう。

空中写真測量で使用するPix4Dmapperについてはコチラから

植生指数データの解析および分析を実施する際は、あらかじめ具体的な概要や特徴について十分に理解しておくことが大切です。

そこで、本記事では、植生指数の詳しい概要や特徴についてまとめました。

基本知識を学びたいと考えている方は、是非参考にしてみてください。

​植生指数の概要

植生指数とは、植物に当たる光の反射の特性を活用し、衛星データを用いた簡易的な算出方法にて植生の状況把握を実施するための指標のことを指します。

つまり、植生指数は、各種植物の量・数や活力などを表す指標となるのです。

また、上空に厚い雲がある場合、植生の正しい状況を測定することはできません。

そのため、雲に覆われることの多い日本においては、毎月得られるデータから最大値を抽出することで、雲に影響されない植生指数データを作成する方法が用いられています。

植生指数は植物の量や活力などを表す指標

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、植生指数の概要や特徴についてご理解いただけたと思います。

自社事業において植生指数を活用する際は、まず、植生指数の概要や特徴などについて十分に理解・把握することを意識しましょう。

空中写真測量で使用するPix4Dmapperについてはコチラから

地形の測定や解析などの業務を任されている会社員のなかには、「数値地形モデルとは、一体どのようなデータなのか？」といった疑問を抱えている担当者も多いのではないでしょうか。

そこで、本記事では、数値地形モデルの概要や特徴についてまとめました。

「数値地形モデルについて理解を深めておきたい」といった考えを持っている方は、是非参考にしてみてください。

数値地形モデル(DTM)の概要

​数値地形モデルとは、地形を3次元座標にてデジタル化した三次元データのことを指します。

なお、数値地形モデルが表現できるデータには、樹木や人工構造物などの高さは含まれません。

また、特定の地形情報を抽出する際に用いられる三次元データとなります。

数値地形モデルを活用することで抽出できる地形情報の具体例については以下のとおりです。

■抽出可能な地形情報

・標高

・水系

・等高線

・流域面積

・地形投射影

・地形陰影

・斜面安定度

・勾配および傾斜方位

数値地形モデルの概要や特徴を理解しておこう

いかがでしたでしょうか？

この記事を読んでいただくことで、数値地形モデルの概要や特徴についてご理解いただけたと思います。

数値地形モデルの概要や特徴を十分に理解したうえで、数値地形モデルを自社事業に取り入れることを検討してみましょう。

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