ERDAS IMAGINE/Photogrammetryを中心とした製品の新機能紹介と展望～Hexagon Geospatial Power Portfolio 2015～日本インターグラフ株式会社技術課長太田陽一郎アプリケーション・スペシャリスト阿蘇孝秀 2015年４月24日 Hexagon Geospatial 2 従来のブランディング：”Geospatial ver.xx” • Geospatial 2014:各製品の機能およびデータの連携を強化することで地理空間情報に関わるすべてのフェーズにおいてシームレスな利用を可能にするというコンセプト • 今回発表する各製品はこのGeospatial 2014に基づいて設計 • 3 写真測量、リモートセンシング、GISといった分野において、デスクトップ製品、サーバ製品、クラウド、モバイルまでカバー従来のブランディング：”Geospatial ver.xx” ERDAS IMAGINE GeoMedia Hexagon Geospatial ImageStation ERDAS APOLLO ECW Products GeoMedia Smart Client GeoMedia WebMap Geospatial Portal Mobile Alert 4 Mobile MapWorks 個々の製品コンセプトが伝わりにくいという問題が解消されない！製品構成のリブランディング: 5 Geospatial Power Portfolio 6 7 8 9 Power Portfolio 2015 柔軟性を持ってお客様のニーズに合わせて製品を組み合わせる事が可能 GIS、リモセン、写真測量からMapping まで統合環境で作業可能変動する世界を全体的に俯瞰し、把握することができます！ 10 11 ERDAS IMAGINE と IMAGINE Photogrammetry の概要リモートセンシング画像解析、およびラスター型GIS の統合ソフトウェア地理空間データを行動可能な情報に変換するためのパワフルな解析プラットフォームリモートセンシング、写真測量、レーダー、点群データ解析における定評ある主導的なソフトウェア 12 仮想化環境のサポート • ERDAS IMAGINE 2015のリリースからMicrosoft Application Virtualization 5.0.1104.0（App-V）をサポート • Citrix XenApp 6.0.0.0はViable(実行可能)※ プラットフォーム ※Viableプラットフォームは公式サポートではなく、弊社の標準シナリオにてテストされたものではないが、実質的に動作する 13 点群データ解析の新機能 • GUI 或いは Spatial Modelerでのインタラクティブな容積解析 • 点群データ圧縮（HPC）およびAPOLLOからのストリーミング表示 • 点群データの再投影 14 点群データに対する容積解析: Cut and Fill(切土・盛土）デモ 15 IMAGINE Photogrammetry（旧LPS）の新機能 • 衛星画像のステレオペアから３D点群DSM抽出 • DEM 編集パフォーマンスの拡張 • ORIMA および Pro600 の改良 16 Tridicon SGMによる衛生画像ステレオペアからのDSM抽出 17 セミグローバルマッチング：DSM抽出結果のデモ 18 ERDAS IMAGINEのSemi-Global Matching (SGM) SGMはステレオ画像に対しピクセル相関を高度なステレオ計算を行い高密度な点群DSMを出力します項目 eATE SGM ステレオ画像衛星 , デジタル & フレーム衛星 , デジタル & フレーム RGB エンコーディング Yes Yes 出力フォーマット LAS, DEM & TIN LAS DSM 生成処理スピード SGMより遅い SGM は高速良好良好地形の正確さ* :  Bare Earth/Ground 抽出  建物抽出 SGMより精度が落ちる正確  全体のサーフェス生成 SGMよりノイズが多い良好 & ノイズが少ない 19 新しい変化検出ツール • 最適化されたオブジェクトベースゾーン変化検出 • 変化検出の設定および実行のためのシンプルなワークフロー • 効率的に設計されたレポートを含む状態評価プロセス 20 ゾーン変化検出デモ 21 ‘My ERDAS IMAGINE’ • 自分用にカスタマイズしたERDAS IMAGINEを作成し、デフォルトとして保存可能 • スペーシャルモデルを作成し、リボンインターフェースに追加可能 • すべてのボタンにショートカットキーを追加可能 . 22 デモ：作成した空間モデルを新しいメニュとして追加 23 イメージチェーンとしてのプレビューとラスターオープン • • 24 マルチ, パンクロ, レリーフ, 疑似カラーと主題図表示の間のシームレスなスイッチデータの細かなニュアンスを掴むためにER Mapper のリアルタイム強調をエミュレートイメージチェーン・デモ 25 Spatial Modeler SDK • このSDKによってIMAGINE 2015からサードパーティが独自のSpatial Modelerを IMAGINE に組み込むことが簡単にできるようになりました. 26 Spatial Modelerの新機能 • イメージチェーン LUT ストレッチオペレータ, 点群データの容積オペレータ、大気補正およびレーダオペレータ • IMAGINE Essentialsにてモデルの実行が可能 27 ジオポイントのリボンインターフェース化 • より効率化されたラベルワークフロー • ラベルを前もって定義し、簡単にスタイルを変更できる 28 レーダーツールの新機能レーダーツールの新機能（１） • 新しいレーダ画像のインポート  RISAT-1 (India, C-band)  Kompsat-5 (Korea, X-band  Alos PalSAR-2 (Japan, L-band) beta-level  近々リリース予定の15.1にてL1.1 CEOSに対応（L1.5, L2.1等の他のレベルについてはGeoTIFFにて対応）  TanDEM-X 30 レーダーツールの新機能（２） • OrthoRadar  レーダ画像モデルを完全に IMAGINE オルソパッケージに統合  オンザフライオルソ補正  新しいレーダ画像への対応 31 33 OrthoRadar オンザフライ Elevation Sourceの設定 34 4/28/2015 ジオコードオンザフライ 35 4/28/2015 OrthoRadar オンザフライ標高データによる倒れ込みの除去 36 4/28/2015 PALSAR-2データに対する CCD（コヒーレンス変化検出）処理の事例 Coherence Change Detection (CCD)とはインターフェロメトリック・コヒーレンスはInSAR-ペア画像間の変化の定性的な指標になる • 全自動ウィザード・ワークフロー • 2 つの差分抽出法 ; インターフェロメトリック・コヒーレンスと強度差分 • 微小変化抽出のための最適化 • IMAGINE InSARのRadar Toolkitコンポーネントの使用 • 結果: • 判読のための画像データ • 抽出画像 + ベクターデータ（Shapefile） 38 38 CCD – ワークフロー 1. プロジェクトのセットアップ 2. 処理ステップ 3. 画像判読 4. 自動抽出 39 39 RGB 差分抽出レイヤー平均レーダー強度位相コヒーレンス 40 40 RGB 差分抽出コヒーレンス平均強度強度差分 41 41 PALSAR-2データに対するCCD（コヒーレンス変化検出）処理：入力PALSAR-2データに対し、標高データを設定 42 PALSAR-2データに対するCCD（コヒーレンス変化検出）処理： 43 入力PALSAR-2データに対し、標高データを設定ここでは標高データとしてElevation Libraryを設定 PALSAR-2データに対するCCD（コヒーレンス変化検出）処理： 44 コヒーレンステクスチャ画像がオルソ補正される 45