収集した点群データの品質を向上させるために行われる重要な業務です。点群データは、レーザースキャンや3Dスキャナーなどの装置によって収集され、数千または数百万の3次元の点からなるデータセットです。点群データには、さまざまな要因によってノイズやエラーが含まれることがあります。これには、計測装置の精度、環境の条件、物体表面の反射特性などが関与しています。点群データクリーニングの目的は、これらのノイズやエラーを除去し、正確で信頼性の高いデータを得ることです。

点群データクリーニングの業務では、以下の作業が含まれます

ノイズ除去

ノイズは、計測装置や環境からの外部的な影響によって生じる不要なデータです。ノイズを検出し、適切なフィルタリング手法を使用して除去します。

アウトライアの処理

アウトライアは、データセット内の異常な値や外れ値を指します。これらの値は、正確なデータ解析やモデリングに悪影響を与える可能性があります。アウトライアを検出し、適切に処理します。

データの補完

収集された点群データには、一部の欠損点や不完全な領域が存在する場合があります。これらの欠損点を補完するために、補間や補完アルゴリズムを使用します。

データの整合性の確保

点群データは、複数のスキャンやセンサーから収集されることがあります。これらのデータを統合し、整合性を確保するために、データの位置合わせや座標系の変換を行います。

点群データクリーニングの目的は、正確で信頼性の高いデータを得ることです。これにより、後続の解析やモデリング作業がより正確で効果的に行われることが可能になります。当社では、豊富な経験と専門知識を持つチームが点群データクリーニングを行います。