FOSS4Gのおかげで点群データと仲良くなれた話
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April 22, 24
スライド概要
2024/04/22 MapLibre Meetup Japan #02 発表資料です。
FOSS4G（オープンソースの地理情報ソフトウェア）を通じて、点群データとの関係を深めることができました。GDAL/OGR、PDAL、GMT、MapLibre GL JSといったオープンソースのツールを用い、3次元点群データを変換・操作する方法を紹介します。また、3次元点群データを用いたCS立体図の作成過程についても触れ、実際のデモサイトを通じてその結果を示しました。
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FOSS4Gのおかげで点群データ と仲良くなれた話 塩飽 洋平 2024/04/22@MapLibre Meetup Japan #02
自己紹介 塩飽 洋平（しわく ようへい） 株式会社Geolonia 地図と位置情報の会社でエンジニア（見習い）をしています GitHub:https://github.com/shi-works X(旧Twitter):https://twitter.com/shi__works
FOSS4G（フォスフォージー） （Free Open Source Software for GeoSpatialの略） ● オープンソースの地理情報ソフトウェア(GIS)群 GISソフトウェア：QGIS、GRASS GISなど Web地図ライブラリ：MapLibre GL JS、Leaflet、OpenLayers、Cesiumなど 変換用ライブラリ：GDAL/OGR、PDALなど 地図データ配信：MARTIN、GeoServer、MapServerなど
QGIS ● ● 出典）QGIS公式サイト（https://www.qgis.org/ja/site/） QGISは、オープンソースのGISソフト ウェアで誰でも自由に無料で使える マルチプラットフォーム対応 （Windows、MacOS、Linux等）・多言 語対応と、有償のソフトウェアと同等以 上の機能と操作性を備えている
MapLibre GL JS ● 出典）MapLibre公式サイト（https://maplibre.org/） MapLibre GL JSは、WebGLとベクトル タイルを技術基盤とするオープンソー スの地図ライブラリ
GDAL/OGR ● ● ● ● 出典）GDAL/OGR公式サイト（https://gdal.org/index.html） ラスタ/ベクトルの地理空間データを変 換するライブラリ データ形式の変換、再投影、タイル化 などの処理ができる コマンドラインツールのため直感的に 操作が可能 現場のデータ変換では、QGISよりも GDAL/OGRが多く使われている
PDAL ● ● 出典）PDAL公式サイト（https://pdal.io/en/2.7-maintenance/） 点群データを変換・操作するためのラ イブラリ 点群データのマージ、座標参照系の付 与、パイプラインによる自動化などがで きる
現在、公開されている点群データ（一部） 3次元点群データ ● ● 点群データは、航空レーザ測量等で得 られた緯度、経度、標高値を含むデー タ（テキスト形式、LAS形式等） 自治体発の点群データがオープンデー タとして続々と公開 都道府県 公開データの種類 対象範囲 静岡県(2019年) オリジナルデータ、グラウ ンドデータ、グリッドデータ 概ね県全域 東京都(2023年) オリジナルデータ、グラウ ンドデータ、グリッドデータ 多摩地域 島しょ地域 和歌山県(2023年) オリジナルデータ、グラウ ンドデータ 県域約65％ 広島県(2023年) グリッドデータ 概ね県全域 長崎県(2023年) オリジナルデータ 概ね県全域 石川県(2024年) グラウンドデータ 能登地域 大阪府(2024年) グラウンドデータ 山間部
第1位：3D点群データがさまざまな都道府県で公開 第2位：コロナ禍明けにより人流データ活用が促進、新サービス続々登場 第3位：登記所備付地図に関連したサービスが続々公開 第4位：地理空間情報の分野で生成AIを活用したサービスが登場 第5位：位置情報ゲームが続々公開、有名タイトルがリリース 第6位：みちびきの“11機体制”検討を開始 第7位：昔の日本を現代のデザインで再現した「れきちず」が話題に 第8位：住所正規化サービスが続々とリリース 第9位：国土地理院、1mメッシュの高解像度な地形データを11月30日に提供開始 第10位：自動配送ロボットが実用化 都道府県が3次元点群データを整備・公開するこ とにより、都市のデジタルツインや防災、工事完 成データの管理、インフラ施設の点検・管理、ま ちづくりなどさまざまな用途への活用が期待され ている✍ 出典）ジオ業界の動向をまとめてチェック！ジオ専業ライター片岡氏が選ぶ「ジオ界 10大ニュース 2024」を発表 https://graphia.jp/article/2024/04/19/1688/
とりあえず、3次元点群データを表示してみた ● ● ● PDALでLAS形式の点群データを Cloud Optimized Point Cloud （COPC）形式に変換 COPCはLASに比べてファイルサイ ズが1/4程度と軽い COPCをCOPC Viewerで表示 デモサイト https://viewer.copc.io/?copc=https://xs489work s.xsrv.jp/copc-data/tokyo-digitaltwin/ogochi-da m-translated.copc.laz ※東京都奥多摩町 小河内（おごうち）ダム周辺をCOPC viewer にて表示 出典）東京都デジタルツイン実現プロジェクト多摩地域点群データ
【補足】3次元点群データのファイル形式 LAS ● ● 広く普及した標準的な三次元点群フォーマット バイナリー形式であり位置情報以外の様々な情報を保持できる COPC ● ● ● LASを圧縮したLAZ 1.4ベースの三次元点群専用フォーマット 2021年にver.1.0の仕様が公開 内部に8分木構造を保有しており、効率的なデータ取得が可能 Potree形式 ● ● Potree(三次元点群データのブラウザ上ビューアー )が使用するフォー マット（仕様は公開されていない） 三次元ポイントデータ専用であり、圧縮機能は持たない 3D Tiles ● ● 地図上の3Dコンテンツを表現するための国際標準規格（ OGC） ポイント以外の 3Dオブジェクトデータを含み、圧縮機能は持たない 点群PNG ● ● ● 圧縮画像ファイル形式（データ PNG） 軽量のため転送時間が短い ユーザーPCのGPUを利用した高速並列処理と親和性が良い 出典）第15回地理院地図パートナーネットワーク会議資料（令和 5年11月7日） 「点群データを高速配信するためのファイルフォーマット、点群 PNGのご紹介(西岡芳晴(産業技術総合研究所))」 https://maps.gsi.go.jp/pn/meeting_partners/data/20231102/05.pdf
3次元点群データで面白いことできないかしら？🤔 標高データ（DEM）からCS立体図が作 成できるツール！？🤩 もしかして、点群データからDEMを作 成できたら、CS立体図が作成でき る！？🤔 https://x.com/kanahiro_iguchi/status/1734927981 842403417
CS立体図 ● ● ● 「CS」とは、凹凸（曲率）（ Curvature）と傾斜 （Slope）の頭文字から命名されており、 2012 年に長野県林業総合センターで開発 CS立体図は、地形図から判読できる 3つの地 形量「標高」「傾斜」「凹凸（曲率）」を異なる色 調で彩色し、複数枚を重ねて透過処理するこ とで立体表現した図法 CS立体図の作成には、標高データ（ DEM）を 使用 出典）CS立体図を使った地形判読マニュアル（令和5（2023）年3月、林野庁）
3次元点群データからCS立体図を作成してみた 使用データ：和歌山県3次元点群データ（グラウンドデータ） 作成フロー 【step1】グラウンドデータからDEMを作成 【step2】DEMのマージ 【step3】CS立体図の作成 【step4】CS立体図をWebメルカトル（EPSG:3857）へ再投影 【step5】CS立体図をラスタータイル化
DEMの作成にあたり、 山と地図 (@Yama_Chizu)様からご指導い ただきました 【step1】グラウンドデータからDEMを作成 ● OSSであるGMT (Generic Mapping Tools)の triangulateを用いて、グラウンドデータから内挿補間 （TIN:不定三角形網）によりDEM（グリッドデータ）を作 成 # 内挿補間によりDEM（グリッドデータ）を作成 gmt triangulate 06QC261_grd.txt 06QC263_grd.txt 06QC262_grd.txt 06QC264_grd.txt -i1,2,3 -GQC261-trn.grd -I1 -R-55900/-53900/-187600/-186100 -E-9999 -V # DEM（グリッドデータ）から仮想ラスターを作成 gdal_translate -of VRT -a_srs EPSG:6674 QC261-trn.grd QC261.vrt ※DEM(1m)をQGISにて表示 出典）和歌山県3次元点群データ（グラウンドデータ）
【step2】DEMのマージ ● GDALのgdal_merge.pyを用いて、複数のDEM（仮想ラスター）をマージし て、DEM（GeoTIFF）を作成 # 仮想ラスター（ DEM）をマージ gdal_merge.py -o %OUTPUT_FILE% -co "BIGTIFF=YES" -co "COMPRESS=DEFLATE" -co "PREDICTOR=2" -co "ZLEVEL=9" -co "TILED=YES" --optfile %TEMP_FILE%
【step3】CS立体図の作成 ● CS立体図作成ツール（csmap-py）を用いて、DEM（GeoTIFF）からCS立体 図を作成 # DEM（GeoTIFF）からCS立体図を作成 poetry run python -m csmap wakayamapc-dem.tif wakayamapc-dem-csmap.tif --chunk_size 1024 --gf_size 12 --gf_sigma 3 --curvature_size 1 --height_scale 0 1000 --slope_scale 0.0 1.5 --curvature_scale -0.1 0.1 --max_workers 8 ※CS立体図(1mDEM)をQGISにて表示 出典）和歌山県3次元点群データ（グラウンドデータ）
【step4】CS立体図をWebメルカトルへ再投影 ● GDALのgdalwarpを用いて、CS立体図をWebメルカトル（EPSG：3857）へ 再投影 # CS立体図をWebメルカトル（EPSG：3857）へ再投影 gdalwarp -r bilinear -t_srs EPSG:3857 -co "BIGTIFF=YES" -co "COMPRESS=DEFLATE" -co "PREDICTOR=2" -co "ZLEVEL=9" -co "TILED=YES" wakayamapc-dem-csmap.tif wakayamapc-dem-csmap-3857.tif
【step5】CS立体図をラスタータイル化 ● GDALのgdal2tiles.pyを用いて、CS立体図（EPSG：3857）をラスタータイ ル化 # ラスタータイルの作成 gdal2tiles.py wakayamapc-dem-csmap-3857.tif wakayamapc-cs-tiles -z4-17 --xyz --processes=8
CS立体図をMapLibre GL JSで表示してみた デモサイト https://shi-works.github.io/aist-dem-with-cs-on-maplibre-gl-js/#15.86/34.224233/135.225666 GitHub（CS立体図タイル URL） https://github.com/shi-works/aist-dem-with-cs-on-maplibre-gl-js
CS立体図をQGISで表示してみた 和歌山県CS立体図タイル URL https://xs489works.xsrv.jp/raster-tiles/pref-wakayama/wakayamapc-cs-tiles/{z}/{x}/{y}.png GitHub（CS立体図タイル URL） https://github.com/shi-works/aist-dem-with-cs-on-maplibre-gl-js
X(旧Twitter)での交流 山と地図(@Yama_Chizu)様 kenzkenz(@kenzkenz)様 城郭放浪記(@jokaku_horoki)様 (全国Q地図開発者) (open-hinata開発者) (城郭放浪記管理人) https://x.com/kenzkenz/status/1771953271852175671 https://x.com/jokaku_horoki/status/1772571619271 074266 https://x.com/Yama_Chizu/status/17718857743022244 24
まとめと今後の展望（点群データの活用） まとめ ● FOSS4Gのおかげで点群データと仲良くなれた ● FOSS4G、とくにGDAL/OGRやPDALを活用すると、点群データの活用 の幅が広がる 今後の展望 ● 高精度DEMの作成⇒標高タイルの作成（3D地形の表示） ● 点群データ×基盤地図情報(地理院)を組み合わせた3D建物の生成
ご清聴ありがとうございました。