対象画像の選択
キャリブレーションターゲットを含む画像をマークすることは、Chloros処理パイプラインを大幅に高速化する重要なステップです。ターゲット画像を事前に選択することで、Chlorosがデータセット内の全画像をスキャンしてキャリブレーションターゲットを探す必要がなくなります。
ターゲット画像をマークする理由
処理速度
ターゲット画像をマークしない場合、Chlorosは以下の処理を実行する必要があります：
プロジェクト内の全画像をスキャン
各画像でターゲット検出アルゴリズムを実行
不要な数百～数千枚の画像をチェック
結果：特に大規模データセットでは処理時間が大幅に増加します。
ターゲット画像をマークした場合
特定画像の「ターゲット」列をチェックすると：
Chlorosはチェックされた画像のみをターゲット検索対象とする
ターゲット検出が大幅に高速化される
処理時間全体が大幅に短縮される
速度向上効果：500枚の画像データセットで2～3枚の画像をターゲットとしてマークすると、ターゲット検出時間が30分以上から1分未満に短縮されます。
ターゲット画像のマーク方法
ステップ1: ターゲット画像の特定
ファイルブラウザでインポートした画像を確認し、キャリブレーションターゲットを含む画像を特定します。
一般的なシナリオ:
事前撮影ターゲット: セッション開始前に撮影
事後撮影ターゲット: セッション終了後に撮影
撮影領域内ターゲット: 撮影エリア内に配置されたターゲット
複数ターゲット: セッションあたり2～3枚のターゲット画像（推奨）
ステップ2: ターゲット列の確認
キャリブレーションターゲットを含む各画像について:
ファイルブラウザのテーブルで該当画像を探す
ターゲット列（右端の列）を見つける
その画像のターゲット列にあるチェックボックスをクリックする
ターゲットを含む全画像で繰り返す
ステップ3: 選択内容の確認
処理前に以下を再確認:
ターゲット画像のベストプラクティス
ターゲット撮影ガイドライン
タイミング:
キャプチャセッション直前およびセッション中にターゲット画像を撮影
DAQ光センサーと同じ照明条件下で撮影
最良の結果を得るため、可能な限り頻繁にターゲット画像を撮影してください。そうでない場合、光センサーデータが時間の経過に伴うキャリブレーション調整に使用されます。
カメラ位置:
カメラをターゲット上方に保持し、ターゲットが画像中央に配置され、画像中央の約40～60%を占めるようにします。
カメラをターゲット表面に対して平行/真下（ナディール）に保ちます
照明:
DAQ光センサーと同じ環境光を使用
ターゲット表面に影が落ちないよう注意
身体・車両・植物などで光源を遮らない
曇天時が最も安定した結果を得られます
ターゲット状態:
ターゲットパネルを清潔かつ乾燥した状態に保つ
4枚全てのパネルが明確に視認可能で遮蔽物がないこと
可能であれば光源に対して垂直/真下（ナディール）に配置
ターゲット画像の必要枚数?
最低限： 1セッションあたり1枚。推奨： 1セッションあたり3～5枚。
ベストプラクティススケジュール：
光センサーの記録開始直後に3～5枚を撮影
最良の結果を得るため、撮影ごとにカメラを回転させる
オプション：照明条件が頻繁に変化する場合、セッション途中で定期的に撮影
複数カメラでの運用
デュアルカメラ設定
2台のMAPIRカメラを同時に使用する場合（例：Survey3W + Survey3N + OCN）：
両方のカメラで同時にターゲット画像を撮影する
両カメラに同じ物理的ターゲットを使用する
ファイルブラウザで両カメラタイプのターゲット画像にマークを付ける
Chlorosは各カメラのキャリブレーションに適切なターゲットを使用する
カメラモデル列
カメラモデル列は、どの画像がどのカメラから取得されたかを識別するのに役立ちます：
Survey3W_RGN
Survey3N_OCN
Survey3W_RGB
など
この列を使用して、プロジェクト内の各カメラタイプにターゲットがマークされていることを確認してください。
ターゲット検出設定
検出感度の調整
Chlorosがターゲットを正しく検出しない場合、プロジェクト設定で以下の設定を調整してください：
最小キャリブレーションサンプル領域:
デフォルト: 25ピクセル
小さなアーティファクトで誤検出が発生する場合に増加
ターゲットが検出されない場合に減少
最小ターゲットクラスタリング:
デフォルト: 60
ターゲットが複数検出に分割される場合：増加
色調変化のあるターゲットが完全検出されない場合：減少
ターゲット画像の一般的な問題
問題：ターゲットが検出されない
考えられる原因：
ファイルブラウザでターゲット画像がマークされていない
フレーム内のターゲットが小さすぎる（画像の30%未満）
照明不良（影、グレア）
ターゲット検出設定が厳しすぎる
解決策:
正しい画像にターゲット列がチェックされているか確認
プレビューでターゲット画像の品質を確認
品質が悪い場合はターゲットを再撮影
必要に応じてターゲット検出設定を調整
問題: 誤検出ターゲット
考えられる原因:
白い建物・車両・地面がターゲットと誤認識される
植生内の明るい部分
検出感度が低すぎる
解決策:
実際のターゲット画像のみをマークし検出範囲を限定
最小キャリブレーションサンプル面積を増加
最小ターゲットクラスタリング値を増加
ターゲット画像に背景ノイズが最小限であることを確認
検証チェックリスト
処理開始前に、ターゲット画像の選択を確認してください：
ターゲットなし処理
キャリブレーションターゲットなしでの処理
科学的な作業には推奨されませんが、ターゲットなしで処理できます：
ターゲット列のチェックボックスをすべて未チェックのままにする
プロジェクト設定で「反射率キャリブレーション」を無効化する
ヴィネット補正は適用される
出力は絶対反射率に対してキャリブレーションされない
推奨されません：反射率キャリブレーションなしでは、ピクセル値は相対的な明るさのみを表し、科学的な反射率測定値ではありません。正確で再現性のある結果を得るにはキャリブレーションターゲットを使用してください。
次の手順
ターゲット画像をマークしたら：
設定の確認 - プロジェクト設定の調整 を参照
処理の開始 - 処理の開始 を参照
進捗状況の確認 - 処理の監視 を参照
キャリブレーションターゲット自体に関する詳細は、キャリブレーションターゲット を参照してください。
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