処理の終了

Chlorosの処理が完了したら、結果を確認し、出力品質を検証し、ワークフローで使用する処理済み画像を準備する段階です。このページでは、最終手順と次のアクションについて説明します。

処理完了の表示

処理が正常に終了すると、以下のインジケーターが表示されます:

  • 進行状況バー:100%完了に達する

  • デバッグログ:「処理完了」メッセージが表示される

  • 開始ボタン:再度有効化される(次の処理実行準備完了)

  • 出力ファイル:処理済み画像が全てカメラモデルサブフォルダに保存***

処理済み画像の場所

出力フォルダの開く方法

  1. メインメニュー アイコン(左上)をクリック

  2. **「プロジェクトフォルダを開く」**を選択

  3. ファイルエクスプローラーがプロジェクトディレクトリを開きます

  4. プロジェクト名を指定してフォルダを特定


処理済み画像の確認

ファイルエクスプローラーでの簡易プレビュー

Windows内蔵プレビュー:

  1. カメラモデルサブフォルダに移動

  2. 画像ファイルを選択

  3. Windowsエクスプローラーのプレビューペインに表示

  4. 矢印キーで画像を切り替え

外部画像ビューアでのプレビュー

推奨ビューア:* QGIS - 無料GISソフトウェア(地理参照マルチスペクトル解析に最適)

  • IrfanView - 高速軽量画像ビューア(TIFF対応)

  • Adobe Photoshop - プロ向け編集ソフト(TIFF 対応)

  • GIMP - Photoshop の無料代替ソフト

  • Windows Photos - 基本表示機能(16ビット TIFF に対応しない場合あり)

Chloros イメージビューアーでのプレビュー

高度な視覚化には Chloros の組み込みイメージビューアーを使用します:

  1. ファイルブラウザで画像サムネイルをクリック

  2. 画像がメインプレビュー領域で開きます

  3. 左サイドバーの イメージビューアー タブをクリック

  4. インタラクティブ解析にはインデックス/LUTサンドボックスを使用

詳細な手順はイメージビューアを参照。


デバッグログの確認

警告またはエラーの確認

  1. デバッグログ タブを開く

  2. メッセージをスクロールして確認

  3. 黄色の警告または赤色のエラーを探す

  4. 記録された問題を確認

  5. MAPIRサポートに連絡して支援を求める

ログの保存

処理記録の保存またはMAPIRサポートへの送信には:

  1. **「コピー」または「ダウンロード」**ボタンをクリック

  2. プロジェクトフォルダにテキストファイルとして保存

  3. プロジェクト文書に添付

  4. 問題が発生した場合、MAPIRサポートへ送信


一般的な出力問題と解決策

問題:出力ファイルが欠落している

考えられる原因:

  • ファイルが処理基準を満たしていない

  • ターゲット専用画像(エクスポート対象外)

  • エクスポート中にディスク容量不足が発生

  • 処理中のファイル破損

解決策:

  1. デバッグログでスキップ/エラーメッセージを確認

  2. ディスク容量が十分だったか検証

  3. ファイル数を確認:(元のファイル数 - ターゲットファイル数)× (インデックス数 + 1)

  4. 不足ファイルを再インポートし再処理

問題:暗部/明部のエッジが不自然(ビネット補正後も残存)

考えられる原因:

  • ビネット補正が無効

  • カメラ/レンズがChlorosプロファイルデータベース未登録

  • 補正能力を超える極端なビネット

解決策:

  1. プロジェクト設定でヴィネット補正が有効になっていることを確認

  2. カメラモデルが正しく検出されているか確認

  3. ヴィネットが残る場合はMAPIRサポートに連絡

問題:色または値が不正確

考えられる原因:

  • キャリブレーションターゲットが検出されない

  • 誤ったキャリブレーションターゲットモデルが選択されている

  • 反射率キャリブレーションが無効

  • ターゲット画像の品質が低い

解決策:

  1. 反射率キャリブレーションが有効になっていることを確認

  2. デバッグログの「ターゲット検出」メッセージを確認

  3. ターゲット画像の品質を確認

  4. 適切なターゲットをマークして再処理

問題: NDVI値が不適切に見える

想定されるNDVI範囲:* 水、岩、土壌: -0.1 ~ 0.2

  • まばら/不健康な植生: 0.2 ~ 0.4

  • 中程度の植生: 0.4 ~ 0.6

  • 健康で密な植生: 0.6 ~ 0.9値がこれらの範囲外の場合:

  1. 反射率キャリブレーションが適用されていることを確認

  2. 光センサーログが含まれていることを確認

  3. キャリブレーションターゲットが検出されていることを確認

  4. 正しいカメラモデルが検出されていることを確認

  5. ターゲット画像の撮影タイミングと条件を確認


処理済み画像の使用方法

写真測量/オルソモザイク作成用

推奨ワークフロー:

1.キャリブレーション済み反射率画像を写真測量ソフトウェアにインポート:

  • Pix4Dmapper

  • Agisoft Metashape

  • DroneDeploy

  • WebODM

  1. EXIFメタデータを保持: 地理タグ付け用にGPSデータを確実に保存

  2. キャリブレーション済みワークフロー: 科学的精度のために反射率画像を使用

  3. インデックスモザイクを処理: 個々のインデックス画像からNDVIオルソモザイクを作成

  4. 地理参照済みGeoTIFFをエクスポート: GISアプリケーションで使用

GIS解析用

推奨ワークフロー:

1.QGIS、ArcGIS、または類似ソフトに読み込み

2.16ビットTIFF反射率画像を使用したマルチバンド解析 3. インデックス画像(NDVI、NDRE)を即利用可能な植生レイヤーとして使用 4. ラスター計算機:カスタム解析のためのバンド結合 5. エクスポート:分類マップ、変化検出、植生健全性マップの作成

直接分析/レポート作成用

推奨ワークフロー:

1.LUTカラー付き指標画像を使用した視覚的レポート作成 2. 統計値抽出:フィールド/プロットごとの平均NDVI 3. 時系列:複数セッション間の指標比較 4. レポート生成:マップ、統計、可視化データを包含***

アーカイブとバックアップ

推奨バックアップ戦略

保存対象:* ✅ オリジナルRAW/JPG画像 - 別ドライブ/クラウドにアーカイブ

  • 処理済み出力 - キャリブレーション済み画像とインデックスを保持

  • プロジェクトファイル - 再処理に必要な全設定を含む

  • デバッグログ - 処理詳細を記録

  • キャリブレーションターゲット画像 - 検証と再処理用保存に関する推奨事項:* 即時バックアップ: 外付けハードドライブ

  • 長期アーカイブ: クラウドストレージ(Google Drive、Dropboxなど)

  • 重要データ: 異なる場所に2~3コピーを保管***

次回処理実行時

プロジェクト設定の再利用

類似データセットを将来処理する場合:

  1. プロジェクトテンプレートの保存 (未保存の場合)

  2. 保存済みテンプレートで新規プロジェクトを作成

3.新規画像をインポート

  1. 一貫性を保つため同一設定で処理

複数セッションのバッチ処理

複数セッション/データセットの場合:

オプション1:GUI - 複数プロジェクト

  • 各セッションごとに別プロジェクトを作成

  • 統一されたテンプレート設定を使用

  • 1つずつ順次処理

オプション2: Chloros CLI (Chloros+ のみ)

オプション3: Python SDK (Chloros+ のみ)


後処理のトラブルシューティング

異なる設定での再処理

結果が満足のいくものでない場合:

  1. オリジナル画像を保持(絶対に削除しない)

  2. Chlorosで同一プロジェクトを開く

  3. プロジェクト設定パネルで設定を調整

  4. 再処理 - 出力は以前の結果を上書きします

画像サブセットの処理

特定画像のみを再処理する場合:

  1. 新規プロジェクトを作成

  2. 再処理が必要な画像のみをインポート

  3. 同一設定テンプレートを使用

  4. 小規模データセットを処理

ヘルプの入手

問題が発生した場合:

まとめ: 完全なワークフロー

これでChloros処理の完全なワークフローが完了しました:

  1. プロジェクト作成 - プロジェクトを参照

  2. ファイルを追加 - ファイルの追加 を参照

  3. 設定を調整 - プロジェクト設定の調整 を参照

  4. ターゲット画像の選択 - ターゲット画像の選択を参照

  5. 処理の開始 - 処理の開始を参照

  6. 進捗を監視 - 処理の監視を参照

  7. 結果を確認 - このページキャリブレーション済み、反射率補正済みのマルチスペクトル画像が分析準備完了です!


追加リソース

高度な機能

自動化と統合

サポートと学習

最終更新