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# 分析タブ

MAPIR カメラ画像を分析する

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F0Op0Q2lGT2qHSwEhgX4z%2Fmcc_tabs_a.JPG?alt=media&amp;token=0bb417ba-0be5-469d-b6b0-fd2bc991aba2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 分析する画像を開く

画像の分析を開始するには、BROWSE ボタンを押して画像を選択します。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F98J7opBa93esya84FwhV%2Fimage.png?alt=media&amp;token=2000d3e3-1b2e-4558-974e-36b85a5a0cd5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

画像が画像ビュー ボックスに表示されます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FC1szcBGOWlxCDPONHEwT%2Fimage.png?alt=media&amp;token=98df6bb4-a48d-4a9b-8745-c4287bc7d535" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

私たちの [MAPIR Survey3W RGN](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi) 例の画像は私たちを示しています  [MAPIR Camera Reflectance Calibration Ground Target Package (V2) ](https://www.mapir.camera/collections/survey-camera-accessories/products/mapir-camera-reflectance-calibration-ground-target-package-v2)いくつかの草の上。 Survey3 カメラは、約 1 m の距離から画像を取得する際に手持ちで行いました。 芝生には、土から健康度の低い草、健康度の高い草まで、さまざまな領域があります。 枯れ葉も画像の手前にあります。 この 16 ビット TIFF 画像は、以前に RAW から変換され、[プロセスタブ ](/mapir-camera-control-mcc/ri-ben-japanese/intfeisu-tabu/purosesutabu.md)MCCで.

## ラスター インデックス

画像に NDVI インデックスなどのラスター方程式を適用するには、\[インデックスの編集] ボタンを押して \[ラスター インデックス計算] ポップアップ ウィンドウを開きます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FS5B15rTrypRhZ9iOkSQ2%2Fimage.png?alt=media&amp;token=df91ff69-699a-475f-8a8b-ee72e33c2ac8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「インデックス:」ドロップダウンからインデックスを選択すると、インデックス式の写真が表示されます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F5hchcoX50Tpby984KOLL%2Fimage.png?alt=media&amp;token=a833eef8-8b41-4720-a742-3858534d945d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FrFZJdjLBrDrtYiJfWrLG%2Fimage.png?alt=media&amp;token=f89949e8-17df-4da0-8e5b-d64cd79a0838" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

左側は、インデックス式変数の位置で通常使用される光のスペクトルを示していることに注意してください。 NDVI インデックスには、通常、近赤外 (NIR) 光と赤色 (RED) 光を使用します。 右側には、インデックス式の写真の下にある X、Y、Z ドロップダウンに対応する変数 X、Y、Z が表示されます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2Fyxot9rTQdEHDUkWwmEKZ%2Fimage.png?alt=media&amp;token=ef9056e1-2254-4e10-b9ab-94a658c9014c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Survey3 画像が開いている場合、MCC は自動的に画像チャネル/バンド名にラベルを付けます。 この例では、これは RGN フィルター モデル Survey3 であるため、それに応じてバンドにラベルが付けられます。 すべてのフィルター モデルで、フィルターの名前はバンドの順序に対応しているため、フィルター R、G、N = バンド 1、2、3 です。&#x20;

NDVI の場合、以下に示すように、「X: バンド 1: 赤」と「Y: バンド 3: NIR」を選択する必要があります。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FAWMZnjVZnk7VDtV1HWey%2Fimage.png?alt=media&amp;token=90edc458-f740-4592-9dec-b2d8c4d1777a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

\[適用] ボタンを押すと、ラスター ウィンドウを閉じずに、開いている画像の更新を確認できます。 \[OK] ボタンを押して変更を保存し、\[ラスター] ウィンドウを閉じます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2Fda4onKA0SFN32ttDwLdM%2Fimage.png?alt=media&amp;token=2dde2a78-b493-43da-962a-5d8468d79f8e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

右側には、ピクセル マップの凡例が表示されます。 凡例の上部の名前は、使用されたインデックス名 (NDVI) を示し、数字は画像のピクセル値の範囲 (最小から最大) を表します。 この例では、ピクセルの範囲は -1 から 1 ですが、範囲は -0.99 から -0.99 です。 これらは、最小および最大のピクセル エンドポイントです。

ピクセル スケールの横にあるグレースケール グラデーション イメージは、対応するピクセル値に関連付けられた色を示します。 これは、一般に LUT または「ルックアップ テーブル」と呼ばれます。 最小値は黒色に設定され、最大値は白色ピクセルに設定されます。 次に、グラデーション マップがその間のピクセルに適用されます。中間のグレーは、最小値と最大値の間の 50% (中間) の値を表します。

NDVI インデックス画像を見ると、周囲の草がほとんど白いピクセルで構成されていることがわかります。これは、NDVI インデックスが、より高い NDVI 値を、多くの近赤外線 (NIR) 光を反射している健康な植生と関連付けるためです。

## LUT カラーグラデーション

新しいカラー LUT (ルックアップ テーブル) をピクセルに適用して、画像のコントラストを簡単に確認できるようにします。 コントラストは、黒と白のピクセルの差です。&#x20;

\[LUT の編集] ボタンを押して、\[カラー マップ (LUT)] ポップアップ ウィンドウを開きます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FeQI4syBuu8ijq2kfgRZl%2Fimage.png?alt=media&amp;token=5f29c045-3e5e-4a67-9b82-7d9b41bd0d10" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

\[適用] ボタンをクリックして、デフォルトのカラー LUT 設定を開いている画像に適用します。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FPrXVEzbsN1q265tDna8E%2Fimage.png?alt=media&amp;token=d9a22abc-d640-4ebd-a708-65b0965e1122" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

LUT の最小クリッピング ポイントと最大クリッピング ポイントを適切に調整する方法を理解するには、時間がかかる場合があります。 使用されているラスター インデックスと、特定のマテリアルのインデックスの典型的なピクセル範囲について少し知っておくと役立ちます。 さまざまなオプションを理解できるように、ここで簡単に説明します。

{% hint style="warning" %}
お気軽にどうぞ [お問い合わせ ](https://www.mapir.camera/community/contact)当社の製品とその多くの用途についてご質問がある場合。 以下のテキストの一部は少し技術的である可能性があるため、質問がある場合はお知らせください。
{% endhint %}

NDVI インデックスの最大ピクセル範囲は -1 から 1 ですが、ほとんどの場合、0 から 1 にクリップされます。クリッピングについては後で説明します。 NDVI 範囲が一般的に 0 から 1 に設定される理由は、NDVI インデックスが通常、植生の「健康」を分析するために使用され、より高い NDVI 値が進行中のより多くの光合成活動 (より多くの NIR 光を反射する) と相関するためです。そのため、通常、NDVI 値が高いほど、植物が健康であることを表します。植生は通常、0.2 ～ 0.3 前後の枯れたまたは低い健康状態から、0.8 ～ 0.9 前後の最も健康な状態までの範囲です。

前の画像で、周囲の草の白いピクセルのほとんどが中程度の緑 (\~0.6) から濃い緑 (\~0.9) に着色されていることに注意してください。これは、草の大部分が「健全」であることを示しています。 LUT の最小クリッピング ポイントと最大クリッピング ポイントはデフォルトのままなので、画像の実際のピクセルの最小値と最大値になります。 LUT のコントラストを、ピクセル範囲全体 (-1 から 1) をカバーするように設定しました。

LUT のコントラストを調整するのが一般的です。つまり、最小クリッピング ポイントと最大クリッピング ポイントの値を調整します。コントラスト範囲を小さくすると、カラー ランプ/グラデーションが凝縮されなくなります。つまり、クリップされたピクセル範囲内で LUT コントラストが増加します。

開いた画像の切り出し範囲を調整してみましょう。 「カラー マップ (LUT)」ポップアップ ウィンドウ (EDIT LUT ボタン) を開きます。以下に示すように、最小の「Minimum:」値を 0 に変更します。 \[適用/OK] をクリックします。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FJ67up7SgZfS1G8ea0pdw%2Fimage.png?alt=media&amp;token=cbd39ec7-3783-4818-ac83-2744b8debf00" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

開いている画像が更新されました。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FMRRRqdg3eahw92VZ97Zx%2Fimage.png?alt=media&amp;token=b441e2f2-4580-4cd1-ba57-fdd42a5f303b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

これで、画像内の植生の状態をよりよく確認できるようになりました。 低い健康度の草は明るい緑色 (\~0.6) に着色され、最も健康な草は濃い緑色 (\~0.9) に着色されています。 前景と周囲の露出した土は、赤 (0.0) からオレンジ (\~0.3) です。&#x20;

前景の枯れ葉は、トリミングされて下の中央に表示されていますが、予想どおり 0.4 未満です。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FyVcY2Zs6DSlEVJt61FDb%2Fimage.png?alt=media&amp;token=0333cf7f-841a-4bc6-b527-4c32eb8f8d41" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Index と LUT のチェックボックスをオフにすると、元のキャリブレーションされた画像の反射率ピクセルが表示されます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FJySglb0v1G7pFhNMC5xD%2Fimage.png?alt=media&amp;token=245c5d90-b8f4-4f4e-b7f0-07710fbf335d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

(下) 陰影のある葉と葉の下の陰影のある草が高い NDVI 値 (緑) を持っていることに注意してください。 これは、シェーディングされた植生の NDVI ピクセルで一般的です。 以下の 2 つの影付きの植生地域を青い矢印で示しています。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FeKSD6nyq9pd56rVBvQHK%2Fleaf_shade_arrows.jpg?alt=media&amp;token=eb6e2a75-68a2-40a1-ad01-c0aa50c414e3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

日陰の植生を説明するのに適した指数方程式は他にもあります。 たとえば、これは同じトリミングされたものです [MAPIR Survey3W RGN](https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi) 画像ですが、OSAVI インデックスが適用されています。 シェーディングされた葉が、周囲の健康な草よりも低い NDVI 値を正しく示していることに注目してください。 草の領域内にも影付きの草があるため、草の領域自体も OSAVI インデックスでより適切に表現される可能性があります。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FWdzkRNxWAtkwWEIYoGgJ%2Fimage.png?alt=media&amp;token=b9694163-31b8-4025-b961-50ade57fd1d6" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### クラスのオプション

「カラー マップ (LUT)」ポップアップ ウィンドウ (EDIT LUT) を開くと、「クラス:」オプションを選択できます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2Fi68MRtdyGcKay8dfQsKs%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e467bf88-7fdb-4adb-a3b4-c33cb2ac84b4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

クラスは、ピクセルがスケーリングされる定義済みの色範囲の数を定義します。 クラスが多いほどコントラストが高くなり、クラスが少ないほどピクセル領域間のコントラストが低くなります。 最高の「7 色」クラスのオプションを見てきました。比較のために「3 色」の下の開いた写真を次に示します。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FAuZFjBx6U5IMgOPcbA3I%2Fimage.png?alt=media&amp;token=e23abcc2-5b30-48d2-842e-d67c6621a1d2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### クリップ オプション

「カラー マップ (LUT)」ポップアップ ウィンドウ (EDIT LUT) を開くと、「クリップ:」オプションを選択できます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F6qPK6bNyYug85LK1A755%2Fimage.png?alt=media&amp;token=b02feaf5-cf44-4564-a870-f85cb9da307c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

最小値が増加するか、最大値が減少すると、内側のクリップ範囲外のピクセルがクリッピング/カットされます。 クリッピング/カットオフされたピクセルは、値を別のものに変更できます。 これらは、以下で説明するクリップ オプションです。

#### LUT 最小/最大

クリッピング範囲外のピクセルは、LUT のデフォルトの最小および最大ピクセル カラーに設定されます。 Red-Yellow-Green LUT の場合、値の低いピクセルはすべて赤に設定され、値の高いピクセルは緑に設定されます。

#### 透明

クリッピング範囲外のピクセルは透明 (シースルー) に設定されます。 これは、GIS アプリケーションのラスター レイヤーなど、他の画像アプリケーションで出力画像をオーバーレイする場合に便利です。

#### バックグラウンド インデックス

クリッピング範囲外のピクセルは、ラスター インデックス イメージのピクセルに設定されます。 基本的に、それらのピクセルのみに対して LUT をデフォルトのグレースケールに戻します。

#### 背景 オリジナル

クリッピング範囲外のピクセルは、元の画像のピクセルに設定されます。 これは、表示したいコントラストを簡単に強調する傾向があるため、私たちが自分自身を使用する一般的なオプションです。

「クリップ」オプションを「背景オリジナル」に設定して開いた画像を次に示します。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FtWOvmzVtbOzp6EfVeFUI%2Fimage.png?alt=media&amp;token=9d33c31d-7e75-47c7-912c-a765d5d9b595" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

そして、比較のために元の開いた（調整された）画像：

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FeKTmf9teLIZagfcKjONC%2Fimage.png?alt=media&amp;token=6e5ac9b7-4186-4b26-9b25-022e83462a89" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

この RGN フィルター モデルのカメラでは、近赤外線 (NIR) 光がセンサーの青色チャネルでキャプチャされるため、反射率キャリブレーション後、健康な植生は青色になります。

GNDVI インデックスを選択して、この RGN フィルター モデル MAPIR カメラで処理することもできます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2Fp9GpYDeGFuWMatTkMmrn%2Fimage.png?alt=media&amp;token=19125b06-0c39-4c6e-948e-0ca5388c7a42" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F8qmBbMGJa0Pr72Ao6sMs%2Fimage.png?alt=media&amp;token=801e7c76-f9df-4903-a777-56c18fec7a0e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

同様のシーンの OCN フィルター モデル イメージを開いて NDVI を処理することもできます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FeiTg70uRe60Tg6nOPMz3%2Fimage.png?alt=media&amp;token=aa275fd9-ffae-46d3-9e20-1999cbe0b2fe" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F13LjkhS6CEKAukGHv2XT%2Fimage.png?alt=media&amp;token=d4e5938b-8cea-4cbe-a00e-1a757a04ae5e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## ナビゲーション ボタン

画像ビューアーの右上には、ナビゲーション ボタンがあります (左から右へ):

ズームイン  -  ズームアウトする  -  画像に合わせる

![](https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2FrzcIQ9iiXaaKxo5j7Mvc%2Fimage.png?alt=media\&token=b65e66dd-c731-4392-bd87-73d0734403e0)

と - ボタンを押すと、画像が拡大または縮小されます。

\[画像に合わせる] ボタンを押すと、画像がデフォルトのフィット ズームに戻り、中央に配置されます。

画像の上でカーソルを押しながらドラッグすると、画像が移動します

## 画像を保存

SAVE ボタンを使用すると、分析した画像をさまざまな形式で出力できます。 SAVE ボタンを押すと、次のオプションが表示されます。

<figure><img src="https://3429467884-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5vKBnSnvyCZdg6NS8Ifl%2Fuploads%2F1OAoIawue9OwlsCkEgVJ%2Fimage.png?alt=media&amp;token=1bfcf49c-f835-4e7e-bc62-14aa18715525" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

BROWSE ボタンは、画像を保存する出力フォルダを選択します。

「Save Index Image」オプションを選択すると、処理されたラスタ インデックス イメージが保存されます。

「LUT 画像を保存」オプションを選択すると、処理された LUT カラー画像が保存されます。

保存オプションを選択したら、SAVE ボタンを押して画像を保存します。
