点群データのクラス分類とは？分類方法やよくある課題、効率化について解説

点群データの分類は、取得した点群データを種類ごとに整理する作業です。分類した点群データを活用することで、解析の精度向上や作業効率化が期待できます。

しかし、点群データの分類を進めようとする際に、

「どの分類方法が適切なのかわからない」

「ノイズや重複点が多く、分類に時間がかかりすぎる」

と悩む方も多いのではないでしょうか。

本記事では、点群データの分類方法やよくある課題、効率化する方法などをわかりやすく解説します。

点群データの分類とは

点群データの分類とは、レーザースキャナやフォトグラメトリなどを活用し、取得した数千万〜数億点規模の点群データを整理する工程のことを指します。

点群データは、ミリ単位の精度で対象物の形状や寸法を正確にとらえています。

そのため、地表面や建物、樹木、構造物など、多様な要素が一つのデータに混在しているのが特徴です。

点群データを分類する目的は、これらの点群データを適切に仕分けることで、解析の精度向上や後工程を効率化することです。

分類されたデータは、土木・建設分野やインフラ点検、3Dモデルの作成など、幅広い用途で活用できます。

取得した点群データを正確かつ有効に活用するためには、この点群データの分類作業が欠かせないのです。

点群データの分類方法は主に2種類

点群データの分類方法は、大きく ルールベースAIによる分類（通常分類）と AIによる自動分類（深層学習分類）の2種類に分けられます。

点群データを分類する際は、現場環境や対象物の特性によって適切な分類方法を選択することが重要です。

ここでは、各方法の特徴やメリット・デメリットについて解説します。

1.ルールベースAIによる分類（通常分類）

ルールベースAIによる分類とは、点群の高さや密度といった情報をもとに、あらかじめ設定した条件にしたがって点群データを分類する方法のことです。

ノイズや植生、地表面、建物などを正確に識別でき、人工構造物が少なく、比較的シンプルな環境（山間部や森林など）に適しています。

こうした環境では対象物が限定されるため、設定したルールが機能しやすく、高い分類精度を維持できます。

ルールベースによる分類のメリットは、処理が軽量で安定して動作する点です。また、分類の基準が明確なため、再現性の高い結果を得られるメリットもあります。

ただし、建造物や車両、電線など多様な物体が混在する都市部には適していません。

特に都市部の場合、ルールベースだけでは正確に分類できないため、精度が低下しやすいのがデメリットです。

2.AIによる自動クラス分類（深層学習分類）

AIによる自動クラス分類とは、AIを用いて点群データを自動分類する方法のことです。

近年では、RandLA-Net（Random Sampling and Local Aggregation Network）などの深層学習モデルがよく用いられています。

AIによる自動クラス分類では、ルールベースで扱うノイズや植生、地表面、建物などに加え、電線・電柱や自動車・歩行者などを識別することも可能です。

細かな対象物まで識別できるため、特に都市部のように対象物が複雑に入り組んだ環境で高い精度を発揮します。

AIによる自動クラス分類は、AIが過去のデータから学習したパターンに基づいて判断しています。ただし、なぜその点がそのクラスに分類されたのか、明確に説明できないケースがあるため注意が必要です。

最終的な分類結果の確認や微調整は、人が実施する必要がある点は認識しておきましょう。

点群データの分類が重要な理由

点群データの分類が重要な理由は、大きく以下の3つです。

それぞれ詳しく解説します。

正確な地形や構造物モデルを作成するため

点群データを分類する目的の一つが、現実世界の地形や構造物などをデジタル上で正確に再現することです。

前述のとおり、点群データにはさまざまな要素が混在しています。

分類が不十分な状態で地形モデルやBIM/CIMモデルを生成すると、形状の誤認や不要点の混入により、モデル精度に誤差が生じます。

BIM/CIM（Building Information Modeling / Construction Information Modeling）とは、建築（BIM）および土木（CIM）のプロジェクトにおいて、3Dモデルを活用して情報を統合管理する方法です。

モデル精度に誤差が生じると、設計・数量算出・シミュレーション・施工計画などの後工程に影響が出るため、注意が必要です。

初期段階で分類精度を高めることで、構造物や地形を正確に再現できるでしょう。

業務効率と生産性を大幅に向上できるため

点群データの分類作業を手動で行う場合、膨大な点群データを一つずつ目視で確認する必要があります。

現場の規模によっては、数時間〜数十時間を要するケースも珍しくありません。

特にノイズの除去や植生・地表面・建物などの判別は、人の判断に依存することになります。

手動による分類作業は作業負荷が大きく、担当者ごとに品質のばらつきが発生しやすい点が課題です。

しかし、AIを活用した自動クラス分類を用いることで、点群データの分類作業を大幅に効率化できます。

深層学習モデルが点群データの特徴を解析し、自動で分類するため、作業時間を短縮しつつ、安定した品質を維持できる点がメリットです。

クラウド型の点群処理ソフト「ScanX」では、AIによるクラス分類機能を標準搭載しています。

特に地表面のクラス分類の精度が高く、約95%の精度で自動仕分けが可能です。

データの信頼性と再利用性を高めるため

点群データの分類が不十分な場合、ノイズが残ったり、誤ったクラスに分類された点が混在したりすることがあります。

その結果、プロジェクトごとに再処理が必要になるケースは十分に考えられるでしょう。

再処理が発生すると、追加の作業時間やコストがかかるだけでなく、担当者の負担増大にもつながります。

一方、精度の高い分類が行われた点群データは品質が安定しており、信頼性の高いデータとして活用できます。

正しく整理された点群データは流用性が高く、別の現場や他部署での再活用も容易になるでしょう。

初期段階での丁寧な分類作業は、プロジェクト全体の効率と成果物のクオリティを大きく左右する重要な工程といえます。

点群データの分類でよくある課題

点群データの分類作業では、環境やデータ特性、担当者のスキルなどにより、さまざまな課題が発生します。

主な課題は以下の3つです。

処理時間が長く業務が停滞する

点群データの容量は、数百メガバイトから数十Gバイト以上になることも珍しくありません。

容量が多くなるほど、必然的に分類処理の時間も長くなります。

特にオンプレミス環境では、処理中にパソコンがフリーズして他の業務が止まってしまったり、処理の順番待ちが発生したりなど、さまざまなリスクが生じます。

十分な処理環境が整っていない場合、業務全体の停滞につながりやすくなるでしょう。

さらに、データ量が膨大な場合、以下のような処理が必要になります。

• サンプリングによって点数を減らす
• 範囲指定で不要領域を除外する
• 大規模データは分割して負荷を分散する

こうした工程が積み重なることで、作業時間はさらに増加します。

あわせて、処理担当者の負担も増大するため注意が必要です。

専門知識や操作スキルが必要

点群データの分類作業では、使用する処理ソフトごとの操作体系や、分離ロジックを正しく理解する必要があります。

そのため、担当者の経験や知識に依存しやすく、属人化が進みやすい作業といえるでしょう。

また、点群データは一般的な画像ファイルやCADデータとは異なり、座標（X, Y, Z）や色情報（R, G, B）、反射強度といった多様な情報を保持しているのが特徴です。

データ構造や適切な処理方法を理解していないと作業を円滑に進められないため、専門知識や処理ソフトの操作スキルも求められます。

従業員にこうした知識やスキルを習得してもらうには多大な教育コストが発生し、担当者が入れ替わるたびに再教育の手間も生じます。

このように、組織全体の運用負担が大きくなりやすい点も認識するべき課題の一つです。

ノイズや重複点により誤分類が起きる

点群データには、レーザースキャナの反射状況や周囲の環境によってノイズや重複データが含まれることがあります。

これらの不要点があると、誤分類が発生しやすくなります。

誤分類が発生すると、点群データの再処理や手戻りが発生し、作業時間の増加や品質低下につながりやすくなるため注意が必要です。

特に地表面と植生が密接している現場や、電線・電柱などの細い構造物が多いエリアでは、ノイズの影響で境界が正しく判別できないケースが見られます。

また、重複点が多い場合、正確な地形推定や寸法計測が難しくなります。

分類作業を実施する際は、事前に点群データの品質チェックやフィルタリングを実施し、データを適切な状態に整えておくことが重要です。

点群データの分類を効率化できるScanXとは

点群データの分類を効率化するためには「ScanX」の活用がおすすめです。

ScanXは、点群分類の効率化につながる機能を多く搭載しています。

ここでは、ScanXの特徴と、なぜ点群データの分類を効率化できるのか、その理由について詳しく解説します。

1.深層学習による高度な点群分類を実現できる

ScanXには、これまで約10,000もの現場で活用されてきた自動分類機能に加え、深層学習を活用した高度な分類機能が搭載されています。

深層学習モデルによって、従来は手動で分類していた電線・車両・歩行者などの細かな対象物も自動で識別することが可能です。

これにより、点群整理にかかる作業時間と負担を大幅に軽減できます。

複雑な都市空間や交通量の多いエリアでも高精度な分類が可能であるため、現場ごとの差異にも柔軟に対応できる点も強みです。

2.分類情報ごとにメッシュモデルを自動生成できる

点群データを用いた3Dモデルを作成する際に重要な処理がメッシュデータへの変換です。

メッシュデータに変換することで、点群データを立体的な表面を持つ形状として認識できるようになります。

ScanXでは、分類済みの点群情報から、建物・地表面・構造物などをクラスごとに自動でメッシュモデルへ変換できます。

複雑な形状や広範囲の現場にも適用でき、色情報（R, G, B）を保持したまま立体形状を再現できるのが特徴です。

生成したメッシュモデルは、地形把握や構造物の形状確認を直感的に行えるため、現場担当者や設計者間の情報共有にも役立ちます。

3.低コストではじめられる

前述したとおり、ScanXではクラウド型の点群処理ソフトであるため、高性能なパソコンや専用ライセンスを用意する必要がありません。

パソコンとインターネット環境があればすぐに利用を開始でき、料金も月額29,800円からと導入しやすい点がメリットです。

低コストではじめられるため、特に点群処理の環境構築にかかる初期投資を抑えたい企業や、まずは小規模に導入して運用したい企業などに適しています。

また、1契約で複数人が同時に編集作業を行うことができ、セキュリティ更新や機能アップデートも追加費用なしで利用できます。

必要な初期投資を最小限に抑えつつ、高度な点群処理環境をすぐに整備できるのが、ScanXのメリットです。

4.直感的に操作できるため誰でもスムーズに運用できる

ScanXはシンプルで直感的に操作できるUIを採用しており、初めて点群処理ソフトを使用する方でもスムーズに操作できます。

自動フィルタリングによって処理品質を担保しながら、操作習熟までの時間を大幅に短縮できるのも強みです。

また、必要に応じてサポートを受けながら運用体制を構築できるため、専門知識がない担当者でも安心して運用を開始できます。

直感的に扱えるUIとサポート体制により、現場全体の業務スピードと安定性を向上させることが可能です。

さらに、複雑な操作手順を覚える必要がないため、属人化の防止やチーム全体のスキル向上にもつながります。

5.互換性のある他社ソフトと連携して点群データのやり取りを円滑にできる

ScanXは、互換性のある他社の測量ソフトや設計ソフトとも連携でき、点群データのアップロードやダウンロードを円滑に行える点もメリットです。

点群データの取得から分類、メッシュ化、3Dモデル化などの工程を一連の流れで処理できます。

点群データの受け渡しや変換作業を最小限に抑えられるため、作業効率が大幅に向上するのもメリットです。

標準化されたワークフローを構築し、担当者ごとの作業ばらつきも抑制できます。

さらに、作業の手戻り防止にもつながるため、現場・設計・発注者間での情報共有がより円滑になるでしょう。

ScanXの活用事例

ここでは、ScanXの活用事例を2つ紹介します。

ScanXは、土木や建設、林業・森林管理など、幅広い業界で導入されています。

ScanXが実際の現場でどのように活用されているのか気になる方は、ぜひ参考にしてください。

クラス分類を用いて被害を受けた家屋を迅速に把握

2021年7月に発生した熱海土砂災害では、災害前後の点群データを比較することで、被害状況の把握が行われました。

ScanXのクラス分類機能を活用して、倒壊した家屋や土砂流入箇所を短時間で抽出。

現場の状況を視覚的に把握することが可能になりました。

現場の状況を迅速に把握することは、初動対応の判断や被害範囲の把握に直結する重要なポイントです。

さらに、抽出した点群データは、現地の安全確認や復旧計画の立案にも役立てられています。

迅速かつ客観的な被害把握が可能になったことで、関係者間での情報共有がスムーズになり、災害対応の全体最適化にもつながりました。

分類作業を効率化し、約7〜8割の工数削減を実現

首都高速道路における維持管理業務では、取得した点群データを高欄・道路面・主桁・橋脚 などに分類し、構造物ごとに解析する必要があります。

ScanXを活用することで、これらの分類作業を効率化し、従来と比較して約7〜8割の工数削減を実現できました。

人手による仕分け作業も大幅に減らすことができ、点検の定量化・省力化にもつながっています。

さらに、維持管理業務全体の品質とスピード向上にもつながっています。

分類作業は非常に手間がかかる作業であるため、AIによる自動クラス分類機能を活用するのがおすすめです。

点群データの分類を効率化するなら「ScanX」がおすすめ

点群データを分類することで、ノイズや不要点を除去し、解析精度を向上させることが可能です。

点群データを分類する方法は、大きくルールベースAIによる分類（通常分類）とAIによる自動分類（深層学習分類）の2種類に分けられます。

現場環境や対象物の特性に応じて、適切な分類方法を選択することが重要です。

ScanXは独自のアルゴリズムを搭載したAIにより、点群データをアップロードするだけで自動で分類作業を実施できます。

さらに、クラウド型の点群処理ソフトであるため、インターネット環境さえあれば複数人で同時に作業できる点も特徴です。

直感的なUIで操作しやすく、初期費用ゼロで月額29,800円から利用できます。

点群処理をこれから実施する方、分類作業を効率化したい方は、お気軽にご相談ください。