最下部の点群を地表に、浮いた点群を植生や建物などの種類に分類（クラス分け）処理します。
地表面から浮いた点までの角度や距離に応じ、あらかじめ設定したクラス（物体の種類）に自動分類させます。自動判定の限界まで様々な設定値や判定方法を試し、仕上げは手動作業にてクラス分けを行います。
上の写真は分類後の点群断面で、色毎に種別分けがされております。
中央の画像は3次元点群データを、真上から見た時の直近３点に面を形成させたTINモデルと言う表現方法で、この表示にて面（地表）の凹凸形状を目視確認し、またTINの三角面上に等高線を生成し、線形の具合なども見て適切に植生と地表が分類されているかを検査します。
特に、地表近くに生えている低植生が地表に誤分類されている事が多く、また地面に空いた穴や溝などの計測点も誤分類されていないかを注意して点検いたします。
下の画像：処理された点群デーから作成したCS立体図表現。最終段階では、より地形がリアルに見えるCS立体図を用いて不自然な地形を判読確認いたします。
ドローン（UAV)等で撮影された複数の画像から形状を復元するSfM(Structure from Motion)ソフトウェアを使用して3次元モデルを作成し、測量計測などに利用しようとする業者様から近年多々お問い合わせを頂きます。優れたソフトであっても写真解析だけで出来る事にはには限界があります。
ここに弊社でも十数年来導入しているSfM写真解析ソフトにて復元した3次元形状（地形）と、最新レーザー計測データの比較画像を掲載いたします。
（写真左：レーザー計測カラー点群、右画像：写真復元３D点群）
鉛直方向から比較した3次元モデルに大きな差はみられない。しかし点密度は、それぞれの計測距離や設定・機器性能にもよるが、写真画像の方が点密度は多い。
（写真左：レーザー計測カラー点群、右画像：写真復元３D点群）
鳥瞰で見ると、レーザー点群の家屋に壁面が無く屋根が浮いて見える。写真モデルは死角となった部分に穴が空き、また高低差の少ない形状が潰れた形状になり、Z（高さ）方向の再現が適切に行われていない。
（写真左：レーザー計測カラー点群、右画像：写真復元３D点群）
それぞれ同一箇所を断面で比較するとレーザー計測は地表形状がリアルに再現されており、ビニールハウス内の地面や、樹木植生下も計測できた点群が確認できる。
写真解析モデルは、Z方向の再現に弱く実際の形状とは異なる結果となった。また、樹木森林部は上部表層のみの形状再現となり地表の断面を取得する事が出来ない。（特に写真解析は撮影画像のコンディションにより結果に大きな差が生じる）
計測地の環境や規模に応じ適切な計測方法の選択が時間とコストの節約になると思います。
需要拡大に応じ、評判のよい処理ソフトを導入。違いに驚くばかり・・・ 今まで時間をかけてクラス分類処理をしたり出力後の線形を平滑処理しておりました。今後は、よりリアルな地形が取得でき、処理費用の負担が少なくなりそうです！
点群のクラス分け（フィルタリング）処理後、DEMラスター（数値標高モデル画像）を作成して等高線を生成いたします。
DEMラスターのサンプリング（メッシュ）値は0.25ｍ、等高線間隔は１ｍ（赤色計曲線は５ｍ間隔）
サンプル画像は、海抜500m（標高差250m）道南地方の自然森林急傾斜地。対地500ｍからPRP200khzでレーザー重複計測（約5コース各3重複）、平均点密度約21点/m2。
使用処理ソフト：Pospack、RiPROCESS、Terrasolid、ArkGIS