3D画像の高度な処理

ポイントクラウド、スケーラブルなデジタル地形モデル、ラスターファイル、レガシー文書をインフラストラクチャのワークフローに統合し、データを最大活用します。生産性を向上しながらプロジェクトデータを活用し、ROIを改善できます。

Descartesを使用すると、次のようなメリットが得られます。

高度なポイントクラウドデータ処理
スケーラブルなデジタル地形モデル（DTM）の操作
強化されたラスター処理
ラスターとベクトルを結合するハイブリッドなワークフロー
3Dテクスチャリングの画像を調整するツール

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機能

ラスター文書をベクトル図面に変換
- スキャンされた文書や図面を保存して活用できます。ラスターおよびベクトル編集、クリーンアップ、および処理ツールを使用してハイブリッドワークフローで作業を行い、既存の文書をベクトル化できます。
アニメーション、ビデオ、フライスルーの作成
- 任意のサイズのスナップショットをレンダリングすることにより、高解像度の正射投影画像および透視画像を作成できます。正確な再利用のために、出力ルーラー、スケール、およびポジショニングを使用して、画像のサイズとスケールを設定します。直観的に操作可能な時間ベースのフライスルーとオブジェクトアニメーションシステムを利用して、すばやく簡単にムービーを作成できます。
忠実度の高い画像の作成
- 忠実度の高い画像ツールを使用して、正確なマッピングとエンジニアリングをサポートします。事実上あらゆるフォーマットの画像を投影と組み合わせることが可能です。
スケーラブルな地形モデルの作成
- 非常に大規模な地形モデルを使用し、表示できるため、大規模データセットに対する投資利益率（ROI）が高まります。影付きのスムースシェーディング、アスペクト角、立面図、傾斜、等高線など、さまざまなモードで大規模な地形モデルを表示できます。地形モデルをDGNファイルやポイントクラウドデータなどのソースと同期することもできます。
リアリティメッシュと多くのソースからのデータを統合する
- 地理空間情報などの追加データをメッシュの特定の部分に付けることで、リアリティメッシュを豊かにし、後で関連データに基づいてメッシュの領域を検索して視覚化することができます。
リアリティモデリングデータからのモデルジオメトリ
- リアリティメッシュや点群からブレークライン、ペイントライン、サーフェス、プレーン、シリンダ、およびシリンダの中心線を抽出します。点群とリアリティメッシュを効率的にクリップしてセクション化し、ベクトル抽出を合理化します。
ラスター画像の処理
- ラスター処理を活用すると、インフラプロジェクトを視覚化し、コンテキストの追加ができます。ラスターデータの即時編集機能を利用して、プロジェクト成果物の品質を改善します。ワークフローで既存のラスター図面を手軽に使用して、データ保守に関連したコストを削減できます。
リアリティモデリングのデータの可視化、操作、編集
- 数十億点のポイントクラウドを視覚化して編集し、分類を変更したり、ポイントを色付けしたり削除したり編集したりできます。数百万の三角形で現実のメッシュとスケーラブルな地形モデルを操作します。メッシュのインポート、レタッチ、エキスポートができます。