PIX4Dfields 2.13：ベースマップレイヤー、Hylioのサポートなど！
PIX4Dfields 2.13 では、ベースマップレイヤー、レイヤーツリー、Hylio ドローンの対応、衛星データの拡充などが追加されました！
ベースマップから直接レイヤーを作成ドローンの飛行はまだ行っていない？ 処理済みの地図も手元にない？ それでも始めましょう。PIX4Dfieldsの最新アップデートでは、プロジェクトを素早く開始できる軽量な方法、つまりベースマップから直接レイヤーを作成する機能を導入しました。 PIX4Dfieldsでは、正確な撮影日と精度推定値が記載された低解像度および高解像度の衛星画像のインポート機能を提供していますが、手っ取り早く視覚的な参照を行うには、標準的なベースマップだけで十分な場合もあります。 正確な撮影日や精度指標は含まれていませんが、標準のベースマップは日常的な現場計画にはしばしば理想的です。 画面上に必要な情報がすでに表示されている場合、この機能により、追加費用や待ち時間なしで、その情報を即座に編集可能なレイヤーに変換し、境界線の作成、散布範囲のアウトライン、または測定を行うことができます。 
PIX4Dfields でのベースマップレイヤーの直接インポート 現場では、スピードと利便性が何よりも重要であることは周知の事実です。 ベースマップ用のレイヤーを直接作成することで、以下のことが可能になります。- 現場に出る前の準備：注釈を描き込み、圃場の境界線をマークし、障害物を事前にピン留めしておけば、現場に到着してすぐに作業を開始できます。 - 空中散布作業者向けの迅速な散布範囲設定：散布範囲を素早く作成する必要があり、絶対的な高精度が求められない場合、ベースマップだけで作業を完了できることがよくあります。 - 即座の見積もり：空白のプロジェクトで素早く大まかな測定が必要ですか？ベースマップレイヤーを作成すれば、数秒で測定を開始できます。 
PIX4Dfields でのベースマップのインポートとフィールド境界のマーキング ## レイヤーツリー：整理された新しいワークスペース 1回の処理で生成されたレイヤーは、生成された出力を含め、レイヤーリスト内でインデントを使用してグループ化されるようになりました。 PIX4Dfields はデータを論理的に自動的に整理し、生成されたすべてのレイヤーをレイヤータイプ（植生指数、デジタル表面モデル、処方マップなど）に基づいて分類します。すべてのレイヤーは、その元となった親レイヤーの直下にネストされるため、特に大規模なプロジェクトを扱う際の作業が容易になります。 
アップデート前（左）とアップデート後（右）のPIX4Dfieldsサイドバー上の分類済みレイヤー。 ## 高解像度衛星画像がさらに利用可能に！ PIX4DfieldsはVantor WorldView Legionコンステレーションに対応し、利用可能な高解像度衛星データの提供頻度が全体的に向上しました。 また、ダウンロード可能なエリアの最大サイズも拡大され、ユーザーは1回の注文で最大2,000ヘクタールの高解像度衛星画像をダウンロードできるようになりました。 
衛星画像：PIX4DfieldsにおけるVantor WorldView Legion Constellationのプレビュー ## Hylioドローンのサポート：境界ミッション 最新のアップデートにより、米国初の散布用ドローン「Hylio」のサポートが追加されました！ユーザーは、Hylioの飛行計画ソフトウェア「AgroSol GCS」でサポートされている境界ミッションをエクスポートできるようになりました。 PIX4Dfieldsで正確な地理位置情報に基づきオフラインで圃場の境界を自動的にマーキングし、その地図をHylio散布ドローンに直接アップロードすれば、指定された圃場境界内で正確かつ安全に作業を行うことができます！ ## 新しいスポット散布およびVRAエクスポート形式、「Targeted Operations」と「Magic Tool」のアップデートなど！ PIX4Dfieldsは、Horschターミナル向けのスポット散布および可変率散布用のエクスポート形式に対応しました。ターゲット操作の改善 ターゲット操作の処方マップを作成した後でも、そのベースレイヤーを切り替えることが可能になりました。 これは、例えばNDVIなどの植生指数マップに基づいてミッションを計画した後、透明度ツールを使用して処方マップをRGBオルソモザイクやデジタル表面モデルと比較したい場合に役立ちます。特に「グリーン・オン・ブラウン」ワークフローの検証において、このアップデートにより、結果が期待どおりであることを確認しやすくなりました。 
PIX4Dfieldsにおけるベースレイヤーの切り替え：VRA処方マップから植生指数マップへ Magic Tool：より高速で精度の高い検出 Magic Toolの新しいAIモデルは、RGBおよびマルチスペクトルドローンデータセット全体にわたる自動検出機能を向上させ、列作物の実際の圃場変動や「緑対緑」のシナリオにおいて、より強力なパフォーマンスを発揮します。 これにより、雑草や異常箇所、オブジェクトマップの初期検出がより正確かつ迅速に行えるようになり、手動による微調整の手間も軽減されます。皆様の作物やニーズに合わせた改善を実現できるよう、引き続 き自発的にデータを共有してくださるすべてのユーザーの皆様に心より感謝申し上げます！
PIX4Dfields でのベースマップレイヤーの直接インポート 現場では、スピードと利便性が何よりも重要であることは周知の事実です。 ベースマップ用のレイヤーを直接作成することで、以下のことが可能になります。- 現場に出る前の準備：注釈を描き込み、圃場の境界線をマークし、障害物を事前にピン留めしておけば、現場に到着してすぐに作業を開始できます。 - 空中散布作業者向けの迅速な散布範囲設定：散布範囲を素早く作成する必要があり、絶対的な高精度が求められない場合、ベースマップだけで作業を完了できることがよくあります。 - 即座の見積もり：空白のプロジェクトで素早く大まかな測定が必要ですか？ベースマップレイヤーを作成すれば、数秒で測定を開始できます。
PIX4Dfields でのベースマップのインポートとフィールド境界のマーキング ## レイヤーツリー：整理された新しいワークスペース 1回の処理で生成されたレイヤーは、生成された出力を含め、レイヤーリスト内でインデントを使用してグループ化されるようになりました。 PIX4Dfields はデータを論理的に自動的に整理し、生成されたすべてのレイヤーをレイヤータイプ（植生指数、デジタル表面モデル、処方マップなど）に基づいて分類します。すべてのレイヤーは、その元となった親レイヤーの直下にネストされるため、特に大規模なプロジェクトを扱う際の作業が容易になります。
アップデート前（左）とアップデート後（右）のPIX4Dfieldsサイドバー上の分類済みレイヤー。 ## 高解像度衛星画像がさらに利用可能に！ PIX4DfieldsはVantor WorldView Legionコンステレーションに対応し、利用可能な高解像度衛星データの提供頻度が全体的に向上しました。 また、ダウンロード可能なエリアの最大サイズも拡大され、ユーザーは1回の注文で最大2,000ヘクタールの高解像度衛星画像をダウンロードできるようになりました。
衛星画像：PIX4DfieldsにおけるVantor WorldView Legion Constellationのプレビュー ## Hylioドローンのサポート：境界ミッション 最新のアップデートにより、米国初の散布用ドローン「Hylio」のサポートが追加されました！ユーザーは、Hylioの飛行計画ソフトウェア「AgroSol GCS」でサポートされている境界ミッションをエクスポートできるようになりました。 PIX4Dfieldsで正確な地理位置情報に基づきオフラインで圃場の境界を自動的にマーキングし、その地図をHylio散布ドローンに直接アップロードすれば、指定された圃場境界内で正確かつ安全に作業を行うことができます！ ## 新しいスポット散布およびVRAエクスポート形式、「Targeted Operations」と「Magic Tool」のアップデートなど！ PIX4Dfieldsは、Horschターミナル向けのスポット散布および可変率散布用のエクスポート形式に対応しました。ターゲット操作の改善 ターゲット操作の処方マップを作成した後でも、そのベースレイヤーを切り替えることが可能になりました。 これは、例えばNDVIなどの植生指数マップに基づいてミッションを計画した後、透明度ツールを使用して処方マップをRGBオルソモザイクやデジタル表面モデルと比較したい場合に役立ちます。特に「グリーン・オン・ブラウン」ワークフローの検証において、このアップデートにより、結果が期待どおりであることを確認しやすくなりました。
PIX4Dfieldsにおけるベースレイヤーの切り替え：VRA処方マップから植生指数マップへ Magic Tool：より高速で精度の高い検出 Magic Toolの新しいAIモデルは、RGBおよびマルチスペクトルドローンデータセット全体にわたる自動検出機能を向上させ、列作物の実際の圃場変動や「緑対緑」のシナリオにおいて、より強力なパフォーマンスを発揮します。 これにより、雑草や異常箇所、オブジェクトマップの初期検出がより正確かつ迅速に行えるようになり、手動による微調整の手間も軽減されます。皆様の作物やニーズに合わせた改善を実現できるよう、引き続 き自発的にデータを共有してくださるすべてのユーザーの皆様に心より感謝申し上げます！
