#Sequoia+の詳細はこちら

1.Parrot Sequoia+

Parrot Sequoia+は、反射率ターゲットなしで絶対反射率測定を可能にする初のマルチスペクトルカメラです。

Pix4Dの放射線処理パイプラインにより、Parrot Sequoia+は収集したデータに対して一貫性の高い評価ができるようになり、反射率ターゲットの必要性を無くすことで、ユーザー体験を向上します。

Pix4Dソフトウェア（Pix4DfieldsとPix4Dmapper）を使用してデータを処理する場合、放射線測定キャリブレーションはすべて自動で行われます。

2.Sequoia RGBセンサー参照データセット

データセット全文はこちらのサポートページよりダウンロードできます。このプロジェクトの目標は、SequoiaのRGBセンサーを使用してフィールドのオルソモザイクを取得すること

です。

3.Sequoia マルチスペクトルセンサー参照データセット

データセット全文はこちらのサポートページよりダウンロードできます。このプロジェクトの目標は、グリーン、レッド、レッドエッジ、NIR波長を撮影するSequoiaカメラを使用して、フィールドのNDVIインデックスマップを取得することです。

• プラットフォーム: eBee (senseFly)
• 地上サンプル平均距離:10.66 cm / 4.19 in
• 網羅している面積:0.2302 km2 / 23.0239 ha / 0.0889 sq. mi. / 59.9227 acres

4.Sequoiaのビデオチュートリアルはありますか？Pix4Dビデオアカデミー

5.マルチスペクトルカメラに対するSequoiaの解像度/GSDは何ですか？

120m（400ft）の距離で、Sequoiaの地上分解能(GSD)は11cm/pxlです。他の飛行高度でのGSDを計算するには、GSD計算機を参照してください。

6.詳細なセンサーの仕様

4xモノクロセンサー（グローバルシャッター）

-ピクセルサイズ:3.75μm

• 焦点長さ:3.98mm
• 解像度:1280 x 960
• スペクトル帯域幅

: -グリーン:530-570nm

• レッド:640-680nm
• レッドエッジ:730-740nm
• 近赤外線:770-810nm

__ RGBセンサー（ローリングシャッター）__

• ピクセルサイズ:1.34μm
• 焦点距離:4.88mm
• 解像度:4608×3456

Sequoiaは標準的なGoProマウントにぴったりはまります。ケーブルを取り付けるには、デフォルトのGoProフレームをセンサーの1/3程度までクランプで固定するします。

互換性のあるバッテリーパックを経由するか、または5V/2.4Aのレギュレータを通してドローンのバッテリーから、センサーに5 V/2.4A以上の電源を供給します。

ドローンの上部に照射センサーを貼り付けます。照射センサーおよびそのIMUが提供する情報を活用するためには、カメラは一般的な形状の構造にしっかりと繋ぐ必要があります。

eBee取り付け時: senseFlyが取り付けキットを開発しています。入手できる製品に関する詳細はsenseFlyまでお問い合わせください。

3DR SoloとDJI Phantomの取り付け:Micasenseは現在取り付け用キットの開発に取り組んでいます。入手できる製品の詳細については直接お問い合わせください。

8.カメラをトリガーするにはどうすればよいですか？

Sequoiaは、Wi-Fi対応デバイスを使用して接続できるWi-Fiインターフェースをホストしています。SequoiaのWi-Fiに接続したら、特定のブラウザから特定のWeb URL（192.168.47.1）にアクセスして、Sequoiaの画像トリガー方法を指定します。Sequoiaはまた、USBからPTP/PTP-IPプロトコルを経由してアクセスできます。このプロトコルを使用すると、撮影やフライト計画ソフトウェアを使用して自動制御のトリガなど、様々なカメラ機能を利用することができます。 PTPプロトコル文書の後方ページに進みます。

Pix4DcaptureはSequoiaの自動トリガをサポートすることで、モバイルアプリ統合の決定版となっています。

9.トリガモードは何ですか？

画像キャプチャモードとして、次の3つがあります。

• __タイムラプス: __設定できる最小値は次のとおりです:マルチスペクトルセンサーは0.5fps（フレーム/秒）、RGBセンサは1 fpsです。

• __距離トリガ: __設定可能な値の範囲は最低5m、最大1kmです。

• __自動トリガ: __定義済み画像オーバーラップで画像をキャプチャします。

• 
  

10.どんな照明条件でも飛行できますか？

はい、照射センサーは、照明差を修正するために必要な情報を提供するよう設計されています。Pix4Dmapperからの結果は絶対性があり、天候による光の量に左右されず、異なる光線条件下でも同等となります。

注: 下図に示すように、雲の多い気象条件下で飛行すると、不正確な反射率の算出を招く可能性があります。雲に遮られてフィールド全体に届く太陽光が場所によって異なることがありますが、照射センサは画像ごとに1つの照明条件のみを撮影できるようになっています。

11. Can I fly Sequoia without the irradiance sensor?

Yes, Sequoia can be flown without the irradiance sensor. However, in order to produce radiometrically accurate and absolute reflectance maps, a radiometric （較正目標（または反射目標）が必要となります。反射率ターゲットに関する詳細は、こちらをクリックしてご覧ください。

注:Sequoiaは照射センサーや反射率ターゲットなしで飛行することもできますが、結果は放射線測定で校正されないので、マップ間の比較はお勧めしません。

12.Sequoiaにはほかに何が同梱されますか？

32GBのSDカード、3種類の照射センサー取り付け具、カメラと照射センサーをインターフェースするための電源とトリガコネクタ、メインカメラ本体用の保護レンズ、レンズ清掃用の柔らかい布が付属します。

13.Sequoia画像を処理するのに最適なPix4Dバージョンはどれですか？

Sequoia画像はPix4DfieldsとPix4Dmapperで処理できます。

14.Pix4DmapperとPix4Dfieldsで生成されたマップの違いは何ですか

a) Pix4Dmapperは、地図を作成する際に高地の微細な局所変動を考慮に入れていますが、Pix4Dfieldsはより粗い地上モデルを使用しています。マップに多くの3D構造がある場合、Pix4Dmapperは3D構造のある領域に対してより正確な結果を提供します。ただし、Pix4Dfieldsは平面エリアでより優れた結果をもたらします。

b) Pix4Dfieldsは、Pix4Dmapperと比較して、オーバーラップ要件がより低い状態でも動作することができます。

15.Sequoiaはどうやって飛ばせますか。

一定の高度で最適な飛行エリアをカバーするには、ショット間の間隔を空ける必要があります。フライトの高さと速度に応じた最短時間を確認するには、以下のチャートと図を参照してください。

To process Sequoia data, a minimum overlap between two successive pictures is needed. Refer to the diagram below to find out the distance between two shots depending on the Sequoia flight height for different overlap rate.

16. RGB sensor capabilities

The RGB sensor is mounted with a rolling shutter, while the multispectral sensors are mounted with a global shutter. This rolling shutter, together with the low and high frequency vibrations associated with the drone flight are still challenging our newly developed rolling shutter effect correction algorithm. For the moment, in order to generate orthomosaics with Sequoia, we recommend adjusting the flight speed to its minimum and to carefully stabilize the camera on the drone to reduce the rolling shutter effect.

17. How to extract sensor data

The data can be extracted in three different ways: via USB, Wi-Fi and SD card. Via USB

• Use the micro USB cable (supplied) to connect the multispectral sensor to your computer.
• In Windows: go to Start > Computer > Sequoia > Internal. This will take you to the multispectral sensor internal memory. You can retrieve the photos taken during the flight.

Note: Sequoia creates a folder for each sequence of shots. For example, if you have taken a single shot and then a shot in burst mode, you will have two different folders in Sequoia’s memory.

For Mac: open Image Transfer. This will take you to the multispectral sensor internal memory. You can retrieve the photos taken during the flight.

Via Wi-Fi

• Connect the camera’s USB device port the drone or a USB battery. >Sequoia turns on automatically. Make sure that the Wi-Fi appears in the list of available Wi-Fi connections. If not, press four times on the multispectral sensor button. >The multispectral sensor indicator light flashes blue when Wifi is enabled.
• Connect your computer, tablet or smartphone to the Wi-Fi network: Sequoia_XXXX.
• Open your internet browser and log in to the IP address 192.168.47.1.
• Go to the Gallery tab and retrieve the photos taken during the flight.

Via SD CARD

• Insert your SD card into your computer
• Retrieve the photos taken during the flight.
• You can also use the sunshine sensor as an SD card reader. To do this, connect the sensor’s micro USB device port to your computer.

Note: It is recommended to transfer the data to a computer after each flight.

18. What’s the format of the output images?

Images are saved on the internal memory or on the SD card as a RAW 10-bit TIFF file for the 4 bands and as a JPG for RGB camera. It stores 5 images for each picture (one per band + RGB).

19. Future developments

Sequoia is a very advanced sensor, it provides an unprecedented amount of information. We are constantly working on new ways to leverage all that information to provide the most radiometrically accurate maps for agriculture: sun angle implementation, improved algorithms on the reflectance map generation, etc. With this constant development you can expect updates in our software that will translate into better leveraging of Sequoia’s information.