次のプロジェクトで偽色を使用する方法に関する包括的なガイドを次に示します。
1。取り組んでいるデータを理解してください：
* データソース： どのタイプのデータを使用していますか？それは衛星画像（Landsat、Sentinel、Modis）、航空写真、ハイパースペクトルデータ、医療イメージング（MRI、CTスキャン）、または他の何かですか？データの種類は、利用可能なバンドとその意味を決定します。
* バンド/チャンネル： 各バンドまたはチャネルは、電磁スペクトルの異なる部分（または異なるデータ測定）を表します。各バンドが表すものを理解します。一般的な例は次のとおりです。
* 可視光（RGB）： 赤、緑、青。私たちが通常見るもの。
* 近赤外（NIR）： 植物の健康に敏感です（健康な植生では反射率が高くなります）。
* 短波赤外線（SWIR）： 水分含有量を特定し、鉱物を区別するのに役立ちます。
* 熱赤外線： 温度を測定します。
* その他： UV、X線、レーダー、標高、化学組成など。
* データ形式： データの形式を知っています（Geotiff、JPEG2000、HDFなど）。これにより、処理および視覚化に使用できるソフトウェアが決まります。
* メタデータ： データに関連付けられたメタデータを必ず確認してください。 バンド波長、調整参照システム、センサーのキャリブレーションの詳細などの重要な情報が含まれています。
2。プロジェクトの目標を定義します：
* 何を視覚化または分析したいですか？ あなたはしようとしていますか：
*植生の健康を特定しますか？
*土地のカバータイプをマップしますか？
*水域を検出しますか？
*都市開発を分析しますか？
*地質学的特徴を研究しますか？
*病状を視覚化しますか？
* 虚偽の色はあなたの目標を達成するのにどのように役立ちますか？ 強調表示したい機能に最も関連性があるバンドを考えてみましょう。
3。適切なソフトウェアを選択してください：
いくつかのソフトウェアパッケージは、ラスターデータを操作し、誤った色の複合材料を作成するために利用できます。一般的なオプションには次のものがあります。
* GISソフトウェア：
* QGIS（無料およびオープンソース）： 優れたラスター処理機能を備えた強力で汎用性の高いGISパッケージ。
* arcgis pro（コマーシャル）： 幅広いツールを備えた業界標準のGISソフトウェア。
* 草のGIS（無料およびオープンソース）： 強力なラスター分析機能を備えた別の堅牢なGI。
* リモートセンシングソフトウェア：
* envi（コマーシャル）： 高度な画像処理および分析ツールを備えた専門のリモートセンシングソフトウェアパッケージ。
* erdas Imagine（コマーシャル）： Enviに同様の機能を備えた別の広く使用されているリモートセンシングソフトウェア。
* スナップ（無料およびオープンソース）： Sentinelデータの処理のために欧州宇宙機関（ESA）によって開発されました。
* 画像処理ソフトウェア：
* gimp（無料およびオープンソース）： マルチバンド画像を処理し、基本的な色調整を実行できます。
* Adobe Photoshop（コマーシャル）： 詳細な分析には理想的ではありませんが、審美的な調整と視覚的に魅力的な複合材料の作成に使用できます。
* プログラミング言語：
* Python（Rasterio、Numpy、Scipy、Matplotlibなどのライブラリを使用）： カスタム画像処理と分析に最適な柔軟性を提供します。 ワークフローを自動化するための強力なオプション。
* r（Raster、RGDAL、SPなどのライブラリを使用）： 空間データ分析のための別の強力な統計コンピューティング言語。
4。バンドを選択し、色を割り当てます：
これは、誤った色の複合材を作成するコアです。赤、緑、青のチャンネルに割り当てるバンドを選択します。ここにいくつかの一般的で役立つ組み合わせがあります：
* 一般的な偽色複合材料（衛星画像）：
* 標準の誤った色（近赤外、赤、緑）： 近赤外（NIR）を赤、赤から緑、緑から青に割り当てます。
* 植生が真っ赤に見えます： 健康な植生は多くのNIRを反映しています。
* 水は暗くまたは黒に見えます： 水はNIRを吸収します。
* むき出しの土壌と都市部がシアンまたは茶色の色合いで表示されます。
* 色赤外線（CIR）または近赤外線（NIR）： 標準の偽色と同じ。
* swir/nir/red： 短波赤外線（SWIR）から赤、近赤外（NIR）から緑、赤から青。
* 水分含有量と土壌組成の違いを強調しています。
* 植生分析（Red-Edge/Nir/Green）： 赤いエッジ（可視スペクトルの赤い縁の近くの狭いバンド）から赤、NIRから緑、緑から青。
* 標準的な偽色よりも植生の健康の微妙な変化に敏感です。
* True Color Composite（赤、緑、青）： 赤に赤に、緑から緑、青から青に割り当てます。これは、人間の目が見るものに最も近く見える画像を生成します。コンテキストと比較に役立ちます。
* 医療イメージング：
*特定のバンドの組み合わせは、イメージングモダリティ（MRI、CT、PET）と研究対象の組織/解剖学に大きく依存します。適切な色の割り当てについては、放射線科医または医療イメージングの専門家に相談してください。
QGIを使用した例：
1。ラスターデータを追加： GeoTiffファイル（またはその他のラスター形式）をQGIにドラッグしてドロップします。
2。レイヤーのスタイル： 「レイヤー」パネルのレイヤーを右クリックし、[プロパティ]を選択します。
3。「Symbology」タブに移動します。
4。レンダリングタイプとして「マルチバンドカラー」を選択します。
5。赤、緑、青のチャンネルにバンドを割り当てます： ドロップダウンメニューを使用して、各カラーチャネルに適切なバンドを選択します。例えば：
*赤いチャンネル：バンド4（NIR）
*グリーンチャネル：バンド3（赤）
*ブルーチャンネル：バンド2（緑）
6。「適用」をクリックしてから「OK」をクリックします。 画像が誤った色で表示されるようになりました。
5。色のストレッチとコントラストを調整します：
多くの場合、最初の誤った色の画像が洗い流されているように見えるか、コントラストが悪い場合があります。視覚的な外観を改善し、目的の機能を強調するために、色のストレッチを調整する必要があります。
* ヒストグラム等化： ピクセル値を利用可能なカラー範囲でより均等に分配する一般的な手法。これにより、変動性が低い領域でのコントラストが向上します。 QGISは、「ストレッチからミンマックス」、「ストレッチアンドクリップトゥミンマックス」、「標準偏差」、「ヒストグラム等化」など、さまざまなストレッチタイプを提供します。
* min-maxストレッチング： 色の範囲を伸ばすために使用する最小ピクセル値と最大ピクセル値を指定します。これは、特定の範囲の値に焦点を合わせるのに役立ちます。
* ガンマ補正： 画像の全体的な明るさとコントラストを調整します。 異なるガンマ値（通常0.5〜2.0の間）を試します。
* 手動調整： 一部のソフトウェアでは、色の曲線を手動で調整して、外観を微調整できます。
* 画像のビット深さを考慮してください： 8ビットの画像は、16ビットまたは32ビットの画像と比較して、範囲の範囲（0〜255）です。これは、色のストレッチングの有効性に影響を与える可能性があります。
例（QGIS）：
1。レイヤープロパティ（シンボルタブ）で、「ストレッチ」ドロップダウンを調整します。 「ストレッチとクリップにminmax」または「ヒストグラム等化」を試してください。
2.「ストレッチとクリップにminmax」を使用して、目的の範囲に焦点を合わせている場合は、「min」と「max」値を調整します。
3。「コントラスト強化」オプションを試します。
6。解釈と分析：
見栄えの良い誤った色のコンポジットを作成したら、画像の解釈を開始し、意味のある情報を抽出し始めます。
* 色を機能に関連付けます： バンドの割り当てに基づいて各色が表すものを覚えておいてください。
* グラウンドトゥルースと比較： 可能であれば、フィールド観測またはその他のデータソースで解釈を検証します。
* 空間分析を実行： GISツールを使用して、領域を測定し、統計を計算し、解釈された機能に基づいてマップを作成します。
* 制限を考慮してください： データの制限と誤った色の手法に注意してください。大気条件、センサーの解像度、スペクトル混合などの要因は、解釈の精度に影響を与える可能性があります。
7。ドキュメントとコミュニケーション：
* ワークフローを文書化： データソース、バンドの組み合わせ、色のストレッチ、分析の手順の記録を保持します。これにより、結果を再現し、他の人と仕事を共有しやすくなります。
* クリアで有益なマップと視覚化を作成： 適切なマップ要素（タイトル、伝説、スケールバー、ノースアロー）と配色を使用して、調査結果を効果的に伝えます。
* 色の意味を説明してください： 誤った色の複合材で異なる色が何を表すかを明確に説明してください。
重要な考慮事項とヒント：
* センサー解像度： センサーの空間分解能（各ピクセルのサイズ）は、画像で見ることができる詳細レベルに影響します。
* 大気補正： 衛星または空中画像を使用している場合は、データを歪める可能性のある大気効果を除去するために、大気補正技術を適用することを検討してください。
* スペクトル混合： 混合された土地被覆タイプの領域では、さまざまな特徴のスペクトル反射率が混ざり合うことができ、それらを区別することが困難になります。
* データ品質： 使用しているデータが良質であり、適切に調整されていることを確認してください。
* 実験： さまざまなバンドの組み合わせと色のストレッチを試して、プロジェクトに最適なものを見つけることを恐れないでください。
* 相談の専門家： 誤った色を効果的に使用する方法がわからない場合は、リモートセンシング、GIS、または医療イメージングの専門家に相談してください。
* 倫理的考慮事項： データと分析の潜在的なバイアスに注意し、あなたの方法と結果の透明性を確保してください。
アプリケーションの例：
* 農業： 作物の健康を監視し、ストレスを受けた地域の特定、および作物の収量の推定。
* 林業： 森林タイプのマッピング、森林伐採の検出、火災損傷の評価。
* 水資源： 水域のマッピング、水質の監視、洪水の検出。
* 都市計画： 都市の成長の分析、土地利用タイプのマッピング、都市の熱島の評価。
* 地質学： 岩の種類の識別、鉱物堆積物のマッピング、地質構造の研究。
* 医療イメージング： 腫瘍の視覚化、炎症の検出、組織の損傷の評価。
これらの手順に従うことにより、次のプロジェクトで誤った色を効果的に使用してデータを視覚化し、意味のある情報を抽出し、調査結果を効果的に伝えることができます。適切なツールを選択し、データを理解し、さまざまな手法を実験して、目的の結果を達成することを忘れないでください。