Zusammenfassung
Exportiert ein trianguliertes unregelmäßiges Netzwerk (TIN) aus einem LAS-Dataset.
Abbildung
Verwendung
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Mit dem LAS-Dataset-Layer können Sie die angezeigten und verarbeiteten LAS-Punkte begrenzen, indem Sie in den Filtereinstellungen des Layers eine beliebige Kombination von Klassifizierungscodes, Klassifizierungs-Flags und Rückgabewerten auswählen. Die Filter können über das Dialogfeld Layer-Eigenschaften oder mit dem Werkzeug LAS-Dataset-Layer erstellen definiert werden.
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Mit dem LAS-Dataset-Layer kann auch die Umsetzung von Oberflächeneinschränkungs-Features gesteuert werden, die durch das LAS-Dataset referenziert werden können. Die Bedingungen werden umgesetzt, wenn das LAS-Dataset als triangulierte Oberfläche angezeigt oder verarbeitet wird.
Ein TIN kann zwar insgesamt über 15 Millionen Punkte unterstützen. Dennoch wird empfohlen, TIN-Datasets auf maximal 5 Millionen Punkte zu begrenzen, um bei der Anzeige und Analyse der Daten eine reaktionsschnelle Performance zu gewährleisten. Die Anzahl der TIN-Knoten kann mithilfe von Punktausdünnungsmethoden und durch Steuerung der Verarbeitungsausdehnung der Ausgabe reduziert werden.
Hinweis:
Verwenden Sie ggf. den Ausdünnungstyp Kachelung (thinning_type="WINDOW_SIZE" in Python), wenn Sie eine bessere Vorhersage für die Steuerung der Ausdünnung von LAS-Punkten beim Erstellen des Ausgabe-TIN benötigen.
Syntax
LasDatasetToTin(in_las_dataset, out_tin, {thinning_type}, {thinning_method}, {thinning_value}, {max_nodes}, {z_factor}, {clip_to_extent})| Parameter | Erklärung | Datentyp |
in_las_dataset | Das zu verarbeitende LAS-Dataset. | LAS Dataset Layer |
out_tin | Das erstellte TIN-Dataset. | TIN |
thinning_type (optional) | Legt die Methoden zur Verwendung beim Auswählen einer Teilmenge von LAS-Datenpunkten fest, die in TIN exportiert werden.
| String |
thinning_method (optional) | Gibt die zum Reduzieren der LAS-Datenpunkte zu verwendende Methode an, die sich auf die Interpretation des Ausdünnungswertes auswirkt. Die verfügbaren Optionen hängen vom ausgewählten Ausdünnungstyp ab.
Gibt die zum Reduzieren der LAS-Datenpunkte zu verwendende Methode an, die sich auf die Interpretation des thinning_value auswirkt. Die verfügbaren Optionen hängen vom ausgewählten thinning_type ab.
| String |
thinning_value (optional) | Bei thinning_type="WINDOW_SIZE" stellt dieser Wert die Stichprobenfläche dar, durch die das LAS-Dataset geteilt wird. Bei thinning_type="RANDOM" und thinning_method="PERCENT" stellt dieser Wert den Prozentsatz der Punkte aus dem LAS-Dataset dar, die in das TIN exportiert werden. Bei thinning_type="RANDOM" und thinning_method="NODE_COUNT" stellt dieser Wert die Gesamtzahl der LAS-Punkte dar, die in das TIN exportiert werden können. | Double |
max_nodes (optional) | Die maximale Anzahl der im Ausgabe-TIN möglichen Knoten. Die Standardeinstellung ist 5 Millionen. | Double |
z_factor (optional) | Der Faktor, mit dem Z-Werte multipliziert werden. Dieser wird in der Regel verwendet, um lineare Z-Einheiten zu konvertieren, sodass sie den linearen XY-Einheiten entsprechen. Der Standardwert ist 1, wodurch die Höhenwerte unverändert bleiben. Der Parameter ist deaktiviert, wenn der Raumbezug der Eingabe-Oberfläche über ein Z-Datum mit einer angegebenen linearen Einheit verfügt. | Double |
clip_to_extent (optional) | Gibt an, ob das resultierende TIN entsprechend der Analyseausdehnung beschnitten wird. Dies hat nur Auswirkungen, wenn die Analyse-Ausdehnung eine Teilmenge des Eingabe-LAS-Datasets umfasst.
| Boolean |
Codebeispiel
Anhand des folgenden Beispiels wird die Verwendung dieses Werkzeugs im Python-Fenster veranschaulicht.
arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.LasDatasetToTin_3d('se_baltimore.lasd', 'se_bmore', 'RANDOM', 15, 3.28)Im folgenden Beispiel wird die Verwendung dieses Werkzeugs in einem eigenständigen Python-Skript veranschaulicht.
'''**********************************************************************
Name: LAS Dataset to TIN Example
Description: Create a TIN using bare earth lidar measurements. This
script is designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy
# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
inLas = arcpy.GetParameterAsText(1) #input las files
surfCons = arcpy.GetParameterAsText(2) #input surface constraints
sr = arcpy.GetParameter(3) #spatial reference of las dataset
outTin = arcpy.GetParameterAsText(4)
thinningType = arcpy.GetParameterAsText(5)
thinningMethod = arcpy.GetParameterAsText(6)
thinningValue = arcpy.GetParameter(7)
zFactor = arcpy.GetParameter(8)
# Execute CreateLasDataset
arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasD, 'RECURSION', surfCons, sr)
lasLyr = arcpy.CreateUniqueName('lasdToTin', 'in_memory')
classCode = 2
returnValue = 'LAST'
# Execute MakeLasDatasetLayer
arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasD, lasLyr, classCode, returnValue)
# Define extent of the area of interest
env.extent(1426057, 606477, 1449836, 623246)
# Execute LasDatasetToTin
arcpy.ddd.LasDatasetToTin(lasLyr, outTin, thinningType,
thinningMethod, thinningValue, zFactor)Umgebungen
Lizenzinformationen
- Basic: Erfordert 3D Analyst
- Standard: Erfordert 3D Analyst
- Advanced: Erfordert 3D Analyst