Mit Deep Learning können Sie Punktwolken im LAS-Format und viele verschiedene Arten von Features klassifizieren. Dabei werden keine vordefinierten Regeln verwendet, um bestimmte Dinge wie Gebäude oder die Bodenoberfläche zu identifizieren. Stattdessen geben Sie Beispiele für relevante Features an, die daraufhin zum Trainieren eines neuronales Netzwerk verwendet werden. Dieses kann die Features dann in anderen Daten erkennen und klassifizieren.
Sie können an anderer Stelle erstellte Deep-Learning-Modelle verwenden oder selbst welche erstellen. Die meisten Benutzer entscheiden sich wahrscheinlich für Modelle, die von professionellen Data Scientists erstellt wurden, da diese Arbeit zeitintensiv und auswändig ist. Sehen Sie im ArcGIS Living Atlas nach, ob dort geeignete Modelle für Ihr Projekt zur Verfügung stehen. Falls dies nicht der Fall ist, erstellen Sie ein eigenes Modell. Weitere Informationen zum Erstellen eines eigenen Modells finden Sie unter Trainieren eines Deep-Learning-Modells für die Punktwolkenklassifizierung.
Unabhängig davon, ob Sie das Deep-Learning-Modell eines anderen Benutzers oder ein eigenes Modell verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten, die Sie klassifizieren möchten, den Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet wurden, ähnlich sind. Idealerweise stammen sie aus demselben Datenerfassungsprojekt. Falls nicht, sollten sie zumindest über dieselbe Qualität verfügen. Ein Modell, das mit LIDAR-Luftbilddaten trainiert wurde, eignet sich beispielsweise für die Klassifizierung von Punktwolken aus LIDAR-Luftbilddaten, jedoch nicht für photogrammetrische/SfM-Punktwolken. Der nominale Punktabstand sollte ähnlich sein, und falls andere Attribute im Modell vorhanden sind (z. B. Intensität oder Rückgabenummer), sollten diese ebenfalls ähnlich sein.
Verwenden des Werkzeugs "Punktwolke unter Verwendung des trainierten Modells klassifizieren"
Das Geoverarbeitungswerkzeug Punktwolke unter Verwendung des trainierten Modells klassifizieren benötigt ein LAS-Dataset und ein Deep Learning-Modell als Eingabe. Das LAS-Dataset verweist auf ein oder mehrere LAS-Dateien, die dann vom Werkzeug bearbeitet werden. Bei diesem Modell kann es sich entweder um eine Esri Modelldefinitionsdatei (*.emd) oder ein Deep-Learning-Paket (*.dlpk) handeln. Beide werden vom Trainingswerkzeug ausgegeben. Der Unterschied besteht darin, dass Sie .dlpk-Dateien online veröffentlichen und freigeben können; sie sind in sich abgeschlossen. Die *.emd-Dateien dagegen verweisen auf andere Daten, insbesondere .pth-Dateien, die benötigt werden, damit das Modell funktioniert.
Sobald das Modell als Eingabe für das Werkzeug hinzugefügt wird, wird die Liste der Klassen, für deren Klassifizierung es trainiert wurde, im Werkzeugdialogfeld angezeigt. In der Standardeinstellung sind alle Klassen ausgewählt. Sie können alle nicht relevanten Klassen deaktivieren.
Ein anderer Parameter mit der Bezeichnung Verarbeitung von Eingabeklassencodes ermöglicht es anzugeben, welche Elemente in der LAS-Zielpunktwolke geändert werden dürfen. Standardmäßig können alle Punkte in der Zielpunktwolke bearbeitet werden. Alternativ können Sie angeben, dass nur Punkte mit bestimmten Klassen geändert werden dürfen. Andere bleiben unverändert, und zwar unabhängig davon, welche Vorhersage das Deep-Learning-Modell für sie trifft. Sie können ggf. auch das Gegenteil auswählen und angeben, dass Punkte mit bestimmten Codes nicht geändert werden dürfen. Wenn die Zielpunktwolke etwa bereits für die Bodenoberfläche klassifiziert wurde und Sie diese unverändert lassen möchten, legen Sie fest, dass Punkte der Klasse 2 (die die Bodenoberfläche darstellen) beibehalten werden.