Boden aus LAS klassifizieren (3D Analyst)

Zusammenfassung

Klassifiziert Bodenpunkte aus LAS-Daten.

Abbildung

Abbildung des Werkzeugs "Boden aus LAS klassifizieren"

Verwendung

  • Für dieses Werkzeug muss das Eingabe-LAS-Dataset ein projiziertes Koordinatensystem aufweisen. In einem geographischen Koordinatensystem gespeicherte Daten können mithilfe des Werkzeugs LAS extrahieren mit einem projizierten Koordinatensystem in der Umgebungseinstellung "Ausgabe-Koordinatensystem" neu projiziert werden.

  • Nur LAS-Punkte mit den Klassencodewerten 0, 1 oder 2 können als Bodenpunkte zugewiesen werden. Wenn Ihre LAS-Dateien verschiedene Klassencodewerte zur Darstellung von nicht klassifizierten oder Bodenmessungen verwenden, können Sie sie mit dem Werkzeug LAS-Klassencodes ändern entsprechend neu zuweisen. Der Klassifizierungsprozess ignoriert auch Punkte, die mit den Klassifizierungs-Flags "Überlappung" oder "Zurückgehalten" versehen sind.

  • Sie können den Parameter DEM-Auflösung verwenden, um schnellere Ergebnisse zu erzielen, wenn die Punkte mit Bodenklassifizierung zum Erstellen einer Boden-Raster-Oberfläche mit einer bestimmten Auflösung verwendet werden. Die Performance-Verbesserung wird erreicht, indem die Anzahl der dem Bodenklassencode zugewiesenen Punkte reduziert wird, die für die angegebene Auflösung erforderliche Abdeckung jedoch beibehalten wird.

  • Beim Klassifizieren von LAS-Rückgaben über ein Terrain mit sehr unterschiedlichen Neigungseigenschaften, wie z. B. relativ ebenen Flächen neben Stellen mit Steilhangprofilen, führen Sie das Werkzeug einmal mit der Standardmethode und ein zweites Mal mit der aggressiven Erkennungsmethode und der aktivierten Option zum Wiederverwenden von Boden aus. Wenden Sie eine Verarbeitungsausdehnung an, oder geben Sie eine Polygongrenze an, um diese Operation auf die Region zu begrenzen, die benötigt wird.

  • Standorte mit Brücken und Autobahnauf- und -abfahrten sollten überprüft werden, da sie möglicherweise falsch als Boden klassifiziert sind.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-LAS-Dataset

Das LAS-Dataset, das verarbeitet wird. Es werden nur die zuletzt zurückgegebenen LAS-Punkte mit den Klassencodewerten 0, 1 oder 2 überprüft.

LAS Dataset Layer
Bodenerkennungsmethode

Gibt die Methode an, die zum Erkennen von Bodenpunkten verwendet wird.

  • Standard-KlassifizierungDiese Methode weist eine Toleranz für Neigungsvariation auf, die es ihr ermöglicht, graduelle Unebenheiten in der Topografie des Bodens zu erfassen. Diese Typen von scharfen Reliefs werden eher von der aggressiven als von der konservativen Option erfasst. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Konservative KlassifizierungVerglichen mit anderen Optionen verwendet diese Methode eine straffere Beschränkung der Neigungsvariation des Bodens, wodurch der Boden von tief liegender Vegetation wie Gras und Sträuchern differenziert werden kann. Sie ist optimal für Topografien mit minimaler Krümmung geeignet.
  • Aggressive KlassifizierungDiese Methode ermöglicht die Erkennung von Bodenflächen mit schärferen Reliefs wie Bergkämme und Bergspitzen, die von der Methode Standardklassifizierung ignoriert werden. Diese Methode wird am besten bei der zweiten Iteration dieses Werkzeugs verwendet, wobei der Parameter Vorhandenen Boden wiederverwenden aktiviert ist. Vermeiden Sie die Verwendung dieser Methode in städtischen Gebieten oder flachen, ländlichen Gebieten, da dies dazu führen kann, dass höhere Objekte wie Versorgungstürme, Vegetation und Gebäudeteile falsch als Boden klassifiziert werden.
  • Standard-KlassifizierungDiese Methode weist eine Toleranz für Neigungsvariation auf, die es ihr ermöglicht, graduelle Unebenheiten in der Topografie des Bodens zu erfassen. Diese Typen von scharfen Reliefs werden eher von der aggressiven als von der konservativen Option erfasst. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Konservative KlassifizierungVerglichen mit anderen Optionen verwendet diese Methode eine straffere Beschränkung der Neigungsvariation des Bodens, wodurch der Boden von tief liegender Vegetation wie Gras und Sträuchern differenziert werden kann. Sie ist optimal für Topografien mit minimaler Krümmung geeignet.
  • Aggressive KlassifizierungDiese Methode ermöglicht die Erkennung von Bodenflächen mit schärferen Reliefs wie Bergkämme und Bergspitzen, die von der STANDARDmethode ignoriert werden. Diese Methode wird am besten bei der zweiten Iteration dieses Werkzeugs verwendet, wobei der Parameter reuse_ground auf REUSE_GROUND festgelegt ist. Vermeiden Sie die Verwendung dieser Methode in städtischen Gebieten oder flachen, ländlichen Gebieten, da dies dazu führen kann, dass höhere Objekte wie Versorgungstürme, Vegetation und Gebäudeteile falsch als Boden klassifiziert werden.
String
Vorhandenen Boden wiederverwenden
(optional)

Legt fest, ob vorhandene Bodenpunkte reklassifiziert oder wiederverwendet werden sollen.

  • Deaktiviert: Vorhandene Bodenpunkte werden reklassifiziert. Punkten, die nicht Teil des Bodens sind, wird der Klassencodewert 1 erneut zugewiesen, der nicht klassifizierte Punkte darstellt. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Aktiviert: Vorhandene Bodenpunkte werden akzeptiert und ohne Überprüfung wiederverwendet und tragen zur Bestimmung nicht klassifizierter Punkte bei.
Boolean
DEM-Auflösung
(optional)

Eine Entfernung, die dazu führt, dass nur eine Teilmenge von Punkten für die Klassifizierung als Boden überprüft wird, wodurch der Vorgang beschleunigt wird. Sie können diesen Parameter verwenden, wenn eine schnellere Methode zum Erstellen einer DEM-Oberfläche benötigt wird. Diese minimale Entfernung beträgt 0,3 Meter, die angegebene Entfernung muss jedoch mindestens das 1,5-fache des durchschnittlichen Punktabstands der LIDAR-Daten betragen, damit dieser Vorgang wirksam wird.

Linear Unit
Statistiken berechnen
(optional)

Gibt an, ob für die vom .las-Dataset referenzierten LAS-Dateien Statistiken berechnet werden. Durch das Berechnen von Statistiken wird ein räumlicher Index für jede .las-Datei bereitgestellt, wodurch sich die Analyse- und Darstellungs-Performance verbessert. Ferner werden durch Statistiken die Filter- und Symbolisierungsverfahren verbessert, da die Anzeige von LAS-Attributen, beispielsweise Klassifizierungscodes und Rückgabeinformationen, auf die in der .las-Datei vorhandenen Werte begrenzt wird.

  • Aktiviert: Es werden Statistiken berechnet. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Deaktiviert – Es werden keine Statistiken berechnet.
Boolean
Verarbeitungsausdehnung
(optional)

Die Ausdehnung der Daten, die von diesem Werkzeug ausgewertet werden.

  • Default: Die Ausdehnung basiert auf der maximalen Ausdehnung aller beteiligten Layer. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Vereinigungsmenge der Eingaben: Die Ausdehnung basiert auf der maximalen Ausdehnung aller Eingaben.
  • Schnittmenge der Eingaben: Die Ausdehnung basiert auf der kleinsten gemeinsamen Fläche aller Eingaben.
  • Aktuelle Anzeigeausdehnung: Die Ausdehnung entspricht der sichtbaren Anzeige. Die Option ist nicht verfügbar, wenn keine aktive Karte vorhanden ist.
  • Wie unten angegeben: Die Ausdehnung basiert auf den angegebenen Minimal- und Maximalwerten der Ausdehnung.
  • Durchsuchen: Die Ausdehnung basiert auf einem vorhandenen Dataset.
Extent
Verarbeitungsbegrenzung

Ein Polygon-Feature, das den Interessenbereich definiert, der verarbeitet werden soll.

Feature Layer
Gesamte die Ausdehnung schneidende LAS-Dateien verarbeiten
(optional)

Gibt die Verwendung des Interessenbereichs an, indem Sie festlegen, wie .las-Dateien verarbeitet werden. Der Interessenbereich wird durch den Parameterwert Verarbeitungsausdehnung, den Parameterwert Verarbeitungsgrenze oder eine Kombination aus beiden definiert.

  • Deaktiviert: Es werden nur LAS-Punkte verarbeitet, die den Interessenbereich schneiden. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Aktiviert: Wenn ein Teil einer .las-Datei den Interessenbereich schneidet, werden alle Punkte in dieser .las-Datei verarbeitet, einschließlich derer außerhalb des Interessenbereichs.
Boolean
Pyramide aktualisieren
(optional)

Gibt an, ob die LAS-Dataset-Pyramide aktualisiert wird, nachdem die Klassencodes geändert wurden.

  • Aktiviert: Die LAS-Dataset-Pyramide wird aktualisiert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Nicht aktiviert: Die LAS-Dataset-Pyramide wird nicht aktualisiert.
Boolean
Erkennungsalgorithmus
(optional)

Gibt die Version des Bodenerkennungsalgorithmus an, die zum Klassifizieren der Bodenpunkte verwendet wird.

  • Spätestes DatumDie neueste Version des Bodenerkennungsalgorithmus wird verwendet. Diese Option verbessert die Behandlung von Rauschen und Ausreißerpunkten, insbesondere bei photogrammetrisch abgeleiteten Punktwolken. Sie führt außerdem in den meisten Fällen zu besseren Ergebnissen und einer besseren Performance. Dies ist die Standardeinstellung.
  • Erste GenerationDie Anfangsversion des Bodenerkennungsalgorithmus wird verwendet. Diese Option sollte nur verwendet werden, wenn die Ergebnisse der neuesten Version nicht geeignet sind.
String

Abgeleitete Ausgabe

BeschriftungErläuterungDatentyp
Ausgabe-LAS-Dataset

Das LAS-Dataset, das geändert wurde.

LAS Dataset Layer

arcpy.ddd.ClassifyLasGround(in_las_dataset, method, {reuse_ground}, {dem_resolution}, {compute_stats}, {extent}, boundary, {process_entire_files}, {update_pyramid}, {algorithm})
NameErläuterungDatentyp
in_las_dataset

Das LAS-Dataset, das verarbeitet wird. Es werden nur die zuletzt zurückgegebenen LAS-Punkte mit den Klassencodewerten 0, 1 oder 2 überprüft.

LAS Dataset Layer
method

Gibt die Methode an, die zum Erkennen von Bodenpunkten verwendet wird.

  • STANDARDDiese Methode weist eine Toleranz für Neigungsvariation auf, die es ihr ermöglicht, graduelle Unebenheiten in der Topografie des Bodens zu erfassen. Diese Typen von scharfen Reliefs werden eher von der aggressiven als von der konservativen Option erfasst. Dies ist die Standardeinstellung.
  • CONSERVATIVEVerglichen mit anderen Optionen verwendet diese Methode eine straffere Beschränkung der Neigungsvariation des Bodens, wodurch der Boden von tief liegender Vegetation wie Gras und Sträuchern differenziert werden kann. Sie ist optimal für Topografien mit minimaler Krümmung geeignet.
  • AGGRESSIVEDiese Methode ermöglicht die Erkennung von Bodenflächen mit schärferen Reliefs wie Bergkämme und Bergspitzen, die von der STANDARDmethode ignoriert werden. Diese Methode wird am besten bei der zweiten Iteration dieses Werkzeugs verwendet, wobei der Parameter reuse_ground auf REUSE_GROUND festgelegt ist. Vermeiden Sie die Verwendung dieser Methode in städtischen Gebieten oder flachen, ländlichen Gebieten, da dies dazu führen kann, dass höhere Objekte wie Versorgungstürme, Vegetation und Gebäudeteile falsch als Boden klassifiziert werden.
String
reuse_ground
(optional)

Legt fest, ob vorhandene Bodenpunkte reklassifiziert oder wiederverwendet werden sollen.

  • RECLASSIFY_GROUNDVorhandene Bodenpunkte werden reklassifiziert. Punkten, die nicht Teil des Bodens sind, wird der Klassencodewert 1 erneut zugewiesen, der nicht klassifizierte Punkte darstellt. Dies ist die Standardeinstellung.
  • REUSE_GROUNDVorhandene Bodenpunkte werden akzeptiert und ohne Überprüfung wiederverwendet und tragen zur Bestimmung nicht klassifizierter Punkte bei.
Boolean
dem_resolution
(optional)

Eine Entfernung, die dazu führt, dass nur eine Teilmenge von Punkten für die Klassifizierung als Boden überprüft wird, wodurch der Vorgang beschleunigt wird. Sie können diesen Parameter verwenden, wenn eine schnellere Methode zum Erstellen einer DEM-Oberfläche benötigt wird. Diese minimale Entfernung beträgt 0,3 Meter, die angegebene Entfernung muss jedoch mindestens das 1,5-fache des durchschnittlichen Punktabstands der LIDAR-Daten betragen, damit dieser Vorgang wirksam wird.

Linear Unit
compute_stats
(optional)

Gibt an, ob für die vom .las-Dataset referenzierten LAS-Dateien Statistiken berechnet werden. Durch das Berechnen von Statistiken wird ein räumlicher Index für jede .las-Datei bereitgestellt, wodurch sich die Analyse- und Darstellungs-Performance verbessert. Ferner werden durch Statistiken die Filter- und Symbolisierungsverfahren verbessert, da die Anzeige von LAS-Attributen, beispielsweise Klassifizierungscodes und Rückgabeinformationen, auf die in der .las-Datei vorhandenen Werte begrenzt wird.

  • COMPUTE_STATSEs werden Statistiken berechnet. Dies ist die Standardeinstellung.
  • NO_COMPUTE_STATSEs werden keine Statistiken berechnet.
Boolean
extent
(optional)

Die Ausdehnung der Daten, die von diesem Werkzeug ausgewertet werden.

  • MAXOF: Die maximale Ausdehnung aller Eingaben wird verwendet.
  • MINOF: Die kleinste gemeinsame Fläche aller Eingaben wird verwendet.
  • DISPLAY: Die Ausdehnung entspricht der sichtbaren Anzeige.
  • Layer-Name: Die Ausdehnung des angegebenen Layers wird verwendet.
  • Extent-Objekt: Die Ausdehnung des angegebenen Objekts wird verwendet.
  • Durch Leerzeichen getrennte Koordinatenzeichenfolge: Die Ausdehnung der angegebenen Zeichenfolge wird verwendet. Die Koordinaten werden in der Reihenfolge X-Min, Y-Min, X-Max, Y-Max ausgedrückt.
Extent
boundary

Ein Polygon-Feature, das den Interessenbereich definiert, der verarbeitet werden soll.

Feature Layer
process_entire_files
(optional)

Legt fest, wie die Verarbeitungsausdehnung angewendet werden soll.

  • PROCESS_EXTENTEs werden nur LAS-Punkte verarbeitet, die den Interessenbereich schneiden. Dies ist die Standardeinstellung.
  • PROCESS_ENTIRE_FILESWenn ein Teil einer .las-Datei den Interessenbereich schneidet, werden alle Punkte in dieser .las-Datei verarbeitet, einschließlich derer außerhalb des Interessenbereichs.
Boolean
update_pyramid
(optional)

Gibt an, ob die LAS-Dataset-Pyramide aktualisiert wird, nachdem die Klassencodes geändert wurden.

  • UPDATE_PYRAMIDDie LAS-Dataset-Pyramide wird aktualisiert. Dies ist die Standardeinstellung.
  • NO_UPDATE_PYRAMIDDie LAS-Dataset-Pyramide wird nicht aktualisiert.
Boolean
algorithm
(optional)

Gibt die Version des Bodenerkennungsalgorithmus an, die zum Klassifizieren der Bodenpunkte verwendet wird.

  • LATESTDie neueste Version des Bodenerkennungsalgorithmus wird verwendet. Diese Option verbessert die Behandlung von Rauschen und Ausreißerpunkten, insbesondere bei photogrammetrisch abgeleiteten Punktwolken. Sie führt außerdem in den meisten Fällen zu besseren Ergebnissen und einer besseren Performance. Dies ist die Standardeinstellung.
  • FIRSTDie Anfangsversion des Bodenerkennungsalgorithmus wird verwendet. Diese Option sollte nur verwendet werden, wenn die Ergebnisse der neuesten Version nicht geeignet sind.
String

Abgeleitete Ausgabe

NameErläuterungDatentyp
out_las_dataset

Das LAS-Dataset, das geändert wurde.

LAS Dataset Layer

Codebeispiel

ClassifyLasGround: Beispiel 1 (Python-Fenster)

Anhand des folgenden Beispiels wird die Verwendung dieses Werkzeugs im Python-Fenster veranschaulicht.

arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ClassifyLasGround_3d('metro.lasd', 'CONSERVATIVE', 
                           boundary='study_area.shp', 
                           process_entire_files='PROCESS_ENTIRE_FILES')
ClassifyLasGround: Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Im folgenden Beispiel wird die Verwendung dieses Werkzeugs in einem eigenständigen Python-Skript veranschaulicht.

'''****************************************************************************
Name:        Classify Ground & Vegetation in Forest Environment
Description: Classify points representing vegetation with LAS class code values
             of 3, 4, and 5. The code is designed for use as a script tool.
****************************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
inLas = arcpy.GetParameterAsText(0)
recursion = arcpy.GetParameterAsText(1)
lasd = arcpy.GetParameterAsText(2)

try:
    arcpy.CheckOutExtension('3D')
    # Execute CreateLasDataset
    arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasd, folder_recursion=recursion)
    # Make an initial pass of ground classifier
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd, method="Conservative")
    # Make a secondary pass to capture ridges
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd, method="Aggressive", 
                                reuse_ground="REUSE_GROUND")
    # Classify vegetation
    arcpy.ddd.ClassifyLasByHeight(lasd, ground_source='GROUND', 
                                  height_classification=[[3, 5], 
                                                         [4, 17], 
                                                         [5, 120]], 
                                  noise='HIGH_NOISE', compute_stats="COMPUTE_STATS")
    arcpy.CheckInExtension('3D')

except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())

Lizenzinformationen

  • Basic: Erfordert 3D Analyst
  • Standard: Erfordert 3D Analyst
  • Advanced: Erfordert 3D Analyst

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