Die Bodenklassifizierung ist ein grundlegender Verarbeitungsschritt für LIDAR-Luftbilder. Dabei wird ein großer Teil des Potenzials der Daten genutzt, insbesondere für die Erstellung nützlicher Ableitungen. DEMs sind zum Beispiel ein gebräuchliches Produkt, das aus LIDAR-Luftbilddaten erstellt wird, und die Bodenklassifizierung ist ein erforderlicher Teil dieses Prozesses.
Bei anderen Elementen, die Benutzer in LIDAR identifizieren möchten, wie z. B. Gebäude und Vegetation, ist es erforderlich, dass die Bodenklassifizierung als Erstes durchgeführt wird. Das liegt daran, dass ein fester Bestandteil ihres Klassifizierungsprozesses eine Bewertung umfasst, in welcher Höhe sich ein Punkt über dem Boden befindet.
Es wird empfohlen, dass die Bodenklassifizierung von Fachpersonal durchgeführt wird und dass die Daten und alle angewendeten Klassifikationen von unabhängigen Beratern untersucht werden, um sicherzustellen, dass sie die Anforderungen erfüllen. Die Anforderungen variieren von Projekt zu Projekt, aber sie umfassen häufig den Vergleich von klassifizierten Bodenhöhen mit Höhen von Kontrollpunkten und eine Überprüfung der Ableitungen der Schummerung aus LIDAR-Daten mit Bodenklassifizierung. In diesem Thema wird beschrieben, wie die Bodenklassifizierung mit ArcGIS Pro durchgeführt wird.
Voraussetzungen und Empfehlungen
Die Bodenklassifizierung von Punktwolken wird im Allgemeinen mit LIDAR-Luftbildern durchgeführt. So kann die beste, einheitlichste Ansicht des Bodens erreicht werden. Photogrammetrisch abgeleitete Punktwolken können ebenfalls verwendet werden, auch wenn sie für das Erhalten von Beobachtungen des Bodens in bewachsenen Gebieten nicht so zuverlässig wie LIDAR sind.
Plattformen für die bodengestützte Erfassung, sowohl stationär als auch mobil, können problematisch sein. Der Boden wird häufig nicht zuverlässig erfasst, da Schatten vorhanden sind, die Objekte auf dem Boden erzeugen. Darüber hinaus kann die Punktdichte abweichen, und viele Gebiete enthalten zu viele oder zu wenige Details. Es kann sinnvoll sein, Teile von Scans in der Nähe des Sensors durchzuführen. Zum Beispiel kann der Boden in unmittelbarer Nähe der Scans, die aus einem Auto oder Zug aufgenommen werden, wie z. B. der Straßenbelag oder das Gleisbett, in hoher Qualität erfasst werden. Die Qualität nimmt jedoch ab, je größer die Entfernung zum Scanner wird oder wenn viele Objekte die Sicht des Scanners auf den Boden blockieren.
Alle Arten von Punktwolken müssen vor der Bodenklassifizierung georeferenziert und kalibriert werden. Dafür ist in der Regel der Anbieter der Daten zuständig.
Eine Klassifizierung der Überlappung wird ebenfalls empfohlen, damit die Punktdichte der für den Boden und für andere Klassifikatoren betrachteten Daten relativ konsistent ist.
Die Daten müssen sich in einem projizierten Koordinatensystem befinden. Wenn die Daten in Dezimalgrad vorliegen, können Sie das Werkzeug LAS extrahieren verwenden, um die Daten zu projizieren, indem Sie ein geeignetes Ausgabe-Koordinatensystem in der Werkzeugumgebung festlegen.
Die Daten sollten gekachelt sein. Das umfasst auch deren Partitionierung in nicht überlappende rechteckige Bereiche, was Sie mit dem Werkzeug LAS kacheln erreichen können. Es wird empfohlen, dass die einzelnen Kacheln des LAS-Datenformats 1 GB nicht überschreiten.
Außerdem wird empfohlen, dass für die LAS-Daten Statistiken erstellt werden. Statistiken erstellen einen räumlichen Index, wodurch die Performance der Klassifizierung verbessert wird. Mit dem Dialogfeld Eigenschaften: LAS-Dataset und mehreren LAS-bezogenen Geoverarbeitungswerkzeugen (LAS-Dataset erstellen und LAS-Dataset-Statistiken) können Statistiken erstellt werden.
Werden die Daten aus einem beliebigen Grund neu geschrieben, z. B. zum Projizieren oder zum Kacheln, so wird empfohlen, die Reihenfolge der Punkte beim Erstellen der Dateien neu anzuordnen. Dadurch werden Punkte in eine LAS-Datei platziert, die im Hinblick auf die physische Datensatzanordnung in der Datei räumlich nah beieinander liegen, wodurch die Performance von räumlichen Abfragen verbessert wird.
Durchführen der Bodenklassifizierung
Das Werkzeug Boden aus LAS klassifizieren wird verwendet, um Bodenpunkte in LIDAR-Punktwolken und photogrammetrischen Punktwolken automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren. Wenn der Boden klassifiziert ist, können Sie das Werkzeug LAS-Dataset in Raster verwenden, um ein DEM zu erstellen, oder die Daten mit anderen bodengestützten Werkzeugen weiter klassifizieren, z. B. mit Gebäude aus LAS klassifizieren und LAS nach Höhe klassifizieren.
Nur Punkte der Klasse 0 und 4 1 werden für den Boden betrachtet. Abhängig von den Einstellungen kann eine vorhandene Klasse 2 Boden 4 erhalten oder entfernt werden (in anderen Worten, auf Klasse 1 zurückgesetzt und vom Klassifikator erneut für den Boden betrachtet werden). Es gibt auch Optionen für die Behandlung von Rauschen. Standardmäßig wird das Rauschen nicht beachtet. Alle anderen vorhandenen Klassen bleiben unverändert.
Einschränkungen
Die Klassifikation von LIDAR ist nicht fehlerfrei. Da Sie nur mit den Punktinformationen arbeiten können, gibt es nicht immer eine eindeutig richtige oder falsche Antwort für manche Punkte. Folglich gibt es mehrere mögliche Bodenoberflächen.
Versuchen Sie, die besten Optionen zu verwenden, um Fehler zu minimieren und die erforderliche Menge an manueller Bereinigung der Klassifizierung zu verringern. Um das erfolgreich tun zu können, müssen Sie die Merkmale der Daten und des Terrains im Untersuchungsgebiet kennen.
Aus LIDAR abgeleitete Punkte führen im Allgemeinen zu besseren Ergebnissen als photogrammetrisch abgeleitete Punkte. Das liegt zum Teil an den geometrischen Eigenschaften der Punkte. Photogrammetrische Punkte erfassen den eindeutigen Übergang vom Boden zu einem Gebäude, Auto oder der Vegetation nicht so scharf wie LIDAR. Außerdem können photogrammetrische Techniken nicht wie LIDAR den Boden durch Vegetation hindurch erfassen.
Von Drohnen erfasste kleine Gebiete, wie ein einzelnes Gebäude, enthalten häufig eine kleine Menge an erfasstem Boden um das Gebäude herum. In solchen Situationen ist es weniger wahrscheinlich, dass der Boden-Klassifikator Boden findet, da wenige Informationen zum Klassifizieren vorhanden sind.
Der Straßenbelag von Überführungen und Brücken wird häufig falsch als Boden klassifiziert, da Straßen zu ihnen führen, die als Boden eingestuft sind. Da es keinen scharfen Bruch in der Neigung gibt, wenn die Straße in eine Überführung oder Brücke übergeht, führt der Klassifikator eine falsche Klassifizierung durch oder erweitert den Boden über diese hinweg.
Wasser wird häufig fälschlicherweise als Boden klassifiziert. Das liegt daran, dass es aus einer geometrischen Perspektive, die von den Punkten definiert wird, wenig Unterschiede zwischen Boden und Wasser gibt. Falsch klassifiziertes Wasser sollte unter Verwendung von Polygon-Features korrigiert werden, die Gewässer darstellen. Verwenden Sie diese mit dem Werkzeug LAS-Klassencodes mithilfe von Features festlegen.
Cluster von niedrigem Rauschen können fälschlicherweise als Boden klassifiziert werden, da der Klassifikator sie als mögliche gültige Boden-Features identifiziert, wie z. B. Mulden.
Innenscans von Gebäuden, Tunneln oder Bergwerkschächten sind für die Verwendung im Werkzeug Boden aus LAS klassifizieren nicht geeignet.
Verwenden des Werkzeugs "Boden aus LAS klassifizieren"
Das Werkzeug Boden aus LAS klassifizieren liefert mit den Standardparametern zwar meistens gute Ergebnisse, aber Sie können verschiedene Parameter verwenden, um die Qualität zu optimieren und Fehler zu verringern. In der folgenden Tabelle werden die Parameter beschrieben.
Bodenerkennungsmethode |
Dieser Parameter umfasst drei Optionen: Standard-Klassifizierung, Konservative Klassifizierung und Aggressive Klassifizierung. Diese entsprechen der Menge an Oberflächenrauigkeit und Unterbrechungen, die als Boden akzeptiert werden. Mit der konservativen Option wird die geringste Menge an Rauigkeit zugelassen und mit der aggressiven Option die größte Menge. Es wird empfohlen, entweder die konservative oder die Standard-Option zu verwenden und die aggressive Option nur für felsiges Terrain in Berggebieten zu verwenden. Mit der konservativen Option werden Nicht-Boden-Features mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit eingebunden, aber in felsigeren Gebieten fehlen möglicherweise gültige Bodenpunkte. Mit der Standard-Option wird ein gutes Gleichgewicht zwischen den Optionen "Konservativ" und "Aggressiv" erreicht, wenn Sie ein gemischtes Terrain haben. Die konservative Option ist für die Erstellung von DEMs gut geeignet, da sie die Wahrscheinlichkeit verringert, niedrige Objekte fälschlicherweise als Boden zu klassifizieren. Die Standard-Option ist gut für das Ausgleichen von Omission-Fehlern und Commission-Fehlern geeignet. |
Erkennungsalgorithmus |
Dieser Parameter umfasst zwei Optionen: Spätestes Datum und Erste Generation. Der Standard ist Spätestes Datum. Diese Option verwendet den Klassifikator der neusten Generation und wird empfohlen. Die Option Erste Generation kann zum Beispiel dazu verwendet werden, mit älterer Software erhaltene Ergebnisse zu replizieren oder abzugleichen. In manchen Fällen kann die Option Erste Generation möglicherweise ein besseres Ergebnis erzielen, aber das ist nicht die Regel. |
Vorhandenen Boden wiederverwenden |
Dieser optionale Parameter ist entweder aktiviert oder deaktiviert. Er ist nützlich, wenn zumindest einige der Bodenpunkte bereits klassifiziert wurden. Durch die Aktivierung dieses Parameters wird der vorhandene Boden an der Position erhalten und mehr hinzugefügt. Er wird in der Regel zur Verbesserung einer ersten Klassifizierung verwendet, bei der ein Teil des Bodens nicht erfasst wurde. Dieser Workflow wird weiter unter im Abschnitt "Korrigieren von Problembereichen" ausführlicher beschrieben. Wenn dieser Parameter deaktiviert ist, dann wird der bestehende Boden in Klasse 1 reklassifiziert, und die Bodenklassifizierung wird von Grund auf neu ausgeführt. Diese Option ist standardmäßig deaktiviert. |
DEM-Auflösung |
Verwenden Sie diesen Parameter, wenn die Zellengröße des DEM, das Sie von den Bodenpunkten ableiten möchten, erheblich gröber ist als der durchschnittliche Punktabstand der Eingabe-Punktwolke und Sie die Verarbeitungszeit der Bodenklassifizierung verringern möchten. Außerdem stellt dies eine Möglichkeit dar, um ausgedünnte Bodenpunkte zu erstellen, die anderweitig genutzt werden können. Bei der Verwendung dieses Parameters wird eine Teilmenge von Bodenpunkten klassifiziert, die zur Erstellung eines DEM mit der Ziel-Auflösung ausreicht. Da eine kleinere Anzahl von Bodenpunkten klassifiziert wird, wird das Werkzeug schneller ausgeführt. Der Nachteil ist jedoch, dass Sie den Klassifikator erneut ausführen müssen, wenn Sie in Zukunft einen Boden mit einer höheren Auflösung benötigen. Die übergebene Zellengröße für diesen Parameter muss 0,3 Meter oder größer sein und größer als der 1,5-fache nominale Punktabstand der Punktwolke sein. |
Punkte mit niedrigem Rauschen klassifizieren |
Wenn dieser Parameter aktiviert ist, werden Punkte unter dem Boden als Rauschen der Klasse 7 klassifiziert. Wenn Sie einen Parameterwert für Minimaltiefe unter dem Boden angeben, dann werden nur Punkte, die tiefer als dieser Grenzwert liegen, als Rauschen klassifiziert. Der Standard-Grenzwert ist 0, sodass alle Punkte unterhalb des Bodens unabhängig von der Tiefe als Rauschen eingestuft werden. Es wird empfohlen, den Parameter Punkte mit niedrigem Rauschen klassifizieren zu aktivieren, da es unwahrscheinlich ist, dass diese Punkte als eine andere Klasse interpretiert oder klassifiziert werden. Es ist hilfreicher, wenn sie der Klasse "Rauschen" zugewiesen sind statt in der Klasse 0 oder 1 zu bleiben, wenn es nicht möglich ist, dass es sich um etwas anderes handelt. Nicht alle Punkte unter dem Boden oder genauer gesagt, Punkte, die Ihnen als unter dem Boden liegend erscheinen, werden als niedriges Rauschen klassifiziert. Das kommt insbesondere bei Punkt-Clustern vor, da der Klassifikator sie als potenziell gültige Features identifiziert, wie Bergwerke oder Mulden. |
Vorhandenes niedriges Rauschen beibehalten |
Wenn dieser Parameter aktiviert ist, behält er alle vorhandenen Punkte mit niedrigem Rauschen bei, mit dem Ziel, mehr niedriges Rauschen hinzuzufügen. Die Standardeinstellung ist deaktiviert, wobei vorhandenes niedriges Rauschen zunächst auf Klasse 1 zurückgesetzt wird und dann von Beginn an neu bewertet wird. |
Punkte mit hohem Rauschen klassifizieren |
| Wenn dieser Parameter aktiviert ist, werden Punkte über dem Boden durch den übergebenen Parameterwert Minimalhöhe über dem Boden als hohes Rauschen der Klasse 18 klassifiziert. Er soll dazu dienen, Rauschen im Zusammenhang mit Wolken, Dunst und hoch fliegenden Vögeln zu finden. Verwenden Sie einen Grenzwert, der höher ist als die Bäume, Gebäude und anderen großen Infrastrukturen, damit sie nicht als Rauschen klassifiziert werden. Hinweis:Wenn Sie nur wenige gültige hohe Features in der Landschaft haben aber viel hohes Rauschen im Höhenbereich dieser Features, dann kann es vorteilhaft sein, einen Höhengrenzwert anzugeben, der zur falschen Klassifizierung der hohen Features führt. Das liegt daran, dass es einfacher sein kann, diese wenigen Problembereiche manuell zu korrigieren als alles nicht erfasste Rauschen zu korrigieren, das sich aus einem höheren Höhengrenzwert ergibt. |
Vorhandenes hohes Rauschen beibehalten |
Wenn dieser Parameter aktiviert ist, behält er vorhandene Punkte mit hohem Rauschen bei, mit dem Ziel, mehr hohes Rauschen hinzuzufügen. Die Standardeinstellung ist deaktiviert, wobei vorhandenes hohes Rauschen zunächst auf Klasse 1 zurückgesetzt wird und dann von Beginn an neu bewertet wird. |
Überprüfen von Ergebnissen
Keine Klassifizierung ist perfekt. Die Ergebnisse sollten überprüft und bei Bedarf manuell bereinigt werden. Es gibt zwei Arten von Problemen: Punkte, die als Boden klassifiziert werden sollten und nicht als solche klassifiziert wurden (Omission-Fehler), und Punkte, die als Boden klassifiziert wurden und nicht als solche klassifiziert werden sollten (Commission-Fehler).
Sie können versuchen, durch das Überprüfen der Statistiken Fehler zu finden. Durch das Überprüfen der Höhenbereiche der Bodenpunkte im Bereich Statistiken des Dialogfelds Eigenschaften: LAS-Dataset im Bereich Katalog können Sie zum Beispiel sehen, ob sie in den erwarteten Bereichen liegen. Sie können Höhen auch gegen andere Höhenquellen testen, wie Survey-Daten oder bereits vorhandene DEMs, und nach signifikanten Unterschieden suchen.
Eine der gebräuchlichsten Techniken ist das Ableiten eines Schummerungs-Rasters aus einem DEM, das aus den als Boden klassifizierten Punkten erstellt wurde, und die Schummerung visuell nach Anomalien überprüfen zu lassen. Der Zweck ist es, nach unnatürlich aussehenden Landformen zu suchen. Dazu gehören ungewöhnliche Spitzen und Löcher, aber wahrscheinlicher sind fehlende oder abgeschnittene Bergrücken in einem felsigen Terrain.
Korrigieren von Problembereichen
Isolierte Problembereiche, wie ein Loch, das niedriges Rauschen sein sollte, sollten voraussichtlich am besten manuell korrigiert werden. Erstellen Sie dazu eine Pyramide für das LAS-Dataset, und zeigen Sie die Punktwolke in einer lokalen 3D-Ansicht nach Klassencodes an. Vergewissern Sie sich, dass der Raumbezug für die Ansicht derselbe ist wie für die Punktwolke. Das Menüband des LAS-Dataset-Layers verfügt über eine Registerkarte Klassifizierung, die Werkzeuge für die Auswahl und Reklassifizierung spezifischer Punkte enthält.
Scharfe Bergrücken können in einem felsigen Terrain verloren gehen, wenn die Klassifizierungsmethode auf "Konservativ" oder "Standard" festgelegt ist. Um das zu vermeiden, könnten Sie zwar die aggressive Methode verwenden, deren Verwendung wird jedoch nicht empfohlen, es sei denn, das gesamte Gebiet ist felsig. In dem gebräuchlicheren Szenario eines gemischten Terrains ist es besser, entweder die konservative Methode oder die Standard-Methode zu verwenden, um hochwertige Ergebnisse in den weniger felsigen Gebieten zu erhalten. Der Nachteil ist, dass der Klassifikator in felsigen Gebieten zu restriktiv sein kann. Er identifiziert scharfe Änderungen in der Neigung als wahrscheinlich nicht zum Boden gehörend und kann Kammlinien übersehen, insbesondere in stark bewaldeten Gebieten, die weniger Bodentreffer enthalten.
Um Problem-Bergrücken zu beheben, wird zunächst eine abgeleitete Schummerung aus den ursprünglich klassifizierten Bodenpunkten erstellt. Sie wird verwendet, um Problembereiche zu identifizieren. Der Benutzer digitalisiert Polygone um die Problembereiche herum. Die Polygone müssen nicht präzise sein. Der Boden-Klassifikator wird dann erneut ausgeführt, wobei eine weniger restriktive Methode als in der ersten Ausführung verwendet wird. Wenn die konservative Klassifizierung verwendet wurde, versuchen Sie es mit Standard. Wenn die Standard-Klassifizierung verwendet wurde, versuchen Sie es mit Aggressiv. Aktivieren Sie außerdem den Parameter Vorhandenen Boden wiederverwenden, um den vorhanden Boden beizubehalten, und verwenden Sie die Polygon-Feature-Class, die die Problem-Polygone enthält, als Verarbeitungsausdehnung. Die Polygon-Auswahl wird berücksichtigt, sodass Sie bestimmte Gebiete zum Verarbeiten und Durchlaufen auswählen können.
Dadurch wird eine aggressivere Klassifizierung nur für diese Problembereiche automatisiert, während andere Bereiche, die konservativer klassifiziert sind, außer Acht gelassen werden. Nach dieser erneuten Ausführung des Klassifikators sollte eine weitere Überprüfung jedes Problembereichs vorgenommen werden.
Manuelles Bearbeiten von Ausgangspunkten des Bodens
Für einen Bereich, der weiterhin problematisch ist, können Sie auch nach Verwendung der aggressiven Klassifizierung einige Ausgangspunkte des Bodens entlang des Bergkamms manuell klassifizieren, das entsprechende Problem-Polygon auswählen und das Werkzeug unter Verwendung derselben Parameter erneut ausführen: aggressive Erkennung, aktivierte Wiederverwendung des Bodens und das ausgewählte Problem-Polygon für eine Verarbeitungsausdehnung. Die Ausgangspunkte helfen dem Klassifikator, mehr Punkte entlang und in der Umgebung des Bergrückens zu finden.
Zum manuellen Bearbeiten von Ausgangspunkten des Bodens führen Sie die folgenden Schritte aus:
- Verorten Sie den Problembereich in einer 3D-Ansicht.
- Fügen Sie das DEM als Bodenmodell der Szene hinzu.
- Drapieren Sie die Schummerung und die Problem-Polygone (symbolisiert durch Umrisslinien ohne Füllung) auf dem Boden.
- Navigieren Sie zu einem Problembereich.
- Richten Sie die Ansicht aus, sodass Sie von oben auf die Daten sehen.
- Wählen Sie den LAS-Dataset-Layer im Bereich Inhalt aus, aber lassen Sie die Punkte deaktiviert.
Durch die Auswahl des LAS-Dataset-Layers wird die LAS-Registerkarte Klassifizierung auf dem Menüband und das Werkzeug Profil aktiviert. Dadurch, dass die Punkte deaktiviert sind, können Sie sehen, wo Sie das Profil zeichnen.
- Nachdem das Profil gezeichnet wurde und die Profilansicht angezeigt wird, deaktivieren Sie die drapierte Schummerung und die drapierten Polygone und aktivieren Sie die Punkte.
- Drehen Sie die Ansicht, sodass Sie entlang des Bergrückens sehen statt eine Seitenansicht zu erhalten.
- Deaktivieren Sie optional Sichtbare Punkte, sodass mehrere Bodenpunkte entlang des Kamms, in der Nähe und Ferne zur gleichen Zeit ausgewählt werden können.
- Führen Sie den Klassifikator nach der manuellen Klassifizierung einiger Ausgangspunkte des Bodens mit dem entsprechenden Problembereich-Polygon als Verarbeitungsausdehnung erneut aus.
In den folgenden Abbildungen sind verschiedene Möglichkeiten der Visualisierung von Bodenoberflächen in 2D für das Ermitteln von Problembereichen und das Bewerten der für sie erstellten Korrekturen dargestellt:
Die 2D-Kartenansichten basieren auf dem LAS-Dataset, das als triangulierte Oberfläche gezeichnet und durch eine Kombination von Neigung und Schummerung symbolisiert wird.
Hinweis:
Das stärker ausgeprägte Grün im Problembereich ist vor der Reparatur ersichtlich. Grün repräsentiert eine geringere Neigung und weist darauf hin, was geschieht, wenn der obere Bereich eines Bergrückens nicht korrekt erfasst wurde.
Die obigen Bilder ähneln dem vorigen Beispiel mit Ausnahme der ausschließlichen Verwendung der Schummerung ohne die Färbung nach Neigung. Die visuelle Überprüfung der Schummerung ist ein gebräuchlicher Ansatz zur Identifizierung von Problemen der Bodenklassifizierung.