Raster-Höhenmodelle gehören zu den gängigsten GIS-Datentypen. Sie können auf verschiedene Arten für die Visualisierung und Analyse verwendet und leicht freigegeben werden.
Mithilfe von luftgestützten LIDAR-Daten, die in LAS-Dateien gespeichert sind, lassen sich Höhenmodelle mit hoher Qualität erstellen. Mit LIDAR-Daten lassen sich zwei gängige Höhenmodelle erstellen, eines unter Verwendung der zurückgegebenen LIDAR-Punkte mit der größten Höhe und eines unter Verwendung der Geländehöhen-Punkte. Eine zurückgegebene Oberfläche mit der größten Höhe schließt Baumkronen und Gebäude ein und wird oft als digitales Oberflächenmodell (Digital Surface Model, DSM) bezeichnet. Der Boden oder unbebaute Erdoberfläche enthält nur die Topografie und wird häufig als digitales Höhenmodell (DEM) bezeichnet.
Diese Oberflächenmodelle können in GIS vielfältig eingesetzt werden, z. B. zum Verständnis von Oberflächenveränderungen im Laufe der Zeit, zur Modellierung des Wasserflusses in der Hydrologie, zur Visualisierung eines Oberflächenmodells in 3D, zum Verständnis der Auswirkungen von Landbewegungen, zur Durchführung von Sichtfeldanalysen oder zur Analyse von Ab- und Aufträgen.
Die folgenden Grafiken zeigen hypsometrische geschummerte Repräsentationen einer zurückgegebenen Oberfläche mit der größten Höhe (oder DSM) auf der linken Seite und das Modell einer unbebauten Erdoberfläche (oder DEM) auf der rechten Seite.
LAS-Dataset
Ein LAS-Dataset verweist auf eine Sammlung von LAS-Punktwolkendateien (.las) und optionale Oberflächeneinschränkungen. Ein LAS-Dataset lässt sich in Form von Punkten oder als TIN-Oberflächemodell visualisieren. LAS-Datasets werden als Dateien mit der Erweiterung .lasd gespeichert. Oberflächeneinschränkungen sind Bruchkanten, Wasserpolygone, Flächengrenzen oder ein beliebiger anderer Typ von Oberflächen-Features, die im LAS-Dataset umgesetzt werden. Diese Features werden umgesetzt, während das LAS-Dataset als TIN-Modell angezeigt und wenn es zur Erstellung eines Oberflächemodells mit DEM-Raster verwendet wird.
Es gibt zwei Möglichkeiten der Erstellung eines LAS-Datasets in ArcGIS Pro: mit dem Geoverarbeitungswerkzeug LAS-Dataset erstellen oder im Bereich Katalog. Nach der Erstellung des LAS-Datasets können Sie die Punktwolke visualisieren, indem Sie den Layer einer Karte oder Szene hinzufügen.
In LAS-Dateien gespeicherte Punkte werden normalerweise in verschiedene geographische Kategorien eingeteilt. Am häufigsten kommt die Bodenklassifizierung zum Einsatz. Sie können Punktfiltereigenschaften über die Registerkarte Filter des Dialogfeldes Layer-Eigenschaften des LAS-Datasets definieren. Filtereigenschaften sind wichtig, da sie steuern, welche Punkte aus den LAS-Dateien verarbeitet werden. Weder DEMs noch DSMs werden aus allen Punkten erstellt, weshalb Sie die Punkte filtern müssen. Wenn Sie die Punkte beispielsweise so filtern, dass in ArcGIS Pro nur Bodenpunkte angezeigt werden, wird als Ergebnis ein DEM-Raster erstellt.
Überlegungen
Beachten Sie vor der Erstellung eines DEMs oder DSMs aus luftgestützten LIDAR-Daten Folgendes:
Ausdehnung des Coverages
Indem Sie sich zuerst die Ausdehnung und Größe der zu erstellenden Fläche überlegen, können Sie besser bestimmen, ob Sie ein Raster oder eine Sammlung von Rastern erzeugen müssen, die z. B. in einem Mosaik-Dataset gespeichert werden. Dies hängt davon ab, was Sie mit dem Raster hinsichtlich Analyse, Anzeige und potenzieller Freigabe oder Verteilung der Daten vorhaben. Außerdem müssen Sie die Menge der vorhandenen LIDAR-Daten berücksichtigen. Der Versuch, eine bundesstaatenweite Punktwolke als ein Dataset zu verarbeiten, ist möglich, kann sich aber als sehr zeitaufwändig und ressourcenintensiv herausstellen. In diesem Fall sollten Sie mehrere Raster aus dieser Masse von LIDAR-Daten erstellen. Ziehen Sie daher auch eine Aufteilung der LIDAR-Verarbeitung in Betracht. Unterteilen Sie den Prozess beispielsweise, sodass ein einzelnes LAS-Dataset maximal 10 Mrd. Punkte aufweist. Dadurch behalten einzelne Datasets eine sinnvolle Größe, und die Verarbeitungsdauer für diese Datasets ist ebenfalls kürzer. In der Regel werden luftgestützte LIDAR-Daten aus Flugbahnen in Kacheln mit überschaubarer Größe unterteilt. Wenn Sie mit Daten in Flugbahnen arbeiten, sollten Sie für die Kachelung der LIDAR-Daten die Verwendung des Geoverarbeitungswerkzeugs LAS kacheln erwägen. Daneben können Sie auch die Anzahl der Zeilen und Spalten im gewünschten Ausgabe-Raster berücksichtigen. Teilen Sie das Dataset beispielsweise in mehrere Raster auf, wenn es mehr als 10.000 Zeilen oder Spalten enthält; anhand dieser gekachelten Raster-Sammlung können Sie anschließend ein Mosaik-Dataset definieren.
Gewünschte Punktdichte
Eine konsistente Punktedichte oder eine Reduzierung der Punkte in LIDAR-Stichprobendateien hilft bei der Entfernung von Rauschen in den Ausgabe-Rastern und beschleunigt die Performance. Die Punktdichte hat einen Einfluss auf die Zellengröße des Ausgabe-Rasters. Die Zellengröße des DEMs/DSMs darf den durchschnittlichen Punktabstand des LIDAR-Datasets nicht unterschreiten. Sie finden den durchschnittlichen Punktabstand im Dialogfeld Eigenschaften: LAS-Dataset.
Bei der Erfassung von LIDAR-Daten muss es eine gewisse Anzahl von Überlappungen zwischen den Flugbahnen geben, sodass keine Bereiche ausgelassen werden. Durch die überlappenden Bereiche entsteht häufig ein leichter Versatz, der am deutlichsten in den überlappenden Bereichen an den Seiten der Flugbahnen auftritt. Sie können die Punkte aus den überlappenden Bereichen des LAS-Datasets ausschließen und neu klassifizieren, indem Sie das Geoverarbeitungswerkzeug LAS-Überlappung klassifizieren verwenden. Weitere Informationen über das Ausschließen von sich überlappenden Bereichen finden Sie unter Informationen zur Überlappungsklassifizierung.
Wenn Sie die Punktdichte in LIDAR-Daten, die das notwendige Ausmaß der Stichprobe überschreiten, noch konsistenter machten möchten, sollten Sie das GeoverarbeitungswerkzeugLAS ausdünnen verwenden. Dieses Werkzeug können Sie bei LAS-Daten, die das notwendige Ausmaß der Stichprobe überschreiten, wie zum Beispiel bei mehreren überlappenden LIDAR-Scans, verwenden, um die Darstellungs-Performance zu optimieren und die Analyseoperationen zu beschleunigen. Weitere Informationen über das Ausdünnen und Kacheln von LIDAR-Daten finden Sie im Workflow Verwenden der Kachelungs- und Ausdünnungsoption zur Optimierung von Punktwolken.
Erzwingen von Bruchkanten
Mit dem LAS-Dataset-Layer kann die Umsetzung von Oberflächeneinschränkungs-Features gesteuert werden, die durch das LAS-Dataset referenziert werden können. Oberflächeneinschränkungen sind Oberflächen-Features, die in Feature-Classes gespeichert werden, die in der Regel von einer Fernerkundungstechnik, wie beispielsweise der Photogrammetrie, abgeleitet werden. Die Bedingungen werden umgesetzt, wenn das LAS-Dataset als triangulierte Oberfläche angezeigt oder verarbeitet wird. Die Verwendung von Einschränkungen, die Wasser-Features wie Seen und Flüsse korrekt erzwingen, kann sich als vorteilhaft für Hydrologieanwendungen für den Hochwasserschutz erweisen. Zudem lassen sich damit begrenzte Untersuchungsgebiets für die Ausgabe von bestimmten Flächen erstellen, z. B. Abflussgebiete.
Verwenden des Werkzeugs "LAS-Dataset in Raster"
Mit dem Werkzeug LAS-Dataset in Raster können Sie ein DEM oder DSM erstellen.
Verwenden Sie den LAS-Dataset-Layer mit dem geeigneten Filtereigenschaftensatz als Eingabe für das Werkzeug. Die Rasterung des Werkzeugs LAS-Dataset in Raster erfolgt weitgehend durch eine schnelle Klasseneinteilung der Punkte. Da LIDAR-Daten im Vergleich zu anderen Sampling-Methoden sehr dicht sind, sind viele Personen der Überzeugung, eine Klasseneinteilung wäre ausreichend und zeitaufwendigere Interpolationsmethoden wären überflüssig. Dies stimmt bedingt, insbesondere bei ersten Rückgaben, bei denen das Sampling relativ konsistent ist. Die Referenzpunktdichte der Bodenoberfläche variiert je nach Häufigkeit und Dichte oberirdischer Features (z. B. Vegetation, Gebäude). Für DEMs wird die Methode "Trigangulation" empfohlen. Binning ist zwar schneller, jedoch müssen hierbei beträchtliche Qualitätseinbußen hingenommen werden. Dieses Werkzeug ermöglicht, Lücken (Zellen, für die keine Referenzpunkte vorhanden sind) zu füllen und Daten für diese zu interpolieren.
- Fügen Sie den LAS-Dataset-Layer einer 2D-Karte oder einer lokalen 3D-Szene hinzu.
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste im Bereich Inhalt auf den LAS-Dataset-Layer, und wählen Sie Eigenschaften aus.
Dadurch wird das Dialogfeld Layer-Eigenschaften wie nachfolgend gezeigt geöffnet.
- Klicken Sie auf LAS-Filter und legen Sie die gewünschten Filtereigenschaften für die Erstellung des DEMs oder DSMs fest.
- Klicken Sie auf Übernehmen und auf OK, um das Dialogfeld Layer-Eigenschaften zu schließen.
- Klicken Sie auf Oberflächeneinschränkungen, und legen Sie die gewünschten Einschränkungen für die Erzeugung des DEMs oder DSMs fest.
Hinweis:
Bei der Interpolationsmethode "Triangulation" werden alle Bruchkatentypen unterstützt und verwendet. Bei Verwendung der Interpolationsmethode "Binning" werden nur Ersetz-, Ausschneide- und Radiereneinschränkungen berücksichtigt.
- Suchen Sie im Bereich Geoverarbeitung nach dem Geoverarbeitungswerkzeug LAS-Dataset in Raster.
- Fügen Sie im Geoverarbeitungswerkzeug LAS-Dataset in Raster das LAS-Dataset als Wert unter Input-LAS-Dataset hinzu.
- Legen Sie den Wert unter Augabe-Raster fest.
- Legen Sie die Parameter für die Interpolation fest.
Hinweis:
Die Binning-Methode führt zu schnelleren Ergebnissen. Der Zellenzuweisungstyp Average eignet sich beim Erzeugen eines DEM für Bodenoberflächenpunkte am besten. Die Option Maximum eignet sich optimal für eine Verzerrung des Ergebnisses auf größere Höhen, wenn ein DSM erstellt wird. Verwenden Sie als Lückenfüllmethode entweder "Natürliche Nachbarn" oder "Lineare Nachbarn". Bei der Interpolation "Natürliche Nachbarn" kommt es zu einer längeren Verarbeitungszeit. Die generierte Oberfläche ist dann jedoch viel glatter als das Ergebnis einer linearen Interpolation. Darüber hinaus wird diese Methode weniger durch kleinere Änderungen in der Triangulation beeinflusst. Die Triangulation-Interpolationsmethoden leiten Zellenwerte anhand einer TIN-basierten Vorgehensweise ab und bieten gleichzeitig die Möglichkeit, die Verarbeitungszeit zu beschleunigen, indem die Erfassung der LAS-Daten mithilfe der Kachelung-Technik ausgedünnt wird.
- Legen Sie den Abtasttyp und den Abtastwert fest.
Diese Optionen dienen zur Definition der Auflösung des Ausgabe-Rasters.
- Klicken Sie auf Ausführen, um das Werkzeug auszuführen.
