Una estructura de pirámide de dataset LAS se utiliza para mejorar el rendimiento de visualización 3D de un dataset LAS en ArcGIS Pro. Para ello, organiza e indexa los puntos de forma que se optimizan las consultas de visualización 3D. Las pirámides de dataset LAS utilizan un esquema de indexación basado en árboles octales que divide el espacio en un conjunto de cubos anidados. Es un esquema 3D que tiende a conservar más detalles al tiempo que sigue siendo rápido. Por ejemplo, una solución basada en árboles octales permite una mejor visualización y navegación a puntos periféricos de un dataset LAS. El estado actual de la pirámide de dataset LAS se reporta en el cuadro de diálogo Propiedades de dataset LAS. La estructura de pirámide de dataset LAS se crea con la herramienta Crear pirámide de dataset LAS. Las capas de dataset LAS que no tienen una estructura de pirámide definida se comportarán como antes.
Cuando se crea una pirámide, se crea una carpeta de archivos en la misma carpeta donde se almacena el dataset LAS. El formato de nombre de la carpeta de la pirámide es el nombre de .lasd más el sufijo ..slas. Una pirámide de dataset LAS solo funciona en un dataset LAS y no en archivos LAS o zLAS individuales. Cuando se crea una pirámide para un dataset, se incrementa su número de versión y no se puede abrir ni utilizar en versiones de software más antiguas (anteriores a ArcGIS Pro 2.6). Para solucionarlo, se puede crear una versión del dataset sin pirámide; los archivos *.lasd son pequeños y fáciles de crear. Como alternativa, puede revertir el dataset LAS a su versión anterior utilizando el cuadro de diálogo Propiedades de dataset LAS para eliminar la pirámide.
Métodos de selección de pirámide
El espacio de particiones de pirámide de dataset LAS se divide en cubos, cubos pequeños para una representación en pantalla más en primer plano y cubos grandes para la representación en pantalla en segundo plano. Cada cubo hace referencia a un punto, que es un sesgo de nivel de detalle que controla la influencia de la experiencia visual en un espacio 3D. Los tipos de sesgo o métodos de selección de pirámide permiten controlar cómo se seleccionan y muestran los puntos de menor nivel de detalle.
El presupuesto de puntos no se basa en la suposición de que se visualizarán todos los puntos, sino, de forma más inteligente, en los recuentos de puntos filtrados. Por ejemplo, si los puntos se seleccionan mediante el código de clasificación de línea de transporte, ese código de clasificación obtendrá todo el presupuesto y será menos probable que se simplifiquen en la representación en pantalla. Su visualización se maximizará en la escena.
Hay cuatro tipos de métodos de selección de puntos en ArcGIS Pro para pirámides de dataset LAS.
| Método de selección de pirámide | Descripción |
|---|---|
Más cercano al centro | Se selecciona el punto más cercano al centro del cubo. Esta es la mejor opción cuando no tiene un interés específico de la aplicación para usar los datos. Este método tiende a producir representaciones en pantalla donde la distribución de puntos dibujada es uniforme. |
Código de clase | El punto seleccionado es el código de clase ponderado, donde al código de clase seleccionado se le da la ponderación más alta. Si se centra en entidades específicas, como líneas eléctricas, puede usar esto para que los puntos sean más aparentes en la escena. |
Z mín | Se selecciona el punto más bajo del cubo. Es una opción razonable si los LIDAR le interesan principalmente para recursos de agua. Para áreas de menor nivel de detalle, tenderá a dibujar puntos en áreas bajas y canales. |
Z máx | Se selecciona el punto más alto del cubo. Es una buena opción si los LIDAR le interesan principalmente para cualquier tipo de visibilidad, como obstrucciones o seguridad de navegación aérea. Sesgará la representación en pantalla a las azoteas de los edificios, las antenas, las copas de los árboles, etc. |
Crear una pirámide de dataset LAS
Para crear pirámides para un dataset LAS, siga estos pasos:
- Abra la herramienta de geoprocesamiento Crear pirámide de dataset LAS.
- Seleccione el dataset LAS para el que desea generar pirámides.
- Seleccione el Método de selección de puntos que se utilizará para las pirámides.
- Haga clic en Ejecutar para ejecutar la herramienta.
Actualizar o editar una pirámide de dataset LAS
Cuando edita manualmente los códigos de clasificación de un dataset LAS, se reflejarán automáticamente en la pirámide sin dejarla desactualizada. La excepción es si la pirámide se crea con el método de selección de ponderaciones de códigos de clase. En este caso, la pirámide se sigue utilizando para la visualización, pero no se garantiza que se respete el esquema de ponderación utilizado para crear la pirámide. Del mismo modo, si edita manualmente el marcador retenido de uno o más puntos, la pirámide se sigue utilizando para la visualización, pero técnicamente se considera desactualizada.
El uso de cualquier herramienta de geoprocesamiento que edite los códigos de clase hará que una pirámide quede desactualizada. El dataset seguirá mostrándose en este caso, pero sin la ventaja de la pirámide. Si una pirámide está desactualizada, ejecute la herramienta Crear pirámide de dataset LAS para actualizar la pirámide. Se utiliza la misma herramienta para crear que para actualizar una pirámide. Puede saber si una pirámide está actualizada si mira su estado en la pestaña Pirámide del cuadro de diálogo Propiedades de dataset LAS.
Agregar y quitar referencias a archivos LAS en un archivo .lasd hace que las pirámides de dataset LAS se queden sin validar, por lo que será necesario volver a crearlas. Utilice el botón Eliminar del cuadro de diálogo Propiedades de dataset LAS para quitar la estructura de pirámide y ejecute la herramienta de geoprocesamiento Crear pirámide de dataset LAS para volver a crearla.
Requisitos de hardware
El proceso de creación de pirámides utilizará memoria según esté disponible y paginará en el disco si es necesario. Los datos paginados se escriben en el espacio de trabajo temporal de geoprocesamiento. Esta ubicación se puede establecer en la pestaña del entorno de geoprocesamiento. La cantidad de disco temporal necesario es aproximadamente la diferencia entre la memoria disponible y el tamaño de los archivos LAS de entrada (descomprimidos). Una mayor disponibilidad de memoria reducirá la necesidad de disco y mejorará el tiempo de procesamiento. Se recomiendan como mínimo 16 GB de RAM. El procesamiento de datasets más grandes se beneficiará de una mayor disponibilidad de memoria.