En los proyectos grandes, la posibilidad de escalar es de la máxima importancia. Los datasets de terreno están diseñados para ello. Pueden manejar proyectos con cientos de millones, incluso miles de millones, de puntos. Las herramientas de terreno facilitan el uso de grandes colecciones de puntos, como lidar, que normalmente supondrían un problema para las bases de datos. La escalabilidad se logra principalmente mediante dos recursos: las pirámides de terreno y el tipo de forma multipunto.
La piramidación de terreno se utiliza para mejorar el rendimiento. Para ello proporciona medios de reducción de datos dependientes de la escala. Las pirámides hacen referencia solo a los datos necesarios para generar una superficie de una precisión aproximada. La generación de superficies al vuelo, la visualización y el análisis son más rápidos para las aplicaciones de menor escala, ya que solo se necesita un subconjunto simplificado de los datos. Los datos originales no se mueven ni se promedian de ninguna forma. Se mantiene la información de posición exacta de las mediciones. Para generar un dataset de terreno se pueden utilizar dos tipos de pirámides: tolerancia z y tamaño de ventana.
Con el tipo de pirámide de tolerancia z, la piramidación se logra mediante la aplicación de un filtro basado en la tolerancia z que se utiliza para simplificar puntos. Se eliminan los puntos no críticos para generar superficies derivativas que se encuentran dentro de una precisión vertical aproximada con respecto a los datos a resolución completa.
Con el tipo de pirámide de tamaño de ventana, la piramidación se lleva a cabo mediante la designación de un filtro de tamaño de ventana. Simplifica los puntos de cada nivel de pirámide al dividir los datos en áreas iguales (ventanas) y seleccionar solo uno o dos puntos de cada área como representativos. Básicamente controla la densidad de muestra horizontal con una desviación controlable hacia los puntos altos, los puntos bajos o los puntos de altura media.
Además, la aplicación de líneas y polígonos se controla en función del nivel de pirámide. Por ejemplo, la aplicación de líneas de corte se puede restringir a los dos niveles de pirámide de resolución superiores. Algunas entidades, como los límites del área de estudio y los perímetros de los lagos, podrían tener que representarse en todas las escalas, pero no con mismo nivel de detalle. Las representaciones generalizadas se pueden utilizar en escalas más esquemáticas, mientras que el detalle completo solo se aplica a escalas mayores.
Cada nivel de pirámide tiene una tolerancia vertical asignada o tamaño de ventana y un umbral de escala. Se utilizan para controlar el rango de escala asociado a cada nivel cuando el dataset de terreno se visualiza en un mapa. El usuario puede definir el número de niveles de pirámide, sus tolerancias y sus umbrales.
Las pirámides de terreno son acumulativas. Cada nivel de una pirámide no contiene un conjunto separado e independiente de todas las mediciones que necesita. Por el contrario, ir de una pirámide de nivel esquemático a un nivel más detallado implica agregar mediciones a las del nivel esquemático. El nivel de resolución completa realmente es la suma de todas las mediciones de nivel inferior y algunas más. Así se contribuye a mejorar el rendimiento al utilizar un terreno y se reduce la sobrecarga de almacenamiento.
Las pirámides de terreno se definen utilizando la herramienta de geoprocesamiento Crear terreno. Para obtener más información acerca de cómo crear un dataset de terreno, consulte Crear un dataset de terreno en ArcGIS Pro.
Tipo de pirámide de tolerancia z
El tipo de pirámide de tolerancia z controla la precisión vertical de cada nivel de pirámide con respecto a los datos a resolución completa. La precisión vertical de un nivel de pirámide siempre es con respecto a la precisión de los datos de origen a resolución completa. Por ejemplo, si los datos de origen tienen una precisión vertical conocida de 0,5 pies y la tolerancia z de la primera pirámide es 1 pie, la precisión absoluta de la primera pirámide es 1,5 pies.
Tiene que determinar cuántos niveles de pirámide necesita, además de la tolerancia z de cada uno de ellos. Los factores principales que influyen en estas decisiones son el rango de escala de uso del dataset de terreno, el rango z y la variabilidad de altura del terreno. Un método que puede utilizar para definir los niveles de su pirámide sigue el modelo de mapa de curvas de nivel.
Definir niveles de pirámide de tolerancia z
Para definir niveles de pirámide mediante el modelo de mapa de curvas de nivel, haga lo siguiente:
- Tenga en cuenta un conjunto estándar de escalas de mapa que utilizaría para generar mapas de curvas de nivel del terreno.
- Organice las escalas de mayor a menor. Tenga en cuenta el intervalo de curvas de nivel que sería adecuado para cada escala. Haga que su pirámide de dataset de terreno imite a esta colección.
- Defina un nivel de pirámide para cada escala de mapa, estableciendo el umbral de escala de cada nivel en la escala de mapa correspondiente. La tolerancia z debería establecerse en la mitad del intervalo de curvas de nivel que se usaría en esa escala.
Dada la definición de pirámide siguiente, los datos a resolución completa se utilizarían para las escalas de visualización mayores que 1:5.000. El nivel de pirámide basado en un nivel de tolerancia z de 0,5 unidades se utilizaría entre 1:5.000 y 1:12.000, el nivel de tolerancia z de 1,0 unidad entre 1:12.000 y 1:24.000, el nivel de tolerancia z de 2,5 unidades entre 1:24.000 y 1:100.000 y el de 5,0 unidades en escalas inferiores a 1:100.000.
Ejemplo de serie de mapas de curvas de nivel en el que basar niveles de pirámide de tolerancia z
| Escala de mapa | Intervalo de curvas de nivel (metros) |
|---|---|
1:5000 | 1 |
1:12,000 | 2 |
1:24,000 | 5 |
1:100,000 | 10 |
Niveles de umbral de escala de dataset de terreno y niveles de pirámide de tolerancia z de dataset de terreno correspondientes
| Umbral de escala | Tolerancia z (metros) |
|---|---|
5.000 | 0.5 |
12.000 | 1 |
24.000 | 2.5 |
100.000 | 5 |
Tipo de pirámide de tamaño de ventana
El tamaño de ventana define la resolución de nivel de pirámide. El tipo de pirámide en función del tamaño de la ventana afina los puntos de cada nivel de pirámide repartiendo los datos en áreas iguales (ventanas) y seleccionando solamente uno o dos puntos de cada área como representantes.
La selección de puntos de cada ventana se basa en uno de los siguientes criterios:
- El punto con el valor z mínimo
- El punto con el valor z máximo
- Dos puntos para capturar tanto el mínimo z como el máximo z
- El punto más cercano al valor z medio
El tamaño de ventana define la resolución de nivel de pirámide. Ésta es la longitud del lado de cada área cuadrada que define la subdivisión. Los niveles de pirámide de resolución más esquemática se definen con tamaños de ventana grandes. Un tamaño de ventana grande da lugar a relativamente pocas áreas de las que seleccionar puntos. Dado que solo se toman uno o dos puntos de cada área, habrá mucha simplificación y generalización. Los niveles de pirámide de resolución más detallada se definen mediante tamaños de ventana más pequeños. Unas ventanas más pequeñas significan más áreas y, por tanto, más puntos, menos simplificación y más detalle.
Al igual que la pirámide basada en tolerancia z, la pirámide de tamaño de ventana es acumulativa. Los puntos utilizados para un nivel de pirámide son la suma de todos los puntos seleccionados para los niveles más esquemáticos más un conjunto adicional único para el nivel determinado. Las pirámides acumulativas ofrecen un almacenamiento eficaz, ya que no se necesita una copia independiente y completa de los datos para cada nivel de pirámide.
Recomendaciones para el método de selección de puntos
El nivel de pirámide de mayor resolución debe tener un tamaño de ventana igual o mayor que el espaciado de punto promedio. Si sabe que hay muchos puntos cercanos a la media, la media z sería un buen valor que utilizar, ya que podría simplificar de forma eficaz algunos puntos. De lo contrario, utilice un valor que multiplique por dos el espaciado de punto promedio.
La excepción es si está utilizando el método de selección de punto mínimo o máximo z, en cuyo caso debería multiplicar por cuatro el espaciado promedio. El nivel de pirámide más esquemático debería tener un tamaño de ventana basado en la extensión x- o y- del terreno. Algún punto entre 1/500 y 1/1000 de la extensión x- e y- mayor es razonable. Las pirámides más eficaces se realizan con tamaños de ventana que son una potencia elevada al cuadrado uno del otro. Primero determine el tamaño de ventana más pequeño y continúe a partir de ahí.
Los criterios de selección se utilizan para determinar qué puntos se toman como representativos de las áreas correspondientes de los distintos niveles de pirámide. Cada criterio ofrece una desviación que resulta útil para un cierto tipo de datos o aplicación. Observe que la desviación no clasifica ni tiene impacto en el nivel de pirámide a resolución completa.
| Método | Objetivos | Aplicaciones sugeridas |
|---|---|---|
Z mínima | Desviación hacia depresiones, ríos, valles locales |
|
Z máxima | Desviación hacia altos, crestas, cimas locales |
|
Máximo o mínimo z | Captura extremos; no simplifica tanto como las demás opciones |
|
Media z | Evita los extremos |
|
Simplificación secundaria
Al utilizar la pirámide de tamaño de ventana, hay una opción para incluir simplificación secundaria. Ésta permite reducir el número de puntos de un nivel de pirámide más que la simplificación lograda por medio del filtrado de ventana. Funciona a partir del tamaño de ventana de nivel de pirámide más esquemático al examinar los datos de cada ventana. Si el rango de valores z de los puntos de la ventana está dentro de un umbral definido por el usuario, el área se considera plana. Se seleccionan uno o dos puntos del área, como en el procesamiento de tamaño de ventana, pero todos los puntos restantes se asignan al nivel de pirámide a resolución completa en lugar de que los restantes niveles los vuelvan a filtrar. Puesto que el área es plana, no hay necesidad de seleccionar puntos adicionales con tamaños de ventana menores.
Recomendaciones para el método de simplificación secundaria
Una vez habilitada, la simplificación secundaria reduce el número de puntos utilizado sobre áreas planas. Un área se considera plana si las alturas de puntos de esa área están dentro de un umbral de simplificación secundaria especificado por el usuario. Su efecto es más evidente en niveles de pirámide de mayor resolución, dado que las áreas más pequeñas tienen más posibilidad de ser planas que las más grandes.
El umbral de simplificación secundaria debería ser al menos tan grande como la precisión vertical de los datos a fin de superar su umbral mínimo de ruido. A medida que especifique valores mayores, simplificará más puntos y notará alguna mejora de rendimiento, aunque su capacidad de resolver o distinguir entidades de superficie disminuirá.
- Simplificación suave: funciona mejor para conservar discontinuidades lineales (por ejemplo, laterales de edificios y límites de bosques). Se recomienda para datos de lidar que incluyan puntos de tierra y no tierra. La simplificación suave simplificará el mínimo de puntos.
- Simplificación moderada: proporciona un buen equilibrio entre rendimiento y precisión. No conserva tantos detalles como la simplificación suave, pero se le acerca y además elimina más puntos en general. La simplificación moderada es un buen método de simplificación para todos los tipos de datos.
- Simplificación fuerte: quita el máximo de puntos, pero es menos probable que conserve entidades bien delineadas. Su uso se debería limitar a aquellas superficies en las que la pendiente tiende a cambiar gradualmente. Por ejemplo, sería eficaz para datos de lidar de terreno desnudo y batimétricos.
Ejemplo de creación de nivel de pirámide de tamaño de ventana
Base los niveles de pirámide en la siguiente información:
- El espaciado de punto promedio de los datos de puntos es 1 metro.
- No hay una gran variación en el espaciado de punto, de modo que la mayoría de los puntos están separados por alrededor de 1 metro.
- La extensión de los datos es de 20 kilómetros de este a oeste y de 10 kilómetros de norte a sur.
- Comience con un tamaño de ventana de 2 (metros) y aumente en potencias de dos: 2, 4, 8, 16, 32. Deténgase en 32, ya que se encuentra entre 1/500 y 1/1000 de la extensión de 20 kilómetros.
- Para cada tamaño de ventana, utilice un umbral de escala que sea dos veces el tamaño del umbral de escala anterior. Debería finalizar con una definición de pirámide como la indicada a continuación.
Definición de pirámide de ejemplo para datos de espaciado de punto de 1 metro
| Tamaño de ventana | Escalar |
|---|---|
2 | 3.000 |
4 | 6,000 |
8 | 12.000 |
16 | 24.000 |
32 | 48.000 |