Generar nube de puntos (Administración de datos)

Resumen

Calcula puntos 3D a partir de pares estéreo y genera la salida de una nube de puntos como un conjunto de archivos LAS.

El ordenamiento en teselas de los archivos LAS se basa en un espaciado de terreno de 1.000 x 1.000. Los puntos de cada tesela LAS se calculan seleccionando pares, según los criterios definidos por el usuario, y filtrando los puntos a partir de los pares seleccionados. La entrada de esta herramienta es un dataset de mosaico que contiene un modelo estéreo. La salida de esta herramienta se puede utilizar para generar un modelo de elevación digital (DTM) o un modelo de superficie digital (DSM).

Uso

  • Si se ejecuta esta herramienta varias veces con los mismos parámetros de entrada, la salida puede ser algo diferente, debido al muestreo aleatorio.

  • El orden de los pares estéreo del parámetro Número de pares de imágenes se basa primero en los valores definidos para Umbral de calidad de ajuste, Umbral de diferencia de GSD y Umbral de diferencia de omega/fi. Cada uno de estos umbrales dará a un par de imágenes una puntuación de 0 si no se llega al umbral o una puntuación de 1 por cada umbral que se alcance, hasta un máximo de 3. Las puntuaciones más altas se ordenarán en la parte superior de la lista de prioridades. A continuación, se tiene en cuenta el valor de Umbral de área de superposición para los pares que tengan las mismas puntuaciones y se utilizará el ángulo de intersección entre los pares de imágenes como último criterio para ordenar la lista, donde el ángulo de intersección más grande se ordena en la posición más alta.

  • Si desea que se utilice un par específico para la generación de la nube de puntos, defina un valor alto para este par en el campo Utilizar de la tabla estéreo. Para abrir la tabla estéreo, haga clic con el botón derecho en la capa del mosaico, en el panel Contenido, y después haga clic en Abrir > Estéreo.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Dataset de mosaico de entrada

El dataset de mosaico de entrada que debe haber completado el proceso de ajuste de bloques y debe tener un modelo estéreo.

Para el ajuste de bloque del dataset de mosaico, utilice la herramienta Aplicar ajuste de bloque. Para generar un modelo estéreo en el dataset de mosaico, utilice la herramienta Crear modelo estéreo.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Método de ajuste

El método utilizado para generar puntos 3D.

Referencias:

  1. Heiko Hirschmuller et al., "Memory Efficient Semi-Global Matching," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volumen 1–3, (2012): 371–376.
  2. Hirschmuller, H. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information." Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2008).

  • Coincidencia de terreno extendidaUna geocodificación estéreo basada en entidades en la que se usa el operador Harris para detectar puntos de entidad. Dado que se extraen menos puntos de entidad, este método es rápido y se puede utilizar para datos que tengan menos variaciones de terreno y detalles.
  • Coincidencia semiglobalCoincidencia semiglobal (SGM): produce puntos que son más densos y que contienen información más detallada del terreno. Se puede usar para las imágenes de áreas urbanas. Desde el punto de vista computacional, es más intensivo que el método ETM1.
  • Coincidencia de imagen con varias vistasCoincidencia de imagen con varias vistas (MVM): se basa en el método de coincidencia SGM, seguido de un paso de fusión en el que las estimaciones profundas redundantes se fusionan a lo largo del modelo estéreo único. Produce puntos 3D densos y es eficiente desde el punto de vista de cómputo.2
String
Carpeta de LAS de salida

La carpeta utilizara para almacenar los archivos LAS de salida.

Si se ejecuta esta herramienta varias veces con los mismos parámetros de entrada, la salida puede ser algo diferente, debido al muestreo aleatorio.

Folder
Nombre de base de LAS de salida

Cadena de caracteres utilizada como prefijo para formular los nombres de archivos LAS de salida. Por ejemplo, si se utiliza name como base, los archivos de salida se denominarán name1.las, name2.las, etcétera.

String
Tamaño máximo de objeto (en metros)
(Opcional)

Un radio de búsqueda dentro del cual se identificarán objetos de superficie como, por ejemplo, edificios o árboles. Es el tamaño lineal en unidades de mapa.

Double
Espaciado de terreno de DSM (en metros)
(Opcional)

El espaciado de terreno, expresado en metros, en el que se generan los puntos 3D.

El valor predeterminado es cinco veces el tamaño de píxel de la imagen de origen.

Double
Número de pares de imágenes
(Opcional)

La cantidad de pares utilizada para generar puntos 3D. El valor predeterminado es un mínimo de 2 pares de imágenes.

A veces, una ubicación puede quedar cubierta por muchos pares de imágenes. En este caso, la herramienta ordenará los pares basándose en los diversos parámetros de umbral especificados en la herramienta. Los pares con las puntuaciones más altas se utilizarán para generar los puntos.

Double
Umbral de área de superposición
(Opcional)

Especifique un área de umbral de superposición mínima que sea aceptable, que es un porcentaje de superposición entre un par de imágenes. Los pares de imágenes cuyas áreas de superposición sean menores a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. El rango de valores para este umbral está entre 0 y 1. El valor de umbral predeterminado es 0,6, que equivale el 60 por ciento.

Double
Umbral de calidad de ajuste
(Opcional)

Especifique la calidad de ajuste mínima que sea aceptable. El valor del umbral se comparará con el valor de calidad de ajuste almacenado en el modelo estéreo. Los pares de imágenes cuya calidad de ajuste sea inferior al umbral especificado recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. El rango de valores para este umbral está entre 0 y 1. El valor predeterminado es 0,2, que equivale el 20 por ciento.

Double
Umbral de diferencia de GSD
(Opcional)

Especifique el umbral máximo permitido para la distancia de la muestra terrestre (GSD) entre dos imágenes de un par. La ratio de resolución entre las dos imágenes se comparará con el valor del umbral. Los pares de imágenes cuya ratio de muestra terrestre sea superior a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. La ratio de umbral predeterminada es 2.

Double
Umbral de diferencia de omega/fi
(Opcional)

Especifique el umbral máximo para la diferencia de omega/fi, entre los dos pares de imágenes. Se comparan los valores de omega y fi para los pares de imágenes. Los pares de imágenes cuya diferencia de omega o fi sea superior a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. La diferencia de umbral predeterminada para cada comparación es 8.

Double

arcpy.management.GeneratePointCloud(in_mosaic_dataset, matching_method, out_folder, out_base_name, {object_size}, {ground_spacing}, {minimum_pairs}, {minimum_area}, {minimum_adjustment_quality}, {maximum_diff_gsd}, {maximum_diff_OP})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_mosaic_dataset

El dataset de mosaico de entrada que debe haber completado el proceso de ajuste de bloques y debe tener un modelo estéreo.

Para el ajuste de bloque del dataset de mosaico, utilice la herramienta Aplicar ajuste de bloque. Para generar un modelo estéreo en el dataset de mosaico, utilice la herramienta Crear modelo estéreo.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
matching_method

El método utilizado para generar puntos 3D.

  • ETMUna geocodificación estéreo basada en entidades en la que se usa el operador Harris para detectar puntos de entidad. Dado que se extraen menos puntos de entidad, este método es rápido y se puede utilizar para datos que tengan menos variaciones de terreno y detalles.
  • SGMCoincidencia semiglobal (SGM): produce puntos que son más densos y que contienen información más detallada del terreno. Se puede usar para las imágenes de áreas urbanas. Desde el punto de vista computacional, es más intensivo que el método ETM1.
  • MVMCoincidencia de imagen con varias vistas (MVM): se basa en el método de coincidencia SGM, seguido de un paso de fusión en el que las estimaciones profundas redundantes se fusionan a lo largo del modelo estéreo único. Produce puntos 3D densos y es eficiente desde el punto de vista de cómputo.2

Referencias:

  1. Heiko Hirschmuller et al., "Memory Efficient Semi-Global Matching," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volumen 1–3, (2012): 371–376.
  2. Hirschmuller, H. "Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information." Pattern Analysis and Machine Intelligence, (2008).

String
out_folder

La carpeta utilizara para almacenar los archivos LAS de salida.

Si se ejecuta esta herramienta varias veces con los mismos parámetros de entrada, la salida puede ser algo diferente, debido al muestreo aleatorio.

Folder
out_base_name

Cadena de caracteres utilizada como prefijo para formular los nombres de archivos LAS de salida. Por ejemplo, si se utiliza name como base, los archivos de salida se denominarán name1.las, name2.las, etcétera.

String
object_size
(Opcional)

Un radio de búsqueda dentro del cual se identificarán objetos de superficie como, por ejemplo, edificios o árboles. Es el tamaño lineal en unidades de mapa.

Double
ground_spacing
(Opcional)

El espaciado de terreno, expresado en metros, en el que se generan los puntos 3D.

El valor predeterminado es cinco veces el tamaño de píxel de la imagen de origen.

Double
minimum_pairs
(Opcional)

La cantidad de pares utilizada para generar puntos 3D. El valor predeterminado es un mínimo de 2 pares de imágenes.

A veces, una ubicación puede quedar cubierta por muchos pares de imágenes. En este caso, la herramienta ordenará los pares basándose en los diversos parámetros de umbral especificados en la herramienta. Los pares con las puntuaciones más altas se utilizarán para generar los puntos.

Double
minimum_area
(Opcional)

Especifique un área de umbral de superposición mínima que sea aceptable, que es un porcentaje de superposición entre un par de imágenes. Los pares de imágenes cuyas áreas de superposición sean menores a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. El rango de valores para este umbral está entre 0 y 1. El valor de umbral predeterminado es 0,6, que equivale el 60 por ciento.

Double
minimum_adjustment_quality
(Opcional)

Especifique la calidad de ajuste mínima que sea aceptable. El valor del umbral se comparará con el valor de calidad de ajuste almacenado en el modelo estéreo. Los pares de imágenes cuya calidad de ajuste sea inferior al umbral especificado recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. El rango de valores para este umbral está entre 0 y 1. El valor predeterminado es 0,2, que equivale el 20 por ciento.

Double
maximum_diff_gsd
(Opcional)

Especifique el umbral máximo permitido para la distancia de la muestra terrestre (GSD) entre dos imágenes de un par. La ratio de resolución entre las dos imágenes se comparará con el valor del umbral. Los pares de imágenes cuya ratio de muestra terrestre sea superior a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. La ratio de umbral predeterminada es 2.

Double
maximum_diff_OP
(Opcional)

Especifique el umbral máximo para la diferencia de omega/fi, entre los dos pares de imágenes. Se comparan los valores de omega y fi para los pares de imágenes. Los pares de imágenes cuya diferencia de omega o fi sea superior a este umbral recibirán una puntuación de 0 según estos criterios y descenderán en la lista ordenada. La diferencia de umbral predeterminada para cada comparación es 8.

Double

Muestra de código

Ejemplo 1 de GeneratePointCloud (ventana de Python)

Esta es una muestra de Python para la herramienta GeneratePointCloud.

import arcpy
arcpy.GeneratePointCloud_management('c:/data/BD.gdb/SpringMD', 'ETM',
                                    'c:/data/output', 'SpringLAS', '10')

Información de licenciamiento

  • Basic: No
  • Standard: Requiere ArcGIS Reality
  • Advanced: Sí

Temas relacionados