| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
Dataset LAS de entrada | El dataset LAS que se va a procesar. | LAS Dataset Layer |
Ráster de salida | Ubicación y nombre del ráster de salida. Al almacenar un dataset ráster en una geodatabase o en una carpeta como una Cuadrícula de Esri, no agregue una extensión de archivo al nombre del dataset ráster. Se puede indicar una extensión de archivo para definir el formato del ráster al almacenarlo en una carpeta, como .tif para generar un GeoTIFF o .img para generar un archivo con el formato ERDAS IMAGINE. Si el ráster se almacena como un archivo TIFF o en una geodatabase, su tipo de compresión de ráster y la calidad se pueden especificar utilizando la configuración del entorno de geoprocesamiento. | Raster Dataset |
Método (Opcional) | Especifica el tipo de estadísticas que se adquirirán sobre los puntos LAS en cada celda del ráster de salida.
| String |
Tipo de muestra (Opcional) | Especifica el método que se utilizará para interpretar el valor del parámetro Valor de muestreo para definir la resolución del ráster de salida.
| String |
Valor de muestra (Opcional) | El valor utilizado junto con el parámetro Tipo de muestreo para definir la resolución del ráster de salida. | Double |
Resumen
Crea un ráster cuyos valores de celda reflejan información estadística sobre los puntos LAS.
Uso
-
Puede filtrar los puntos procesados por esta herramienta utilizando cualquier combinación de códigos de clasificación, marcadores de clasificación y valores de retorno mediante los filtros de puntos de la capa de dataset LAS. Los filtros se pueden definir en el cuadro de diálogo Propiedades de capa o mediante la herramienta Crear capa de dataset LAS. Los filtros de puntos LAS se reflejarán en los resultados obtenidos para todos las salidas estadísticas excepto para el método Recuento de pulsos, que evalúa todos los puntos del último retorno.
La opción Recuento de puntos del parámetro Método evalúa la densidad de puntos del dataset LAS. Esta información resulta útil al detectar puntos calientes irregulares de puntos de alta densidad, porque este tipo de datos puede producir un rendimiento deteriorado al procesar los archivos LAS con otras herramientas. Si encuentra puntos calientes de alta densidad, se puede utilizar la herramienta LAS fino para producir una nueva nube de puntos con una distribución espacial más coherente.
La opción Código de clase más frecuente del parámetro Método se puede utilizar para identificar el número de objetos únicos definidos por un código de clase específico, especialmente si esos objetos están separados espacialmente en la dirección horizontal. Para ello, primero aplique un filtro de punto para aislar el código de clase específico. A continuación, cree el ráster de estadísticas utilizando un tamaño de celda lo suficientemente grande para garantizar que la conectividad de celdas que representan puntos pertenezca al mismo objeto y que se conservan los huecos entre puntos de objetos diferentes. Por ejemplo, para determinar el tamaño de celda adecuado para conectar puntos que pertenecen a una farola, tenga en cuenta el espaciado general de los puntos y la distancia entre las farolas cercanas. El ráster resultante se puede utilizar para evaluar la huella de cada objeto. El número de objetos únicos se puede obtener convirtiendo el ráster en una entidad poligonal con la herramienta De ráster a polígono o asignando un valor único a cada clúster de celdas utilizando la herramienta Grupo de regiones.
Parámetros
arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(in_las_dataset, out_raster, {method}, {sampling_type}, {sampling_value})| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
in_las_dataset | El dataset LAS que se va a procesar. | LAS Dataset Layer |
out_raster | Ubicación y nombre del ráster de salida. Al almacenar un dataset ráster en una geodatabase o en una carpeta como una Cuadrícula de Esri, no agregue una extensión de archivo al nombre del dataset ráster. Se puede indicar una extensión de archivo para definir el formato del ráster al almacenarlo en una carpeta, como .tif para generar un GeoTIFF o .img para generar un archivo con el formato ERDAS IMAGINE. Si el ráster se almacena como un archivo TIFF o en una geodatabase, su tipo de compresión de ráster y la calidad se pueden especificar utilizando la configuración del entorno de geoprocesamiento. | Raster Dataset |
method (Opcional) | Especifica el tipo de estadísticas que se adquirirán sobre los puntos LAS en cada celda del ráster de salida.
| String |
sampling_type (Opcional) | Especifica el método que se utilizará para interpretar el valor del parámetro Valor de muestreo para definir la resolución del ráster de salida.
| String |
sampling_value (Opcional) | El valor utilizado junto con el parámetro Tipo de muestreo para definir la resolución del ráster de salida. | Double |
Muestra de código
En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en la ventana de Python.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.LasPointStatsAsRaster_3d("test.lasd", "lidar_intensity.img",
"INTENSITY_RANGE", "CELLSIZE", 15)En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en un script independiente de Python.
'''**********************************************************************
Name: LAS Point Statistics As Raster
Description: Identifies the most frequently occurring return value for
each pulse in a given set of LAS files.
Designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy
# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
inLas = arcpy.GetParameterAsText(1) #input las files
sr = arcpy.GetParameter(2) #spatial reference of las dataset
statsRaster = arcpy.GetParameterAsText(3)
# Execute CreateLasDataset
arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasD, 'RECURSION', '', sr)
# Execute LasPointStatsAsRaster
arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasD, statsRaster,
"PREDOMINANT_RETURNS_PER_PULSE",
"CELLSIZE", 15)Entornos
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere 3D Analyst o Spatial Analyst
- Standard: Sí
- Advanced: Sí