De dataset LAS a ráster (Conversión)

Resumen

Crea un ráster utilizando valores de elevación, intensidad o RGB almacenados en los puntos LIDAR a los que hace referencia el dataset LAS.

Ilustración

Ilustración de la herramienta De dataset LAS a ráster

Uso

  • Es posible hacer que la capa del dataset LAS limite los puntos LAS a mostrar y procesar seleccionando cualquier combinación de códigos de clasificación, marcadores de clasificación y valores de retorno en la configuración del filtro de la capa. Los filtros se pueden definir en el cuadro de diálogo Propiedades de capa o en la herramienta Crear capa de dataset LAS.

  • La capa de dataset LAS también se puede utilizar para controlar la aplicación de las funciones de restricción de superficie a las que un dataset LAS puede hacer referencia. Las restricciones se aplican cuando el dataset LAS se muestra o procesa como una superficie triangulada.

  • Al exportar un ráster grande, puede especificar el valor del parámetro Tipo de datos de salida como un entero para ahorrar espacio en disco si los requisitos de precisión de los valores z se pueden representar con datos enteros.

  • Se recomienda incluir un límite del área de estudio como una restricción de recorte en la definición del dataset LAS de entrada. Una razón es para evitar que se ocurra interpolación fuera de la extensión de datos reales de la topografía. Otra razón es que puede haber una grave penalización de rendimiento al utilizar las opciones de vecinos naturales si el área de datos no está definida correctamente.

    Nota:

    Cuando se utiliza la agrupación en bins como tipo de interpolación, solo se respetan las restricciones de recorte, borrado y reemplazo. Las líneas de corte y los puntos de anclaje no. El tipo de interpolación por triangulación respeta todos los tipos de restricciones, pero tarda más en ejecutarse.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Dataset LAS de entrada

El dataset LAS que se procesará.

LAS Dataset Layer
Ráster de salida

Ubicación y nombre del ráster de salida. Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase o en una carpeta como una cuadrícula de Esri, no agregue ninguna 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 .tif o en una geodatabase, el tipo de compresión de ráster y la calidad se pueden especificar utilizando la configuración del entorno de geoprocesamiento.

Raster Dataset
Campo de valor
(Opcional)

Especifica la información de los datos LIDAR que se utilizará para generar la salida de ráster.

  • ElevaciónLa elevación desde los archivos LIDAR se utilizará para crear el ráster. Esta es la opción predeterminada.
  • IntensidadLa información de intensidad de los archivos LIDAR se utilizará para crear el ráster.
  • RGBLos valores RGB de los puntos LIDAR se utilizarán para crear imágenes de tres bandas.
String
Tipo de interpolación
(Opcional)

El tipo de interpolación que se utilizará para determinar el valor de la celda del ráster de salida. Puede especificarse la interpolación basada en la agrupación en bins o en la triangulación. Cada tipo presenta opciones únicas para asignar valores a las celdas.

Cuando el Tipo de interpolación se establece en Agrupación en bins, la nube de puntos se evalúa celda por celda. El valor de cada celda que contiene puntos se determina por los puntos dentro de la celda, mientras que el valor de las celdas sin puntos puede interpolarse o asignarse como NoData. Existen las siguientes opciones para el tipo de agrupación en bins:

  • Asignación de celdas: la técnica que se utilizará para asignar valores a las celdas que contienen puntos.
    • Promedio: asigna el valor promedio de todos los puntos dentro de la celda. Esta es la opción predeterminada.
    • Mínimo: asigna el valor mínimo de los puntos que se encuentran dentro de la celda.
    • Máximo: asigna el valor máximo de los puntos que se encuentran dentro de la celda.
    • IDW: utiliza la interpolación ponderada por distancia inversa para determinar el valor de la celda.
    • Más cercano: utiliza la asignación de vecino más cercano para determinar el valor de celda.
  • Método de relleno de vacíos: la técnica que se utilizará para asignar valores a las celdas que no contienen puntos.
    • Ninguno: se asigna NoData a las celdas que no contienen puntos.
    • Simple: asigna valores a las celdas sin puntos promediando los valores de las celdas que las rodean inmediatamente. Esta técnica elimina vacíos pequeños.
    • Lineal: construye una superficie triangulada a través de las áreas vacías y utiliza la interpolación lineal en la TIN para determinar el valor de la celda vacía. Esta técnica cubrirá vacíos muy grandes en los datos y es la predeterminada.
    • Vecino natural: utiliza la interpolación de vecino natural para determinar el valor de las celdas sin puntos. Se recomienda que el dataset LAS tenga una restricción de superficie de polígono de recorte cuando utilice esta técnica.

Cuando el Tipo de interpolación se establece en Triangulación, los valores de las celdas se derivan construyendo superficies TIN en memoria a partir de los puntos y las restricciones de superficie del dataset LAS. Las TIN en memoria se utilizan para interpolar valores de celda para el ráster de salida. Existen las siguientes opciones para el tipo de triangulación:

  • Método de interpolación
    • Linear: utiliza la interpolación lineal para determinar los valores de celda.
    • Natural Neighbors: utiliza la interpolación de vecinos naturales para determinar el valor de celda.
  • Tipo de simplificación
    • Sin simplificación: los puntos del dataset LAS no se simplificarán al construir las superficies TIN intermedias.
    • Tamaño de ventana: los puntos del dataset LAS se simplificarán dividiendo la extensión de los datos en bins cuadrados y seleccionando un punto dentro de cada bin. El tamaño del bin que se utilizará para subdividir el área de datos se determinará mediante el valor proporcionado para el parámetro Resolución, y el punto que se seleccione se basará en la opción especificada para el parámetro Método de selección.
  • Método de selección
    • Maximum: se mantiene el punto con el valor más alto en cada tamaño de ventana. Esta es la opción predeterminada.
    • Minimum: se mantiene el punto con el valor más bajo en cada tamaño de ventana.
    • Closest To Mean: se mantiene el punto cuyo valor es más cercano a la media de todos los valores de los puntos en el tamaño de la ventana.

Cuando el tipo de simplificación de puntos se establece en Tamaño de ventana, se realizan submuestreos de los puntos antes de interpolar el ráster de salida dividiendo los datos en cuadrículas cuadradas. El tamaño de las cuadrículas se basa en el valor proporcionado para la resolución. La unidad del valor se basará en la unidad lineal del sistema de coordenadas horizontales del dataset LAS.

El valor de Resolución es la longitud de cada lado de la cuadrícula bidimensional que se utilizará para subdividir los datos cuando el tipo de simplificación de puntos se establezca en Tamaño de ventana. La unidad de este valor se basa en las unidades lineales del sistema de coordenadas de los datos.

Interpolate
Tipo de datos de salida
(Opcional)

Especifica el tipo de valores numéricos que se almacenarán en el ráster de salida.

  • FlotanteEl ráster de salida utilizará un punto flotante de 32 bits, que admite valores que oscilan de -3,402823466e+38 a 3,402823466e+38. Esta es la opción predeterminada.
  • EnteroEl ráster de salida utilizará una profundidad de bit de enteros apropiada. Esta opción redondea los valores z al número entero más cercano y escribe el número entero en cada valor de celda ráster.
String
Tipo de muestra
(Opcional)

Especifica cómo se interpretará el parámetro Valor de muestreo para definir el tamaño de celda del ráster de salida.

  • ObservacionesEl Valor de muestreo definirá el número de columnas o filas en el ráster de salida en función del que sea más largo. El tamaño de celda se obtendrá dividiendo el lado más largo de la extensión de la salida con la entrada en el parámetro Valor de muestreo. Si se utiliza un valor de observación de 3000 en un dataset cuyo lado más largo es de 23,67 kilómetros, la resolución del ráster de salida será de 7,89 metros. Este método ofrece una forma útil de crear una salida con un tamaño predecible que pueda generarse rápidamente.
  • Tamaño de celdaEl tamaño de celda se definirá directamente mediante el parámetro Valor de muestreo. Esta es la opción predeterminada.
String
Valor de muestra
(Opcional)

El valor utilizado junto con el parámetro Tipo de muestreo para definir el tamaño de celda del ráster de salida.

Double
Factor Z
(Opcional)

El factor por el que se multiplicarán los valores z. Generalmente se utiliza para convertir unidades lineales para que coincidan con las unidades lineales x,y. El valor predeterminado es 1, que no altera los valores de elevación. Este parámetro no está disponible si la referencia espacial de la superficie de entrada tiene un datum z con una unidad lineal especificada.

Double

arcpy.conversion.LasDatasetToRaster(in_las_dataset, out_raster, {value_field}, {interpolation_type}, {data_type}, {sampling_type}, {sampling_value}, {z_factor})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_las_dataset

El dataset LAS que se procesará.

LAS Dataset Layer
out_raster

Ubicación y nombre del ráster de salida. Cuando almacene un dataset ráster en una geodatabase o en una carpeta como una cuadrícula de Esri, no agregue ninguna 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 .tif o en una geodatabase, el tipo de compresión de ráster y la calidad se pueden especificar utilizando la configuración del entorno de geoprocesamiento.

Raster Dataset
value_field
(Opcional)

Especifica la información de los datos LIDAR que se utilizará para generar la salida de ráster.

  • ELEVATIONLa elevación desde los archivos LIDAR se utilizará para crear el ráster. Esta es la opción predeterminada.
  • INTENSITYLa información de intensidad de los archivos LIDAR se utilizará para crear el ráster.
  • RGBLos valores RGB de los puntos LIDAR se utilizarán para crear imágenes de tres bandas.
String
interpolation_type
"BINNING {cell_assignment_type} {void_fill_method}" or "TRIANGULATION {interpolation_method} {point_thinning_type} {point_selection_method} {resolution}"
(Opcional)

El tipo de interpolación que se utilizará para determinar el valor de la celda del ráster de salida. Puede especificarse la interpolación basada en la agrupación en bins o en la triangulación. Cada tipo presenta opciones únicas para asignar valores a las celdas.

Cuando el Tipo de interpolación se establece en Agrupación en bins, la nube de puntos se evalúa celda por celda. El valor de cada celda que contiene puntos se determina por los puntos dentro de la celda, mientras que el valor de las celdas sin puntos puede interpolarse o asignarse como NoData. Existen las siguientes opciones para el tipo de agrupación en bins:

  • Asignación de celdas: la técnica que se utilizará para asignar valores a las celdas que contienen puntos.
    • Promedio: asigna el valor promedio de todos los puntos dentro de la celda. Esta es la opción predeterminada.
    • Mínimo: asigna el valor mínimo de los puntos que se encuentran dentro de la celda.
    • Máximo: asigna el valor máximo de los puntos que se encuentran dentro de la celda.
    • IDW: utiliza la interpolación ponderada por distancia inversa para determinar el valor de la celda.
    • Más cercano: utiliza la asignación de vecino más cercano para determinar el valor de celda.
  • Método de relleno de vacíos: la técnica que se utilizará para asignar valores a las celdas que no contienen puntos.
    • Ninguno: se asigna NoData a las celdas que no contienen puntos.
    • Simple: asigna valores a las celdas sin puntos promediando los valores de las celdas que las rodean inmediatamente. Esta técnica elimina vacíos pequeños.
    • Lineal: construye una superficie triangulada a través de las áreas vacías y utiliza la interpolación lineal en la TIN para determinar el valor de la celda vacía. Esta técnica cubrirá vacíos muy grandes en los datos y es la predeterminada.
    • Vecino natural: utiliza la interpolación de vecino natural para determinar el valor de las celdas sin puntos. Se recomienda que el dataset LAS tenga una restricción de superficie de polígono de recorte cuando utilice esta técnica.

Cuando el Tipo de interpolación se establece en Triangulación, los valores de las celdas se derivan construyendo superficies TIN en memoria a partir de los puntos y las restricciones de superficie del dataset LAS. Las TIN en memoria se utilizan para interpolar valores de celda para el ráster de salida. Existen las siguientes opciones para el tipo de triangulación:

  • Método de interpolación
    • Linear: utiliza la interpolación lineal para determinar los valores de celda.
    • Natural Neighbors: utiliza la interpolación de vecinos naturales para determinar el valor de celda.
  • Tipo de simplificación
    • Sin simplificación: los puntos del dataset LAS no se simplificarán al construir las superficies TIN intermedias.
    • Tamaño de ventana: los puntos del dataset LAS se simplificarán dividiendo la extensión de los datos en bins cuadrados y seleccionando un punto dentro de cada bin. El tamaño del bin que se utilizará para subdividir el área de datos se determinará mediante el valor proporcionado para el parámetro Resolución, y el punto que se seleccione se basará en la opción especificada para el parámetro Método de selección.
  • Método de selección
    • Maximum: se mantiene el punto con el valor más alto en cada tamaño de ventana. Esta es la opción predeterminada.
    • Minimum: se mantiene el punto con el valor más bajo en cada tamaño de ventana.
    • Closest To Mean: se mantiene el punto cuyo valor es más cercano a la media de todos los valores de los puntos en el tamaño de la ventana.

Cuando el tipo de simplificación de puntos se establece en Tamaño de ventana, se realizan submuestreos de los puntos antes de interpolar el ráster de salida dividiendo los datos en cuadrículas cuadradas. El tamaño de las cuadrículas se basa en el valor proporcionado para la resolución. La unidad del valor se basará en la unidad lineal del sistema de coordenadas horizontales del dataset LAS.

El valor de Resolución es la longitud de cada lado de la cuadrícula bidimensional que se utilizará para subdividir los datos cuando el tipo de simplificación de puntos se establezca en Tamaño de ventana. La unidad de este valor se basa en las unidades lineales del sistema de coordenadas de los datos.

Interpolate
data_type
(Opcional)

Especifica el tipo de valores numéricos que se almacenarán en el ráster de salida.

  • FLOATEl ráster de salida utilizará un punto flotante de 32 bits, que admite valores que oscilan de -3,402823466e+38 a 3,402823466e+38. Esta es la opción predeterminada.
  • INTEl ráster de salida utilizará una profundidad de bit de enteros apropiada. Esta opción redondea los valores z al número entero más cercano y escribe el número entero en cada valor de celda ráster.
String
sampling_type
(Opcional)

Especifica cómo se interpretará el parámetro Valor de muestreo para definir el tamaño de celda del ráster de salida.

  • OBSERVATIONSEl Valor de muestreo definirá el número de columnas o filas en el ráster de salida en función del que sea más largo. El tamaño de celda se obtendrá dividiendo el lado más largo de la extensión de la salida con la entrada en el parámetro Valor de muestreo. Si se utiliza un valor de observación de 3000 en un dataset cuyo lado más largo es de 23,67 kilómetros, la resolución del ráster de salida será de 7,89 metros. Este método ofrece una forma útil de crear una salida con un tamaño predecible que pueda generarse rápidamente.
  • CELLSIZEEl tamaño de celda se definirá directamente mediante el parámetro Valor de muestreo. Esta es la opción predeterminada.
String
sampling_value
(Opcional)

El valor utilizado junto con el parámetro Tipo de muestreo para definir el tamaño de celda del ráster de salida.

Double
z_factor
(Opcional)

El factor por el que se multiplicarán los valores z. Generalmente se utiliza para convertir unidades lineales para que coincidan con las unidades lineales x,y. El valor predeterminado es 1, que no altera los valores de elevación. Este parámetro no está disponible si la referencia espacial de la superficie de entrada tiene un datum z con una unidad lineal especificada.

Double

Muestra de código

Ejemplo 1 de LasDatasetToRaster (ventana de Python)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en la ventana de Python.

arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.LasDatasetToRaster('baltimore.lasd', 'baltimore.tif', 'INTENSITY',
                          'TRIANGULATION LINEAR WINDOW_SIZE 10', 'FLOAT',
                          'CELLSIZE', 10, 3.28)
Ejemplo 2 de LasDatasetToRaster (secuencia de comandos independiente)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en un script independiente de Python.

'''*********************************************************************
Name: Export Elevation Raster from Ground LAS Measurements
Description: This script demonstrates how to export
             ground measurements from LAS files to a raster using a
             LAS dataset. This sample is designed to be used as a script
             tool.
*********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

try:
    # Set Local Variables
    inLas = arcpy.GetParameterAsText(0)
    recursion = arcpy.GetParameterAsText(1)
    surfCons = arcpy.GetParameterAsText(2)
    classCode = arcpy.GetParameterAsText(3)
    returnValue = arcpy.GetParameterAsText(4)
    spatialRef = arcpy.GetParameterAsText(5)
    lasD = arcpy.GetParameterAsText(6)
    outRaster = arcpy.GetParameterAsText(7)
    cellSize = arcpy.GetParameter(8)
    zFactor = arcpy.GetParameter(9)

    # Execute CreateLasDataset
    arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasD, recursion, surfCons, sr)
    # Execute MakeLasDatasetLayer
    lasLyr = arcpy.CreateUniqueName('Baltimore')
    arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasD, lasLyr, classCode, returnValue)
    # Execute LasDatasetToRaster
    arcpy.conversion.LasDatasetToRaster(lasLyr, outRaster, 'ELEVATION',
                              'TRIANGULATION LINEAR WINDOW_SIZE 10', 'FLOAT',
                              'CELLSIZE', cellSize, zFactor)
    print(arcpy.GetMessages())

except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())

except Exception as err:
    print(err.args[0])

finally:
    arcpy.management.Delete(lasLyr)

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere Spatial Analyst o 3D Analyst
  • Standard: Sí
  • Advanced: Sí

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