Générer un nuage de points (Gestion des données)

Résumé

Calcule des points 3D à partir de couples stéréoscopiques et génère un nuage de points sous la forme d’un ensemble de fichiers LAS.

Le tuilage des fichiers LAS repose sur un espacement au sol de 1 000 sur 1 000. Les points dans chaque tuile LAS sont calculés en sélectionnant des paires, en fonction de critères définis par l'utilisateur, et les points de filtre à partir des paires sélectionnées. L'entrée de cet outil est une mosaïque contenant un modèle stéréo. La sortie de cet outil peut servir à générer un modèle numérique de terrain (DTM) ou un modèle de surface numérique (DSM).

Utilisation

  • Si cet outil est exécuté plusieurs fois avec les mêmes paramètres en entrée, la sortie peut être légèrement différente en raison de l'échantillonnage aléatoire.

  • L'ordre des couples stéréoscopiques dans le paramètre Number of Image Pairs (Nombre de paires d'images) repose d'abord sur les valeurs que vous définissez pour Adjustment Quality Threshold (Seuil de qualité d'ajustement), GSD Difference Threshold (Seuil de différence GSD) et Omega/Phi Difference Threshold (Seuil de différence Omega/Phi). Chacun de ces seuils attribue un score de 0 à une paire d'images si elle n'atteint pas ce seuil. Un score de 1 est attribué pour chaque seuil atteint. Le maximum est de 3. Les scores les plus élevés sont classés en haut de la liste des priorités. Ensuite, le Overlap Area Threshold (Seuil de la zone de superposition) est pris en compte pour toutes les paires présentant les mêmes scores. L'angle d'intersection entre les paires d'images est utilisé comme dernier critère pour classer la liste. L'angle d'intersection le plus important est classé en premier.

  • Si vous souhaitez utiliser un couple en particulier pour générer un nuage de points, définissez une valeur élevée pour ce couple dans le champ Utiliser de la table stéréo. Pour ouvrir la table stéréo, cliquez avec le bouton droit sur la couche de mosaïque dans la fenêtre Contenu et choisissez Ouvrir > Stéréo.

Paramètres

ÉtiquetteExplicationType de données
Mosaïque en entrée

Le jeu de données mosaïque en entrée qui doit avoir terminé le processus d’ajustement de bloc et posséder un modèle stéréo.

Pour procéder à l'ajustement de bloc de la mosaïque, utilisez l'outil Appliquer l'ajustement de bloc. Pour construire un modèle stéréo sur la mosaïque, utilisez l'outil Construire un modèle stéréo.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Méthode d’appariement

La méthode utilisée pour générer des points 3D.

Bibliographie :

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

  • Appariement MNT étenduAppariement stéréo basé sur les entités dans lequel l’opérateur Harris permet de détecter les points d’entités. Comme un nombre de points moins important est extrait, cette méthode est rapide et peut servir pour les données avec moins de détails et de variations de MNT.
  • Appariement semi-globalL’appariement semi-global (SGM, Semi-Global Matching) génère des points plus denses et avec des informations plus détaillées sur le MNT. Elle peut être utilisée pour les images de zones urbaines. Elle utilise plus de ressources que la méthode ETM.1
  • Appariement d’images à plusieurs vuesL’appariement d’images à plusieurs vues (MVM, Multi-view image matching) repose sur la méthode d’appariement SGM, suivie par une étape de fusion dans laquelle les estimations de profondeur redondantes sont fusionnées dans un modèle stéréo unique. Cette méthode génère des points 3D denses et est très efficace.2
String
Dossier LAS en sortie

Le dossier utilisé pour stocker les fichiers LAS en sortie.

Si cet outil est exécuté plusieurs fois avec les mêmes paramètres en entrée, la sortie peut être légèrement différente en raison de l'échantillonnage aléatoire.

Folder
Nom de base LAS en sortie

Une chaîne utilisée comme préfixe pour formuler les noms de fichiers LAS en sortie. Par exemple, si name est utilisé comme base, les fichiers en sortie se nomment name1.las, name2.las etc.

String
Taille d'objet maximale (en mètres)
(Facultatif)

Un rayon de recherche au sein duquel les objets de surface, tels que les bâtiments ou les arbres, sont identifiés. Il s'agit de la taille linéaire en unités de carte.

Double
Espacement au sol du MNS (en mètres)
(Facultatif)

L'espace au sol, en mètres, auquel sont générés les points 3D.

La valeur par défaut est cinq fois supérieure à la taille de pixel de l'image source.

Double
Nombre de paires d'images
(Facultatif)

Le nombre de paires utilisées pour générer des points 3D. La valeur par défaut est de 2 paires d'images minimum.

Il peut arriver qu'un emplacement soit recouvert de nombreuses paires d'images. Dans ce cas, l’outil classe les paires en fonction des différents paramètres de seuil spécifiés dans cet outil. Les paires dont les scores sont les plus élevés sont utilisés pour générer les points.

Double
Seuil de la zone de superposition
(Facultatif)

Indiquez une zone de seuil de superposition minimum qui est acceptable, c'est-à-dire un pourcentage de superposition entre une paire d'images. Les paires d'images dont les zones de superposition sont inférieures à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La plage de valeurs pour le seuil va de 0 à 1. La valeur de seuil par défaut est égale à 0.6, c'est-à-dire 60 pour cent.

Double
Seuil de qualité d'ajustement
(Facultatif)

Indiquez la qualité d'ajustement minimum qui est acceptable. La valeur de seuil est comparée à la valeur de qualité d’ajustement qui est stockée dans le modèle stéréo. Les paires d'images dont la qualité d'ajustement est inférieure au seuil spécifié reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La plage de valeurs pour le seuil va de 0 à 1. La valeur par défaut est égale à 0.2, c'est-à-dire 20 pour cent.

Double
Seuil de différence GSD
(Facultatif)

Indiquez le seuil maximal autorisé pour la distance maximale de référence au sol (GSD) entre deux images d'une paire. Le ratio de résolution entre les deux images est comparé à la valeur de seuil. Les paires d'images dont le ratio de référence au sol est supérieur à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. Le ratio de seuil par défaut est égal à 2.

Double
Seuil de différence Omega/Phi
(Facultatif)

Spécifiez le seuil maximal pour la différence Omega\Phi entre les deux paires d'images. Les valeurs Omega et les valeurs Phi pour les paires d'images sont comparées. Les paires d'images dont la différence Omega ou Phi est supérieure à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La différence de seuil par défaut pour chaque comparaison est égale à 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})
NomExplicationType de données
in_mosaic_dataset

Le jeu de données mosaïque en entrée qui doit avoir terminé le processus d’ajustement de bloc et posséder un modèle stéréo.

Pour procéder à l'ajustement de bloc de la mosaïque, utilisez l'outil Appliquer l'ajustement de bloc. Pour construire un modèle stéréo sur la mosaïque, utilisez l'outil Construire un modèle stéréo.

Mosaic Dataset; Mosaic Layer
matching_method

La méthode utilisée pour générer des points 3D.

  • ETMAppariement stéréo basé sur les entités dans lequel l’opérateur Harris permet de détecter les points d’entités. Comme un nombre de points moins important est extrait, cette méthode est rapide et peut servir pour les données avec moins de détails et de variations de MNT.
  • SGML’appariement semi-global (SGM, Semi-Global Matching) génère des points plus denses et avec des informations plus détaillées sur le MNT. Elle peut être utilisée pour les images de zones urbaines. Elle utilise plus de ressources que la méthode ETM.1
  • MVML’appariement d’images à plusieurs vues (MVM, Multi-view image matching) repose sur la méthode d’appariement SGM, suivie par une étape de fusion dans laquelle les estimations de profondeur redondantes sont fusionnées dans un modèle stéréo unique. Cette méthode génère des points 3D denses et est très efficace.2

Bibliographie :

  1. Heiko Hirschmuller et al., "Memory Efficient Semi-Global Matching," ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume 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

Le dossier utilisé pour stocker les fichiers LAS en sortie.

Si cet outil est exécuté plusieurs fois avec les mêmes paramètres en entrée, la sortie peut être légèrement différente en raison de l'échantillonnage aléatoire.

Folder
out_base_name

Une chaîne utilisée comme préfixe pour formuler les noms de fichiers LAS en sortie. Par exemple, si name est utilisé comme base, les fichiers en sortie se nomment name1.las, name2.las etc.

String
object_size
(Facultatif)

Un rayon de recherche au sein duquel les objets de surface, tels que les bâtiments ou les arbres, sont identifiés. Il s'agit de la taille linéaire en unités de carte.

Double
ground_spacing
(Facultatif)

L'espace au sol, en mètres, auquel sont générés les points 3D.

La valeur par défaut est cinq fois supérieure à la taille de pixel de l'image source.

Double
minimum_pairs
(Facultatif)

Le nombre de paires utilisées pour générer des points 3D. La valeur par défaut est de 2 paires d'images minimum.

Il peut arriver qu'un emplacement soit recouvert de nombreuses paires d'images. Dans ce cas, l’outil classe les paires en fonction des différents paramètres de seuil spécifiés dans cet outil. Les paires dont les scores sont les plus élevés sont utilisés pour générer les points.

Double
minimum_area
(Facultatif)

Indiquez une zone de seuil de superposition minimum qui est acceptable, c'est-à-dire un pourcentage de superposition entre une paire d'images. Les paires d'images dont les zones de superposition sont inférieures à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La plage de valeurs pour le seuil va de 0 à 1. La valeur de seuil par défaut est égale à 0.6, c'est-à-dire 60 pour cent.

Double
minimum_adjustment_quality
(Facultatif)

Indiquez la qualité d'ajustement minimum qui est acceptable. La valeur de seuil est comparée à la valeur de qualité d’ajustement qui est stockée dans le modèle stéréo. Les paires d'images dont la qualité d'ajustement est inférieure au seuil spécifié reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La plage de valeurs pour le seuil va de 0 à 1. La valeur par défaut est égale à 0.2, c'est-à-dire 20 pour cent.

Double
maximum_diff_gsd
(Facultatif)

Indiquez le seuil maximal autorisé pour la distance maximale de référence au sol (GSD) entre deux images d'une paire. Le ratio de résolution entre les deux images est comparé à la valeur de seuil. Les paires d'images dont le ratio de référence au sol est supérieur à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. Le ratio de seuil par défaut est égal à 2.

Double
maximum_diff_OP
(Facultatif)

Spécifiez le seuil maximal pour la différence Omega\Phi entre les deux paires d'images. Les valeurs Omega et les valeurs Phi pour les paires d'images sont comparées. Les paires d'images dont la différence Omega ou Phi est supérieure à ce seuil reçoivent un score de 0 pour ce critère et leur position décroît dans la liste classée. La différence de seuil par défaut pour chaque comparaison est égale à 8.

Double

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil GeneratePointCloud (fenêtre Python)

Il s’agit d'un exemple Python d'utilisation de l'outil GeneratePointCloud.

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

Informations de licence

  • Basic: Non
  • Standard: Non
  • Advanced: Nécessite O

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