Задать коды класса LAS с помощью объектов (3D Analyst)

Сводка

Классифицирует точки LAS, которые перекрывают двумерный экстент входных объектов.

Использование

  • Подлежат повторной классификации все точки LAS, частично перекрывающие двумерный экстент входных точек, линий и полигонов, а также любых буферов, которые могут быть применены. Если для повторной классификации точек LAS потребуется трех-мерное расстояние от 3D-объектов, попробуйте использовать инструмент Найти местонахождение точек LAS по близости.

  • Буферное расстояние может быть важным для точек и линий, т.к. менее вероятно, что заданная точка LAS попадет аккурат на линию или будет иметь ровно те же координаты, что и входная точка. Для буфера применяются единицы расстояния в зависимости от линейных единиц пространственной привязки набора данных LAS.

  • Если точки слоя набора данных LAS были отфильтрованы, то будут переклассифицированы только отфильтрованные точки, которые перекрывают входные объекты. Слой набора данных LAS может фильтроваться с помощью любой комбинации кодов классификации, флагов классификации и возвращаемых значений через диалоговое окно Свойства слоя или инструмент Создать слой набора данных LAS.

  • Формат LAS поддерживает классификацию точек на основе спецификаций, разработанных обществом American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). На платформе ArcGIS применяется схема классификации, предназначенная для LAS-файлов версии 1.4:

    Значение классификации Тип классификации

    0

    Классификация не выполнялась

    1

    Не назначено

    2

    Земля

    3

    Низкая растительность

    4

    Средняя растительность

    5

    Высокая растительность

    6

    Здание

    7

    Низкий шум

    8

    Ключевые для модели / Зарезервировано

    9

    Вода

    10

    Железная дорога

    11

    Дорожное покрытие

    12

    Наложение / Зарезервировано

    13

    Проволочное ограждение

    14

    Провод

    15

    Опора ЛЭП

    16

    Изолятор

    17

    Мостовой настил

    18

    Высокий шум

    19 – 63

    Зарезервировано для Определения ASPRS (LAS от 1.1 до 1.3 поддерживают коды классов до 31)

    32 – 255

    Задается пользователем (поддерживается только в LAS 1.0 и в некоторых версиях 1.4)

    Примечание:

    При появлении новых кодов классов в LAS 1.4, которые ранее были зарезервированы, коды классов 8 и 12 были изменены с Ключевые для модели и Наложение на Зарезервировано.

Синтаксис

arcpy.3d.SetLasClassCodesUsingFeatures(in_las_dataset, feature_class, {compute_stats})
ParameterОбъяснениеТип данных
in_las_dataset

Обрабатываемый набор данных LAS.

LAS Dataset Layer
feature_class
[[features, buffer_distance, new_class, synthetic, key_point, withheld, overlap],...]

Введите каждый объект и связанные с ним опции, которые будут использоваться для определения операции классификации, как перечень списков ,например, [['feature1', 6, 9, 'NO_CHANGE', 'SET', 'CLEAR', 'NO_CHANGE'], ['feature 2', 0, 6, 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE']]. Каждый объект содержит следующие опции:

  • features - объекты, которые используются для перекодировки точек LAS.
  • buffer_distance - расстояние, которое применяется вокруг входных объектов для поиска точек LAS, которые попали в его пределы.
  • new_class - код класса, который будет назначен.
  • synthetic - флаг классификации "синтетическая", которая используется для идентификации точек, которые не захвачены сенсором лидара.
  • key_point - флаг классификации "Ключевая точка модели" представляет поднабор точек, которые могут использоваться для захвата необходимого уровня детальности заданного кода класса.
  • withheld - флаг классификации "Исключенная" говорит об ошибочных данных, которые следует исключить из анализа и визуализации.
  • overlap - обозначение Наложение указывает на точки из перекрывающихся наборов данных и поддерживается только в версии файлов LAS 1.4.
Value Table
compute_stats
(Дополнительный)

Определяет, следует ли вычислять статистику для файлов LAS, на которые ссылается набор данных LAS. Вычисление статистики определяет пространственный индекс для каждого файла LAS, что улучшает производительность анализа и отображения. Статистика также улучшает фильтрацию и символы, ограничивая отображение таких атрибутов LAS, как коды классификации и возвращаемая информация, значениями, которые присутствуют в файле LAS.

  • COMPUTE_STATSСтатистика будет рассчитана.
  • NO_COMPUTE_STATSСтатистика не будет рассчитана. Используется по умолчанию.
Boolean

Производные выходные данные

NameОбъяснениеТип данных
derived_las_dataset

Обновленный набор данных LAS.

Слой набора данных LAS

Пример кода

SetLasClassCodesUsingFeatures, пример 1 (окно Python)

В следующем примере показано использование этого инструмента в окне Python.

arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.SetLasClassCodesUsingFeatures_3d("test.lasd", ["lake.shp", 0, 9],
                                       compute_stats="COMPUTE_STATS")
SetLasClassCodesUsingFeatures, пример 2 (автономный скрипт)

В следующем примере показано использование этого инструмента в автономном скрипте Python.

'''**********************************************************************
Name: Assign Withheld Classification Flag to Outlier Points in LAS Files
Description: Uses Locate Outliers to identify points in LAS files that
             should be assigned the 'withheld' classification flag.
             Designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
outliers = 'in_memory/outliers'

# Execute LocateOutliers
arcpy.ddd.LocateOutliers(lasD, outliers, 'APPLY_HARD_LIMIT', -10,
                         350, 'APPLY_COMPARISON_FILTER', 1.2, 120,
                         0.8, 8000)

# Execute SetLasClassCodeUsingFeatures
arcpy.ddd.SetLasClassCodesUsingFeatures(lasd, [["outliers.shp", 5,
                                                "NO_CHANGE", "NO_CHANGE",
                                                "NO_CHANGE", "SET"]])

Информация о лицензиях

  • Basic: Требуется 3D Analyst
  • Standard: Требуется 3D Analyst
  • Advanced: Требуется 3D Analyst

Связанные разделы