Классифицировать перекрытие LAS (3D Analyst)

Краткая информация

Классифицирует точки LAS из перекрывающихся сканов лазерной аэрофотосъемки.

Иллюстрация

Использование

• Равномерное распределение точек часто повышает производительность последующих инструментов. Данные, полученные из точек с неравномерным распределением, могут давать нежелательную погрешность. Когда при лазерной аэрофотосъемке точки LAS находятся на перекрывающихся линиях полета, данные LAS обычно имеют более высокую плотность точек в области перекрытия. Угол сканирования точек с разных линий полета также может сильно различаться. Обычно точки с большими углами сканирования будут иметь большую погрешность, чем точки, углы сканирования которых ближе к надиру. Классификация точек перекрытия позволяет фильтровать данные LAS таким образом, чтобы обеспечить постоянную плотность точек. Обозначение перекрытия позволяет фильтровать точки и исключать их из операций визуализации и последующего анализа.

• Атрибут идентификатора источника точки LAS идентифицирует линию полета, с которой была получена точка. Этот атрибут используется для установления наличия точек перекрытия. Данные LAS оцениваются в пределах заданного расстояния выборки. Когда в оцениваемой области обнаруживаются точки с разными идентификаторами источников точек, для определения того, какой идентификатор источника точек будет предоставлять непересекающиеся точки, используется угол сканирования. Идентификатор источника точки, угол сканирования которого ближе всего к 0 или надиру, будет показывать точки без перекрытия. Точки, связанные с остальными идентификаторами источников точек, будут помечены как перекрывающиеся.

  Размер выборки, используемый для оценки точек LAS, должен примерно в два-три раза превышать номинальный интервал между точками данных LAS. Использование большего расстояния выборки приводит к возможности неправильной классификации точек, а использование меньших размеров выборки может не охватить достаточное количество точек для правильного определения точек перекрытия.

• Этот инструмент работает с файлами листов .las или .zlas, которые объединяют записи точек из нескольких линий полета. Каждый файл обрабатывается независимо, т.е. перекрывающиеся точки не будут обнаружены, если каждая линия полета хранится в отдельном файле. Используйте инструмент Лист LAS для объединения таких файлов.

• Точкам перекрытия в файлах LAS версии 1.4 с форматами записи точек с 6 по 8 будет присвоен флаг классификации Наложение. Это позволяет точкам сохранять исходное классификационное значение. Точкам перекрытия во всех других поддерживаемых файлах .las будет присвоено значение кода классов, равное 12. Если значение кода класса 12 уже используется входными файлами .las для представления данных, отличных от перекрывающихся сканирований, рассмотрите использование инструмента Изменить коды классов LAS для переназначения этим точкам другого значения до запуска данного инструмента.

Параметры

Диалог

Подпись	Описание	Тип данных
Входной набор данных LAS	Обрабатываемый набор данных в листах LAS.	LAS Dataset Layer
Расстояние выборки	Расстояние любого измерения квадратной области, которое будет использоваться для оценки данных LAS. Если для линейный единиц измерений задано Неизвестно, единица измерения будет определяться пространственной привязкой входного файла .las.	Linear Unit
Экстент обработки (Дополнительный)	Экстент данных, который будет оцениваться. Текущий экстент отображения — Экстент будет основан на активной карте или сцене. Эта опция доступна только при наличии активной карты. Экстент слоя — Экстент будет основан на активном слое карты. Используйте раскрывающийся список, чтобы выбрать доступный слой, или используйте опцию Экстент данных во всех слоях, чтобы получить объединенный экстент всех активных слоев карты, за исключением базовой карты. Эта опция доступна только при наличии активной карты со слоями. Обзор — Экстент будет основан на существующем наборе данных. Пересечение входных данных — Экстент будет основан на минимальном или пересекающемся экстенте всех входных данных. Если никакие входные данные не перекрываются, получится пустой экстент со всеми нулями. Объединение входных данных — Экстент будет основан на максимальном или объединенном экстенте всех входных данных. Сбросить экстент — Экстент будет сброшен до значения по умолчанию. Координаты, введенные вручную – Координаты должны быть числовыми значениями и находиться в системе координат активной карты. На карте могут использоваться разные единицы отображения	Extent
Обрабатывать все файлы LAS, пересекающие экстент (Дополнительный)	Указывает, как область интереса будет использоваться для определения того, как будут обработаны файлы .las. Область интереса определяется значениями параметра Экстентом обработки, Граница обработки или сочетанием того и другого. Не отмечено – будут обработаны только те точки LAS, что пересекают область интереса. Это значение по умолчанию Отмечено – если какая-либо часть файла .las пересекает область интереса, будут обработаны все точки файла, включая те, что находятся вне области интереса.	Boolean
Вычислить статистику (Дополнительный)	Определяет, будет ли вычисляться статистика 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. Отмечено – статистика будет рассчитана. Это значение по умолчанию Не отмечено – статистика не будет рассчитана.	Boolean
Обновить пирамидные слои (Дополнительный)	Определяет, будут ли пирамидные слои для набора данных LAS обновлены после изменения кодов классов. Отмечено - пирамидные слои для набора данных LAS будут обновлены. Это значение по умолчанию Не отмечено - пирамидные слои для набора данных LAS не будут обновлены.	Boolean

Производные выходные данные

Подпись	Описание	Тип данных
Выходной набор данных LAS	Набор данных LAS, который будет изменен.	LAS Dataset Layer

Python

arcpy.ddd.ClassifyLasOverlap(in_las_dataset, sample_distance, {extent}, {process_entire_files}, {compute_stats}, {update_pyramid})

Имя	Описание	Тип данных
in_las_dataset	Обрабатываемый набор данных в листах LAS.	LAS Dataset Layer
sample_distance	Расстояние любого измерения квадратной области, которое будет использоваться для оценки данных LAS. Это значение можно выразить как число и значение линейных единиц, например, 3 метра. Если для линейный единиц измерений задано Unknown, единица измерения будет определяться пространственной привязкой входного файла .las.	Linear Unit
extent (Дополнительный)	Экстент данных, который будет оцениваться. MAXOF – Будет использоваться максимальный экстент всех входных данных. MINOF – Будет использоваться минимальная область, которая является общей для всех входных данных. DISPLAY — Экстент равен видимому отображению. Имя слоя — Будет использоваться экстент указанного слоя. Объект Extent — Будет использоваться экстент указанного объекта. Строка координат, разделенная пробелами – Будет использоваться экстент указанной строки. Координаты выражаются в порядке x-мин, y-мин, x-макс, y-макс.	Extent
process_entire_files (Дополнительный)	Указывает, как применяется экстент обработки. PROCESS_EXTENT—Будут обработаны только те точки LAS, что пересекают область интереса. Это значение по умолчанию PROCESS_ENTIRE_FILES—Если какая-либо часть файла .las пересекает область интереса, будут обработаны все точки файла, включая те, что находятся вне области интереса.	Boolean
compute_stats (Дополнительный)	Определяет, будет ли вычисляться статистика 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_STATS—Статистика будет рассчитана. Это значение по умолчанию NO_COMPUTE_STATS—Статистика не будет рассчитана.	Boolean
update_pyramid (Дополнительный)	Определяет, будут ли пирамидные слои для набора данных LAS обновлены после изменения кодов классов. UPDATE_PYRAMID—Пирамидные слои для набора данных LAS будут обновлены. Это значение по умолчанию NO_UPDATE_PYRAMID—Пирамидные слои для набора данных LAS не будут обновлены.	Boolean

Производные выходные данные

Имя	Описание	Тип данных
out_las_dataset	Набор данных LAS, который будет изменен.	LAS Dataset Layer

Пример кода

ClassifyLasOverlap, пример 1 (окно Python)

В следующем примере показано использование этого инструмента в окне Python.

arcpy.env.workspace = 'C:/data'

arcpy.ddd.ClassifyLasOverlap('Denver_2.lasd', '1 Meter')

ClassifyLasOverlap, пример 2 (автономный скрипт)

В следующем примере показано использование этого инструмента как автономного скрипта Python.

'''****************************************************************************
       Name: Classify Lidar & Extract Building Footprints
Description: Extract footprint from lidar points classified as buildings, 
             regularize its geometry, and calculate the building height.

****************************************************************************'''
import arcpy

lasd = arcpy.GetParameterAsText(0)
dem = arcpy.GetParameterAsText(1)
footprint = arcpy.GetParameterAsText(2)

try:
    desc = arcpy.Describe(lasd)
    if desc.spatialReference.linearUnitName in ['Foot_US', 'Foot']:
        unit = 'Feet'
    else:
        unit = 'Meters'
    ptSpacing = desc.pointSpacing * 2.25
    sampling = '{0} {1}'.format(ptSpacing, unit)
    # Classify overlap points
    arcpy.ddd.ClassifyLASOverlap(lasd, sampling)
    # Classify ground points
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd)
    # Filter for ground points
    arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasd, 'ground', class_code=[2])
    # Generate DEM
    arcpy.conversion.LasDatasetToRaster('ground', dem, 'ELEVATION', 
                                        'BINNING NEAREST NATURAL_NEIGHBOR', 
                                        sampling_type='CELLSIZE', 
                                        sampling_value=desc.pointSpacing)
    # Classify noise points
    arcpy.ddd.ClassifyLasNoise(lasd, method='ISOLATION', edit_las='CLASSIFY', 
                               withheld='WITHHELD', ground=dem, 
                               low_z='-2 feet', high_z='300 feet', 
                               max_neighbors=ptSpacing, step_width=ptSpacing, 
                               step_height='10 feet')
    # Classify buildings
    arcpy.ddd.ClassifyLasBuilding(lasd, '7.5 feet', '80 Square Feet')
    #Classify vegetation
    arcpy.ddd.ClassifyLasByHeight(lasd, 'GROUND', [8, 20, 55], 
                                  compute_stats='COMPUTE_STATS')
    # Filter LAS dataset for building points
    lasd_layer = 'building points'
    arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasd, lasd_layer, class_code=[6])
    # Export raster from lidar using only building points
    temp_raster = 'in_memory/bldg_raster'
    arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasd_layer, temp_raster,
                                           'PREDOMINANT_CLASS', 'CELLSIZE', 2.5)
    # Convert building raster to polygon
    temp_footprint = 'in_memory/footprint'
    arcpy.conversion.RasterToPolygon(temp_raster, temp_footprint)
    # Regularize building footprints
    arcpy.ddd.RegularizeBuildingFootprint(temp_footprint, footprint, 
                                          method='RIGHT_ANGLES')

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

Параметры среды

Текущая рабочая область, Экстент

Информация о лицензиях

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