Наверх

Интерполировать из облака точек (Управление данными)

В этом разделе

  1. Краткая информация
  2. Использование
  3. Параметры
  4. Параметры среды
  5. Информация о лицензиях

Краткая информация

Интерполирует цифровую модель поверхности (ЦМП) или цифровую модель местности (ЦММ) из облака точек.

Использование

  • Облако точек может быть либо в форме файлов LAS, либо в форме таблицы точек решения.

Параметры

ДиалогPython

ПодписьОписаниеТип данных
Входная папка LAS или таблица точек

Путь и имя входного файла, папки или векторного слоя. Входными данными может быть папка с файлами LAS или таблица точек решения из инструментов ортокартографии. Для облачного хранилища укажите путь к облачному хранилищу, например C:\Temp\Cloud.acs\lasfolder.

Файлы LAS могут быть выходными данными инструмента Создать облако точек, в котором точки LAS классифицируются на точки на поверхности и над поверхностью. Таблица точек решения является выходными данными либо инструмента Вычислить блочное уравнивание, либо Вычислить модель камеры.

Folder; File; Feature Class; Feature Layer
Выходной растр

Местоположение, имя и расширение файла выходного набора растровых данных. Вы также можете сохранить выходной набор растровых данных, указав путь к облачному хранилищу, например C:\Temp\Cloud.acs\lasfolder.

Выходные данные могут быть созданы в большинстве доступных для записи форматов растра, таких как TIFF, CRF или IMG.

Raster Dataset
Размер ячейки

Размер ячейки выходного набора растровых данных.

Double
Метод интерполяции
(Дополнительный)

Указывает метод, который будет использован для интерполяции выходного набора растровых данных из облака точек.

  • Линейная интерполяция TIN—Будет использован метод триангуляции. Также известен, как линейная интерполяция нерегулярной триангуляционной сети (TIN), и разработан для нерегулярно распределенных разреженных точек, например, точек решения вычисления уравнивания блоков.
  • Интерполяция TIN по методу естественной окрестности—Будет использован метод естественной окрестности. Этот процесс похож на триангуляцию, но создает гладкую поверхность и использует большее количество вычислительных ресурсов.
  • Интерполяция по методу средних обратно-взвешенных расстояний—Будет использован метод ОВР (обратные взвешенные расстояния). Он используется для регулярно распределенных плотных точек, например, файлов LAS облака точек из инструмента Создать облако точек. Радиус поиска ОВР автоматически вычисляется на основе средней плотности точек.
String
Метод сглаживания
(Дополнительный)

Задает фильтр, который будет использован для сглаживания выходного набора растровых данных.

  • Гауссово 3 на 3—Будет использован Гауссов фильтр с окном 3 на 3.
  • Гауссово 5 на 5—Будет использован Гауссов фильтр с окном 5 на 5.
  • Гауссово 7 на 7—Будет использован Гауссов фильтр с окном 7 на 7.
  • Гауссово 9 на 9—Гауссов фильтр с окном 9 на 9.
  • Без сглаживания—Фильтр сглаживания выключен.
String
Тип поверхности
(Дополнительный)

Задает построение цифровой модели рельефа или цифровой модели поверхности.

  • Цифровая модель поверхности—Цифровая модель рельефа создается путем интерполяции только точек поверхности Земли.
  • Цифровая модель местности—Цифровая модель поверхности создается путем интерполяции всех точек.
String
Входная ЦМР заполнения
(Дополнительный)

Входной растр ЦМР, который используется для заполнения областей со значениями NoData. Области со значениями NoData, в которых пикселы имеют недостаточное количество информации, из входных данных, для создания значений.

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer
Опции классификации поверхности Земли
(Дополнительный)

Классифицировать точки поверхности Земли в данных LAS.

Этот параметр активен, если для параметра Тип поверхности задано значение Цифровая модель поверхности.

Примечание:

Чтобы задать опцию на панели Геообработка, введите ключевое слово метода Имя, которое будет использоваться для определения наземных точек, и соответствующее значение в окно списка.

  • Classify - классифицируйте поверхность земли, используя различные опции в зависимости от типа рельефа. Эти опции не чувствительны к регистру.
    • standard - этот метод имеет допуск для изменения наклона, что позволяет ему захватывать некрутые холмы на поверхности земли, которые, как правило, будут пропущены с опцией conservative, но он не будет захватывать резкие изменения рельефа, которые будут фиксироваться опцией aggressive. Это значение по умолчанию
    • conservative - по сравнению с другими опциями, этот метод использует более жесткое ограничение на изменение уклона земли, что позволяет отличить поверхность Земли от низинной растительности, такой как трава и кустарник. Он лучше всего подходит для топографии с минимальной кривизной рельефа.
    • aggressive - этот метод обнаруживает области поверхности Земли с более резкими изменениями рельефа, такими как гребни и вершины холмов, которые могут быть проигнорированы опцией standard. Этот метод лучше использовать во втором выполнении инструмента, задав для опции ReuseGround значение 1. Избегайте использования этого метода в городских районах или плоских сельских районах, поскольку это может привести к неправильной классификации в качестве поверхности Земли более высоких объектов, таких как опоры электропередач, растительность и части зданий.
  • LowNoise - расстояние ниже поверхности земли, которое используется для классификации точек низкого шума. Единицами измерения являются метры. Значение по умолчанию равно 0.25 метра.
  • HighNoise - расстояние над поверхностью земли, которое будет использоваться для классификации точек высокого шума. Единицами измерения являются метры. По умолчанию задано значение 100 метров.
  • ReuseGround - определяет, должны ли заново классифицироваться точки поверхности Земли, или они будут использоваться повторно. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
  • ReuseLowNoise - задает, будут ли существующие точки низкого шума использованы повторно или переклассифицированы. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
  • ReuseHighNoise - задает, будут ли существующие точки высокого шума использованы повторно или переклассифицированы. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
Value Table

arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container, out_raster, cell_size, {interpolation_method}, {smooth_method}, {surface_type}, {fill_dem}, {options})
ИмяОписаниеТип данных
in_container

Путь и имя входного файла, папки или векторного слоя. Входными данными может быть папка с файлами LAS или таблица точек решения из инструментов ортокартографии. Для облачного хранилища укажите путь к облачному хранилищу, например C:\Temp\Cloud.acs\lasfolder.

Файлы LAS могут быть выходными данными инструмента Создать облако точек, в котором точки LAS классифицируются на точки на поверхности и над поверхностью. Таблица точек решения является выходными данными либо инструмента Вычислить блочное уравнивание, либо Вычислить модель камеры.

Folder; File; Feature Class; Feature Layer
out_raster

Местоположение, имя и расширение файла выходного набора растровых данных. Вы также можете сохранить выходной набор растровых данных, указав путь к облачному хранилищу, например C:\Temp\Cloud.acs\lasfolder.

Выходные данные могут быть созданы в большинстве доступных для записи форматов растра, таких как TIFF, CRF или IMG.

Raster Dataset
cell_size

Размер ячейки выходного набора растровых данных.

Double
interpolation_method
(Дополнительный)

Указывает метод, который будет использован для интерполяции выходного набора растровых данных из облака точек.

  • TRIANGULATION—Будет использован метод триангуляции. Также известен, как линейная интерполяция нерегулярной триангуляционной сети (TIN), и разработан для нерегулярно распределенных разреженных точек, например, точек решения вычисления уравнивания блоков.
  • NATURAL_NEIGHBOR—Будет использован метод естественной окрестности. Этот процесс похож на триангуляцию, но создает гладкую поверхность и использует большее количество вычислительных ресурсов.
  • IDW—Будет использован метод ОВР (обратные взвешенные расстояния). Он используется для регулярно распределенных плотных точек, например, файлов LAS облака точек из инструмента Создать облако точек. Радиус поиска ОВР автоматически вычисляется на основе средней плотности точек.
String
smooth_method
(Дополнительный)

Задает фильтр, который будет использован для сглаживания выходного набора растровых данных.

  • GAUSS3x3—Будет использован Гауссов фильтр с окном 3 на 3.
  • GAUSS5x5—Будет использован Гауссов фильтр с окном 5 на 5.
  • GAUSS7x7—Будет использован Гауссов фильтр с окном 7 на 7.
  • GAUSS9x9—Гауссов фильтр с окном 9 на 9.
  • NONE—Фильтр сглаживания выключен.
String
surface_type
(Дополнительный)

Задает построение цифровой модели рельефа или цифровой модели поверхности.

  • DTM—Цифровая модель рельефа создается путем интерполяции только точек поверхности Земли.
  • DSM—Цифровая модель поверхности создается путем интерполяции всех точек.
String
fill_dem
(Дополнительный)

Входной растр ЦМР, который используется для заполнения областей со значениями NoData. Области со значениями NoData, в которых пикселы имеют недостаточное количество информации, из входных данных, для создания значений.

Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer
options
[[name, value],...]
(Дополнительный)

Классифицировать точки поверхности Земли в данных LAS.

Это параметр активен, когда для параметра surface_type задано DTM.

  • Classify - классифицируйте поверхность земли, используя различные опции в зависимости от типа рельефа. Эти опции не чувствительны к регистру.
    • standard - этот метод имеет допуск для изменения наклона, что позволяет ему захватывать некрутые холмы на поверхности земли, которые, как правило, будут пропущены с опцией conservative, но он не будет захватывать резкие изменения рельефа, которые будут фиксироваться опцией aggressive. Это значение по умолчанию
    • conservative - по сравнению с другими опциями, этот метод использует более жесткое ограничение на изменение уклона земли, что позволяет отличить поверхность Земли от низинной растительности, такой как трава и кустарник. Он лучше всего подходит для топографии с минимальной кривизной рельефа.
    • aggressive - этот метод обнаруживает области поверхности Земли с более резкими изменениями рельефа, такими как гребни и вершины холмов, которые могут быть проигнорированы опцией standard. Этот метод лучше использовать во втором выполнении инструмента, задав для опции ReuseGround значение 1. Избегайте использования этого метода в городских районах или плоских сельских районах, поскольку это может привести к неправильной классификации в качестве поверхности Земли более высоких объектов, таких как опоры электропередач, растительность и части зданий.
  • LowNoise - расстояние ниже поверхности земли, которое используется для классификации точек низкого шума. Единицами измерения являются метры. Значение по умолчанию равно 0.25 метра.
  • HighNoise - расстояние над поверхностью земли, которое будет использоваться для классификации точек высокого шума. Единицами измерения являются метры. По умолчанию задано значение 100 метров.
  • ReuseGround - определяет, должны ли заново классифицироваться точки поверхности Земли, или они будут использоваться повторно. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
  • ReuseLowNoise - задает, будут ли существующие точки низкого шума использованы повторно или переклассифицированы. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
  • ReuseHighNoise - задает, будут ли существующие точки высокого шума использованы повторно или переклассифицированы. Значение 0 задает переклассификацию, а значение 1 - повторное использование. По умолчанию значение равно 0.
Value Table

Пример кода

InterpolateFromPointCloud, пример 1 (окно Python)

Это пример Python функции InterpolateFromPointCloud, которая создает ЦМП после переклассификации местности.

# Import system modules 
import arcpy
 
# Execute 
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container=r"C:\data\LASFoler", out_raster=r"C:\data\dtm.crf", cell_size=0.2, interpolation_method="IDW", smooth_method="GAUSS5x5", surface_type="DTM", fill_dem=None, options="Classify standard;LowNoise 0.25;HighNoise 110;ReuseGround 0;ReuseLowNoise 1;ReuseHighNoise 1")
InterpolateFromPointCloud, пример 2 (автономный скрипт)

Это пример Python функции InterpolateFromPointCloud, которая создает ЦММ.

# Define input parameters 
import arcpy
in_container="C:/data/LASFoler"
out_raster="C:/data/dsm.crf"
# Execute 
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container,out_raster, 0.2, "TRIANGULATION", "GAUSS5x5", "DSM")
InterpolateFromPointCloud, пример 3 (автономный скрипт)

Это пример Python функции InterpolateFromPointCloud, которая создает ЦММ в облачном хранилище.

# Define input parameters 
import arcpy
in_container="C:/data/LASFoler"
out_raster="C:/data/Azure.acs/ProductFolder/dsm.crf"
# Execute 
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container,out_raster, 0.2, "TRIANGULATION", "GAUSS5x5", "DSM")

Параметры среды

Выравнивание ячеек, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Временная рабочая область

Информация о лицензиях

  • Basic: Нет
  • Standard: Обязательно ArcGIS Reality for ArcGIS Pro
  • Advanced: Да

Связанные разделы

  • Обзор группы инструментов Растр
  • Поиск инструмента геообработки
  • Зарегистрировать растр

Отзыв по этому разделу?

В этом разделе
  1. Краткая информация
  2. Использование
  3. Параметры
  4. Параметры среды
  5. Информация о лицензиях