描述
对 LAS 数据集引用的激光雷达数据集合进行过滤、裁剪和重新投影。
插图
使用方法
-
您可通过在图层过滤器设置中选择分类代码、分类标记和返回值的任意组合来使 LAS 数据集图层对所显示和处理的 LAS 点进行限制。过滤器的定义可通过图层属性对话或创建 LAS 数据集图层工具实现。
要将 LAS 文件重新投影到不同的坐标系，请在输出坐标系环境设置中指定空间参考。要重新投影 LAS 文件就必须为其定义空间参考。如果空间参考包含垂直坐标系，那么也可将 LAS 文件重新投影至其他高度参考系统，前提是安装有垂直基准面变换格网，且可在源参考和目标坐标系中进行变换。LAS 文件的空间参考可在其表头中定义，也可通过使用可识别文本 (WKT) 约定定义空间参考的辅助 PRJ 文件定义。PRJ 文件的位置和名称必须与 LAS 文件相同。当 PRJ 文件存在时，其将覆盖 LAS 文件表头中的空间参考信息。您可为缺少或未正确定义空间参考的 LAS 文件创建 PRJ 文件，方法是将定义投影工具用于各个 LAS 或 ZLAS 文件，或将创建 LAS 数据集工具与所启用的 PRJ 选项结合使用。
LAS 点记录以不符合点空间聚类的二进制序列存储在 LAS 文件中并不罕见。查询此类数据分布时，访问代表 LAS 点的二进制记录的效率会有所降低。在生成的 LAS 文件中重新排列点可优化数据以供可视化及其他空间操作。启用重新排列选项后，将自动计算统计数据。如果您选择不重新排列 LAS 点，则可以选择启用或禁用计算统计数据。计算统计数据可优化空间查询并对 LAS 文件中存在的类代码和返回值提供汇总信息。但是，这也会增加工具的处理时间。如果不在 ArcGIS 中使用生成的 LAS 文件，则可以选择禁用计算统计数据，以便加快工具的执行速度。
裁剪 LAS 文件时，如果沿提取边界定义提取范围，则将使用两者的交集来定义提取的 LAS 文件的 coverage。
输出 LAS 文件将匹配 LAS 版本和输入的点记录格式。
语法
arcpy.3d.ExtractLas(in_las_dataset, target_folder, {extent}, {boundary}, {process_entire_files}, {name_suffix}, {remove_vlr}, {rearrange_points}, {compute_stats}, {out_las_dataset}, {compression})| 参数 | 说明 | 数据类型 |
in_las_dataset | 待处理的 LAS 数据集。 | LAS Dataset Layer |
target_folder | 作为输出 LAS 文件写入目标的现有文件夹。 | Folder |
extent （可选） | 指定将由此工具进行评估的数据范围。
| Extent |
boundary （可选） | 定义将裁剪 LAS 文件的区域的面边界。 | Feature Layer |
process_entire_files （可选） | 指定处理范围的应用方式。
| Boolean |
name_suffix （可选） | 将追加到每个输出 LAS 文件名的文本。每个文件都将从其源文件继承其基本名称，后跟此参数中指定的后缀。 | String |
remove_vlr （可选） | 每个 LAS 文件都可能包含一组可变长度记录 (VLR)，这些可变长度记录由生成它的软件添加。通常情况下，这些记录的含义仅源软件知晓。除非由理解此类信息的应用程序处理输出 LAS 数据，否则保留 VLR 可能不会提供任何增值功能。根据 VLR 的总大小以及包含 VLR 的文件的数量，删除 VLR 可能会节省大量磁盘空间。
| Boolean |
rearrange_points （可选） | 确定是否重新排列 LAS 文件中的点。
| Boolean |
compute_stats （可选） | 指定是否应计算 LAS 数据集引用的 LAS 文件的统计数据。计算统计数据时会为每个 LAS 文件提供一个空间索引，从而提高了分析和显示性能。统计数据还可通过将 LAS 属性（如分类代码和返回信息）显示限制为 LAS 文件中存在的值来提升过滤和符号系统体验。
| Boolean |
out_las_dataset （可选） | 参考新创建的 LAS 文件的输出 LAS 数据集。 | LAS Dataset |
compression （可选） | 指定输出 LAS 文件为压缩格式还是标准 LAS 格式。
| String |
派生输出
| 名称 | 说明 | 数据类型 |
| out_folder | 将在其中写入 LAS 文件的文件夹。 | 文件夹 |
代码示例
下面的示例演示了如何在 Python 窗口中使用此工具。
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.ExtractLas('test.lasd', 'c:/lidar/subset', boundary='study_area.shp',
name_suffix='subset', remove_vlr=True,
rearrange_points='REARRANGE_POINTS',
out_las_dataset='extracted_lidar.lasd')下面的示例演示了如何在独立 Python 脚本中使用此工具。
'''****************************************************************************
Name: Split Large LAS File
Description: Divides a large LAS file whose point distribution covers the full
XY extent of the data into smaller files to optimize performance
when reading lidar data.
****************************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy
import tempfile
import math
in_las_file = arcpy.GetParameterAsText(0)
tile_width = arcpy.GetParameter(1) # double in LAS file's XY linear unit
tile_height = arcpy.GetParameter(2) # double in LAS file's XY linear unit
out_folder = arcpy.GetParameterAsText(3) # folder for LAS files
out_name_suffix = arcpy.GetParameterAsText(4) # basename for output files
out_lasd = arcpy.GetParameterAsText(5) # output LAS dataset
try:
temp_lasd = arcpy.CreateUniqueName('temp.lasd', tempfile.gettempdir())
arcpy.management.CreateLasDataset(in_las_file, temp_lasd,
compute_stats='COMPUTE_STATS')
desc = arcpy.Describe(temp_lasd)
total_columns = int(math.ceil(desc.extent.width/tile_width))
total_rows = int(math.ceil(desc.extent.height/tile_height))
digits = int(math.log10(max(cols, rows))) + 1
for row in range(1, total_rows+1):
yMin = desc.extent.YMin + tile_height*(row-1)
yMax = desc.extent.YMin + tile_height*(row)
for col in range (1, total_columns+1):
xMin = desc.extent.XMin + tile_width*(col-1)
xMax = desc.extent.XMax + tile_width*(col)
name_suffix = '_{0}_{1}x{2}'.format(out_name_suffix,
str(row).zfill(digits),
str(col).zfill(digits))
arcpy.ddd.ExtractLas(temp_lasd, out_folder,
arcpy.Extent(xMin, yMin, xMax, yMax),
name_suffix=name_suffix,
rearrange_points='REARRANGE_POINTS',
compute_stats='COMPUTE_STATS')
arcpy.env.workspace = out_folder
arcpy.management.CreateLasDataset(arcpy.ListFiles('*{0}*.las'.format(out_name_suffix)),
out_lasd, compute_stats='COMPUTE_STATS',
relative_paths='RELATIVE_PATHS')
except arcpy.ExecuteError:
print(arcpy.GetMessages())许可信息
- Basic: 需要 3D Analyst
- Standard: 需要 3D Analyst
- Advanced: 需要 3D Analyst