稀疏化 LAS (3D Analyst)

描述

创建新的 LAS 文件,其中包含来自输入 LAS 数据集的 LAS 点的子集。

使用方法

  • 考虑对过采样 LAS 数据(例如通过摄影测量方式获得的点云以及多个叠加激光雷达扫描的返回值)使用此工具,以优化显示性能和加速分析操作。在移动激光雷达测量中,由于激光雷达传感器的速度和运动模式的变化,因此可以捕捉到极其密集的点回波。稀疏化可帮助在整个测量过程中创建一致密度,由此改善某些自动分类程序的结果,这些自动分类程序依赖于定期间隔点回波。

  • 请考虑保留代表稀疏捕获的对象的类代码,尤其是如果具有该类代码指定的点数代表总点数的一小部分。例如,如果具有表示稀疏捕获的要素(例如电线)的点,则将其保留可以提供有关其空间布局的有用上下文,否则,如果对这些点进行稀疏化,则将丢失这些内容。

  • 将独立于 LAS 数据集所引用的其他 LAS 文件对每个 LAS 文件进行稀疏化。如果 LAS 文件具有重叠数据,请考虑将其合并到非重叠切片中,通过切片 LAS 工具对点进行合并,从而实现数据均匀分布。

  • 每个输入 LAS 文件都将生成一个名称与输入相匹配的输出文件,除非在输出文件名后缀参数中指定了名称后缀。

语法

arcpy.3d.ThinLas(in_las_dataset, target_folder, thinning_dimension, xy_resolution, {z_resolution}, point_selection_method, {class_codes_weights}, {name_suffix}, {out_las_dataset}, {preserved_class_codes}, {preserved_flags}, {preserved_returns}, {excluded_class_codes}, {excluded_flags}, {excluded_returns}, {compression}, {remove_vlr}, {rearrange_points}, {compute_stats})
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
thinning_dimension

待执行稀疏化操作的类型。

  • 2D稀疏化将发生在沿 x,y 轴定义的块中。
  • 3D稀疏化将发生在沿 x,y 轴的块及沿 z 轴的高度梯度所定义的空间体积中。这是默认设置。
String
xy_resolution

沿 x,y 轴的稀疏化块的每一边的大小。

Linear Unit
z_resolution
(可选)

使用 3D 稀疏化方法时,每个稀疏化区域的高度。

Linear Unit
point_selection_method

用于确定在每个稀疏化区域保留哪些点的方法。

  • CLOSEST_TO_CENTER最接近所稀疏化区域中心的 LAS 点。这是默认设置。
  • CLASS_CODE具有被分配最大权重的类代码的 LAS 点。
  • PREDOMINANT_CLASS具有稀疏化区域中最常见类代码值的 LAS 点。
  • Z_MIN所稀疏化区域中的最低 LAS 点。
  • Z_MAX所稀疏化区域中的最高 LAS 点。
  • Z_MIN_MAX所稀疏化区域中的最高和最低 LAS 点。
  • Z_AVERAGE高度最接近所稀疏化区域中所有点平均高度的 LAS 点。
  • INTENSITY_MIN所稀疏化区域所有点中强度值最低的 LAS 点。
  • INTENSITY_MAX所稀疏化区域所有点中强度值最高的 LAS 点。
  • INTENSITY_MIN_MAX所稀疏化区域所有点中强度值最高和最低的两个 LAS 点。
  • INTENSITY_AVERAGE强度值最接近所稀疏化区域中所有点平均强度值的 LAS 点。
String
class_codes_weights
[class_codes_weights,...]
(可选)

赋予每个类代码的权重,用于确定在每个稀疏化区域保留哪些点。仅当在点选择方法参数中指定了类代码权重选项时才会启用该参数。具有最高权重的类代码将保留在稀疏化区域中。如果给定稀疏化区域中存在两个具有相同权重的类代码,则将保留具有最小点源 ID 的类代码。

Value Table
name_suffix
(可选)

添加到每个输出文件中的名称。

String
out_las_dataset
(可选)

参考新创建的 LAS 文件的输出 LAS 数据集。

LAS Dataset
preserved_class_codes
[preserved_class_codes,...]
(可选)

不会在输出 LAS 文件中对具有指定类代码值的输入 LAS 点进行稀疏化。

Long
preserved_flags
[preserved_flags,...]
(可选)

具有指定类标记标识的输入 LAS 点将保留在输出 LAS 文件中。

  • MODEL_KEY具有模型关键类标记的点将被保留。
  • OVERLAP具有叠加类标记的点将被保留。
  • SYNTHETIC具有合成类标记的点将被保留。
  • WITHHELD具有保留类标记的点将被保留。
String
preserved_returns
[preserved_returns,...]
(可选)

具有指定返回值的输入 LAS 点将保留在输出 LAS 文件中。

  • SINGLE将包含所有单一返回点。
  • LAST将包含所有单一回波和最后回波。
  • FIRST_OF_MANY将包含多个回波中的所有第一个返回点。
  • LAST_OF_MANY将包含多个回波中的所有最后一个返回点。
String
excluded_class_codes
[excluded_class_codes,...]
(可选)

具有指定类代码值的输入 LAS 点将从输出 LAS 文件中排除。

Long
excluded_flags
[excluded_flags,...]
(可选)

具有指定类标记标识的输入 LAS 点将从输出 LAS 文件中排除。

  • MODEL_KEY具有模型关键类标记的点将被排除。
  • OVERLAP具有叠加类标记的点将被排除。
  • SYNTHETIC具有合成类标记的点将被排除。
  • WITHHELD具有保留类标记的点将被排除。
String
excluded_returns
[excluded_returns,...]
(可选)

具有指定返回值的输入 LAS 点将从输出 LAS 文件中排除。

  • SINGLE将排除所有单一返回点。
  • LAST将排除所有单一回波和最后回波。
  • FIRST_OF_MANY将排除多个回波中的所有第一个返回点。
  • LAST_OF_MANY将排除多个回波中的所有最后一个返回点。
String
compression
(可选)

指定输出 LAS 文件为压缩格式还是标准 LAS 格式。

  • NO_COMPRESSION输出将为标准 LAS 格式 (*.las)。这是默认设置。
  • ZLAS输出 LAS 文件将压缩为 zLAS 格式。
String
remove_vlr
(可选)

指示存储于输入 LAS 点中的可变长度记录是保留在输出 LAS 数据中,还是从中消除。

  • MAINTAIN_VLR可变长度记录将保留在输出 LAS 点中。这是默认设置。
  • REMOVE_VLR可变长度记录将从输出 LAS 点中移除。
Boolean
rearrange_points
(可选)

指示 LAS 点是否将存储在以空间方式组织的聚类中。

  • MAINTAIN_POINTSLAS 文件中点的顺序将保持不变。
  • REARRANGE_POINTS将重新排列 LAS 文件中的点。这是默认设置。
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。

  • COMPUTE_STATS将计算统计数据。
  • NO_COMPUTE_STATS不计算统计数据。这是默认设置。
Boolean

派生输出

名称说明数据类型
output_folder

包含输出 LAS 文件的文件夹。

文件夹

代码示例

ThinLas 示例 1(Python 窗口)

下面的示例演示了如何在 Python 窗口中使用此工具。

arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.ThinLas('photogrammetric_cloud.lasd', 'thinned', '3D', 
                  '20 Centimeters', '15 Centimeters', 'Z_AVERAGE', 
                  excluded_flags='WITHHELD', rearrange_points='REARRANGE_POINTS')

许可信息

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

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