用作栅格的 LAS 点统计数据 (数据管理)

摘要

创建栅格，栅格的像元值反映的是 LAS 数据集所引用 LAS 文件的测量值的相关统计信息。

使用情况

• LAS 数据集图层还可用于控制表面约束要素的强化，而该要素可由 LAS 数据集引用。 当将 LAS 数据集作为三角化网格面显示或处理时，将强制执行约束。

• LAS 格式支持根据美国摄影测量与遥感协会 (ASPRS) 制定的规范对每个点进行分类。 ArcGIS 平台应用为 LAS 格式文件版本 1.4 指定的分类方案：

  分类值	分类类型
  0	从不分类
  1	未分配
  2	地面
  3	低植被
  4	中等植被
  5	高植被
  6	建筑物
  7	低噪音
  8	模型关键点/保留
  9	水域
  10	铁路
  11	路面
  12	重叠/保留
  13	钢丝护网
  14	导线
  15	输电塔
  16	线 - 连接器
  17	桥板
  18	高噪音
  19 – 63	为 ASPRS 定义保留（LAS 1.1 至 1.3 最高支持类代码 31）
  32 – 255	可由用户定义（仅 LAS 1.0 和 1.4 的特定版本支持）

  注：

  尽管 LAS 1.4 引入的大部分类代码分配先前已被指定为“保留”，但类代码 8 和 12 已相应地从“模型关键和重叠”更改为“保留”。

• 可考虑对方法参数应用 PREDOMINANT_LAST_RETURN 选项，以识别回波值较高（可表示存在植被）的位置。

• 可考虑对方法参数应用 Z_RANGE 选项，以确定可能包含异常值的位置。

参数

对话框

标注	说明	数据类型
输入 LAS 数据集	待处理的 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer
输出栅格	输出栅格的位置和名称。 将栅格数据集存储到地理数据库或文件夹（例如 Esri GRID）时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。 在将栅格存储到文件夹中时，可提供文件扩展名以定义栅格的格式，例如 .tif（生成 GeoTIFF）或 .img（生成 ERDAS IMAGINE 格式文件）。 如果栅格存储为 TIFF 文件或存储在地理数据库中，可使用地理处理环境设置指定其栅格压缩类型和质量。	Raster Dataset
方法 (可选)	对输出栅格每个像元内的 LAS 点所采集的统计数据的类型。 脉冲计数—最后回波点的数量。 点计数—所有回波中的点的数量。 最常见的最后回波—最常见的最后回波值。 最常见类代码—最常见的类代码。 强度值范围—强度值范围。 高程值范围—高程值范围。	String
采样类型 (可选)	指定将用于解译采样值参数值以定义输出栅格分辨率的方法。 观测—将使用分割 LAS 数据集范围的最长边的像元数。 像元大小—将使用输出栅格的像元大小。 这是默认设置。	String
采样值 (可选)	与采样类型结合使用以定义输出栅格分辨率的值。	Double

Python

arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(in_las_dataset, out_raster, {method}, {sampling_type}, {sampling_value})

名称	说明	数据类型
in_las_dataset	待处理的 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer
out_raster	输出栅格的位置和名称。 将栅格数据集存储到地理数据库或文件夹（例如 Esri GRID）时，请勿向栅格数据集的名称添加文件扩展名。 在将栅格存储到文件夹中时，可提供文件扩展名以定义栅格的格式，例如 .tif（生成 GeoTIFF）或 .img（生成 ERDAS IMAGINE 格式文件）。 如果栅格存储为 TIFF 文件或存储在地理数据库中，可使用地理处理环境设置指定其栅格压缩类型和质量。	Raster Dataset
method (可选)	对输出栅格每个像元内的 LAS 点所采集的统计数据的类型。 PULSE_COUNT—最后回波点的数量。 POINT_COUNT—所有回波中的点的数量。 PREDOMINANT_LAST_RETURN—最常见的最后回波值。 PREDOMINANT_CLASS—最常见的类代码。 INTENSITY_RANGE—强度值范围。 Z_RANGE—高程值范围。	String
sampling_type (可选)	指定将用于解译采样值参数值以定义输出栅格分辨率的方法。 OBSERVATIONS—将使用分割 LAS 数据集范围的最长边的像元数。 CELLSIZE—将使用输出栅格的像元大小。 这是默认设置。	String
sampling_value (可选)	与采样类型结合使用以定义输出栅格分辨率的值。	Double

代码示例

LAS 点统计栅格 (LasPointStatsAsRaster) 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。

import arcpy
from arcpy import env

env.workspace = "C:/data"
arcpy.LasPointStatsAsRaster_3d("test.lasd", "lidar_intensity.img", 
                             "INTENSITY_RANGE", "CELLSIZE", 15)

LAS 点统计栅格 (LasPointStatsAsRaster) 示例 2（独立脚本）

下面的示例演示了如何在独立 Python 脚本中使用此工具。

'''**********************************************************************
Name: LAS Point Statistics As Raster
Description: Identifies the most frequently occurring return value for
             each pulse in a given set of LAS files.
             Designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
inLas = arcpy.GetParameterAsText(1) #input las files
sr = arcpy.GetParameter(2) #spatial reference of las dataset
statsRaster = arcpy.GetParameterAsText(3)

# Execute CreateLasDataset
arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasD, 'RECURSION', '', sr)
# Execute LasPointStatsAsRaster
arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasD, statsRaster,
                                       "PREDOMINANT_RETURNS_PER_PULSE",
                                       "CELLSIZE", 15)

环境

当前工作空间, 范围, 输出坐标系, 地理变换, 像元大小, 金字塔, 栅格统计, 输出配置关键字, 自动提交

特殊情况

许可信息

• Basic: 需要 3D Analyst 或 Spatial Analyst
• Standard: 是
• Advanced: 是