点云可能超过工程所需的点密度。 点密度过高会影响点云的显示和分析性能。
此工作流将讨论如何使用切片和稀疏化技术来最好地构建 LAS 文件并控制点密度，从而改进点云可视化和分析性能，同时保留精度要求。
基本概念
以下是点云切片和稀疏化的基本概念：
点密度和点间距
点密度定义为给定区域内的点数量（例如，每平方米 15 个点）。 术语点间距也可以描述点密度。 点间距定义为两个相邻点之间的平均 2D 距离。 在规则分布的点云中，点间距等于每个点的平均面积的平方根。 点密度越高，则点间距越小。 要将点间距转换为点密度，请使用以下公式：
点密度 = 1 / (点间距) ^ 2
切片
切片是将 LAS 文件分区为用户定义的、不重叠的矩形切片的过程。
较大的文件大小不仅会降低点云数据的显示和分析速度，而且会导致数据传输和共享变得困难。 建议将 LAS 文件保持在可管理的大小，例如将未压缩的 LAS 文件大小保持在大约 500 MB 以下。
注：
LAS 文件的文件大小也受到 LAS 点格式的影响。 点格式越大，则文件大小越大。 例如，将点格式由 0 更改为 3 最多可将使文件大小增加 70%。
以下介绍了切片方案：
- 切片原点 - 切片格网的左下角。
- 切片宽度 - x 维度上的切片长度。
- 切片高度 - y 维度上的切片长度。
可以为点云数据定义自定义切片方案，其中指定其原点、宽度和高度。 宽度和高度越大，则切片文件大小越大。 如果存在常用于工程区域的现有切片方案，则可以对其进行匹配或者将您的方案融入其中。 例如，如果现有土地利用数据切片为 1000m x 1000m 正方形，则可以通过针对点云使用相同大小 (1000m x 1000m) 的正方形来采用相同的切片方案。 但是，如果点云的密度过高，由此导致文件大小较大，请考虑将切片尺寸减小为 250m x 250m（或 125m x 125m）。 为了匹配，切片必须从与土地利用切片相同的原点开始，由此使 4 个切片（或 16 个切片）完全拟合内部并与 1000m x 1000m 切片的边界对齐。
稀疏化
稀疏化是一种减少 LAS 文件中的点数量以生成更小、不太详细的文件的过程。 其中涉及在点上方叠加统一的格网，并有选择地仅保留每个格网像元内满足特定条件的相应点。 使用较大的格网像元大小会导致从点云中移除更多的点，从而生成更小且密度较低的文件。
点云可以通过 2D 格网或 3D 格网进行稀疏化。 使用 3D 格网将沿 z 维度保留更多的点，从而保留要素的垂直结构。 2D 稀疏化主要用于机载激光雷达，而 3D 稀疏化主要用于地面激光雷达、移动激光雷达和摄影测量衍生的点云。
以下介绍了稀疏化格网：
- X 分辨率 - 格网像元在 x 方向上的边长。
- Y 分辨率 - 格网像元在 y 方向上的边长。 其值与 x 分辨率相同。
- Z 分辨率 - 格网像元在 z 方向上的边长。 可以独立于 x 和 y 分辨率对其进行设置。
可以通过特定的类代码、标记和返回来增强每个像元内的点选择规则。
建议
请考虑以下建议的做法：
- 如果 LAS 文件具有重叠数据，建议您在进行稀疏化之前先将其切片为非重叠文件。 由此将有助于实现更加均匀的数据分布。
- 对于非重叠 LAS 文件，建议在切片之前对其进行其稀疏化。 首先进行稀疏化通常具有较好的整体性能，与首先进行切片相比可以节省时间。
- 如果保留点的垂直分布（例如建筑物外墙），请使用 3D 稀疏化，而非 2D 稀疏化。
- 在稀疏化过程中，建议您保留重要但分布稀疏的对象（例如电力线）并排除不必要的点（例如噪点）。
- 要使用基于类代码的稀疏化方法，请在稀疏化之前对点云进行分类。
- 对数据进行稀疏化或切片时，建议您重新排列点顺序以提高空间查询的性能。
在 ArcGIS Pro 中执行切片和稀疏化
以下介绍了在对 LAS 数据集执行切片和稀疏化时，要在切片 LAS 和稀疏化 LAS 地理处理工具上使用的关键参数。
检查点间距和文件大小
在 LAS 数据集属性中检查 LAS 文件的点间距和文件大小。
您还可以使用按区域统计 LAS 点地理处理工具或用作栅格数据的 LAS 点统计地理处理工具来确定特定区域内的点密度。 这些工具可提供由面或栅格像元定义的区域内的点计数。 要计算指定区域内的点密度，请使用以下公式：点密度 = 点计数 / 面积。 该公式适用于机载激光雷达，但可能不适用于移动或地面激光雷达，因为其未考虑沿 z 维度的点分布。
使用“切片 LAS”地理处理工具
在从要素类导入参数中，可以使用面要素类定义切片方案。 切片的宽度和高度由第一个（可选）要素的 x 和 y 范围确定，而切片原点源自此要素范围的左下角。 可以选择根据每个要素的属性来命名切片，从而提供命名的灵活性，而非使用常用命名方法（例如 XY 坐标）。
注：
可以使用创建渔网地理处理工具来创建矩形格网。 确保格网边界与 x 轴和 y 轴对齐。
在命名方法参数中，系统为命名方法提供以下 3 个选项：
- XY 坐标 - 每个切片左下角的 x 和 y 坐标。
- 行和列 - 整个切片方案的行数和列数。 行从下到上递增，列从左到右递增。
- 序数标识 - 数字从左到右、从下到上递增。
在目标文件大小 (MB) 参数中，默认值为 250 兆字节（未压缩大小）。 输入文件大小后，该工具将估计相应的切片宽度和高度。
在切片宽度/高度参数中，您可以灵活地输入切片宽度和高度的自定义值，然后该工具将相应地估计目标文件大小。
注：
调整文件大小将自动修改切片宽度或高度，同样，更改宽度或高度将相应更新文件大小。
在切片原点参数中，默认情况下，切片原点是输入 LAS 数据集范围的左下角。 或者，可以根据需要手动指定切片原点。
使用“稀疏化 LAS”地理处理工具
在稀疏化维度参数中，两个选项为 3D（默认）和 2D。
- 3D - 此选项将使用 3D 格网像元来选择点，由此每个 3D 格网像元最多保留 1 个或 2 个点（除非已选择保留某些点）。 由于沿 z 维度存在多个 3D 格网像元，因此可以沿 z 维度选择多个具有不同 z 值的点，由此选择具有不同 z 值的点，从而保持点云的垂直分布。 选择 3D 稀疏化以保留要素的垂直结构，例如建筑物墙壁。
- 2D - 此选项将使用 2D 格网像元来选择点，由此每个 2D 格网像元最多保留 1 个或 2 个点（除非已选择保留某些点），同时沿 z 维度移除其他点。 由此形成具有一致点密度的均匀分布的点云。
目标 XY/Z 分辨率参数用于控制 3D/2D 格网的大小，分辨率越高，则格网大小越大。 选择较大的分辨率可以从数据中移除更多的点，如果您打算保留数据中的更多细节，请选择较小的分辨率。
点选择方法参数用于控制从每个格网像元中选择点的方法，共有 11 种方法，可分为 3 类：
- 基于位置的方法 - 根据点在每个格网像元内的位置来选择点。 对于规则分布的点云，选择最接近中心选项。 选择最接近平均高度选项，使所选点表示每个格网像元中的平均高度。 如果您希望所选点表示每个格网像元中的 z 极值，请选择最低点、最高点或者最低点和最高点选项。 如果您感兴趣的是要素的平顶表面（例如，建筑物屋顶）、地面或两者，请选择最高点、最低点或者最低点和最高点选项以及 2D 稀疏化。
- 基于类代码的方法 - 根据每个格网像元内的类代码选择点。 要使用基于类代码的方法，必须对点云进行预分类。 请选择最常见的类代码以保留数据中的主要要素。 例如，在混合稀疏树木点和密集建筑物屋顶点的格网像元中，将选择建筑物屋顶点。 另一种基于类代码的方法为类代码权重。 为每个类代码分配权重，该方法将选择格网像元中权重最高的点。 当您对特定要素更感兴趣并且希望保留这些要素的更多点时，此方法将非常有用。 例如，如果点云包含地面（类 2）、树木（类 5）和建筑物（类 6），并且优先级依次为建筑物、树木、地面，则可以为类 6 分配权重 3，为类 5 分配权重 2，为类 2 分配权重 1。 如果格网像元内存在混合类代码，则将选择最有最高分配权重的点。
- 基于强度的方法 - 根据每个格网像元内点的强度值来选择点。 值得注意的是，基于强度的方法仅适用于激光雷达点云，因为摄影测量点云缺少强度值。 选择最接近平均强度选项，以保留每个格网像元的平均强度值的稀疏化数据。 或者，如果您希望稀疏化数据保留每个格网像元中的极端强度值，请选择最低强度、最高强度或者最低和最高强度选项。 与其他要素相比，某些要素表现出较高或较低的强度值，并且借助基于强度的方法，可以在稀疏化过程中保留这些要素的更多点。 例如，在点云中，建筑物通常比树木具有更高的强度值。 借助最高强度选项，可以在稀疏化过程中保留更多建筑物点。
要保留的点参数可以保留特定的类代码、标记或返回，而不进行稀疏化。 对于保留具有稀疏分布对象（例如电源线）的要素，此选项将特别有用。 确保已对这些要素进行分类。
要排除的点参数可以在稀疏化过程中移除不需要的类代码、标记或返回。 例如，从数据集中排除噪点（类 7 和类 18 ）、叠加点（类 12 或叠加标记）以及标记为保留的点。