分类 LAS 重叠 (3D Analyst)—ArcGIS Pro

摘要

根据航测激光雷达测量的重叠扫描对 LAS 点进行分类。

插图

使用情况

通常，点的规则分布可以提高后续工具的性能。来源于不规则分布点的数据可能会产生不需要的误差。当航空激光雷达测量具有重叠航线的 LAS 点时，LAS 数据通常在重叠区域具有更高的点密度。来自不同航线的点的扫描角度也可能差异很大。通常情况下，具有较大扫描角度的点将比扫描角度更接近像底点的点具有更大的误差幅度。分类重叠点可以对 LAS 数据进行过滤，从而生成一致的点密度。重叠标记允许对点进行过滤，以避免在可视化和下游分析操作中使用这些点。
LAS 点的点源 ID 属性标识了采集该点的航线。该属性用于确定是否存在重叠点。 LAS 数据在给定的采样距离下进行评估。当在所评估的区域内发现具有不同点源 ID 的点时，使用扫描角度来确定代表非重叠点的点源 ID。扫描角度最接近 0（或像底点）的点的点源 ID 将被保留为非重叠点。与其余点源 ID 相关联的点将被标记为重叠点。
用于评估 LAS 点的样本大小应约为 LAS 数据标准点间距的 2 到 3 倍。使用较大的采样距离会导致点分类错误，而使用较小的采样大小可能无法捕获足够的点以正确识别重叠点。
此工具适用于合并来自多条航线的点记录的切片 .las 或 .zlas 文件。将独立处理各个文件，这意味着如果每条航线存储在单独的文件中，则无法检测到重叠点。使用切片 LAS 工具合并此类文件。
对于具有点记录格式 6 到 8 的 LAS 1.4 版本文件中的重叠点，将为其分配重叠分类标记。这样可以保留点的原始分类值。将为其他所有受支持的 .las 文件中的重叠点分配类代码值 12。如果输入 .las 文件正在使用类代码值 12 来表示重叠扫描外的内容，在运行此工具之前，可以使用更改 LAS 类代码工具为这些点重新分配其他值。

参数

标注	说明	数据类型
输入 LAS 数据集	将处理的切片 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer
采样距离	将用于评估 LAS 数据的方形区域各维度的距离。如果指定线性单位为未知，则将由输入 .las 文件的空间参考来定义单位。	Linear Unit
处理范围 (可选)	待评估数据的范围。当前显示范围 - 范围基于活动地图或场景。仅在存在活动地图时，才可使用此选项。图层范围 - 范围基于活动地图图层。使用下拉列表选择可用图层，或使用所有图层中数据的范围选项获取所有活动地图图层（不包括底图）的组合范围。仅在存在具有图层的活动地图时，才可使用此选项。浏览 - 范围基于现有数据集。输入的交集 - 范围将基于所有输入的最小或交叉范围。如果输入未重叠，则结果为包含所有零值的空范围。输入的并集 - 范围将基于所有输入的最大或合并范围。重置范围 - 将范围重置为默认值。手动输入坐标 - 坐标必须是数值，并且与活动地图的坐标系相匹配。地图可能使用不同的显示单位	Extent
处理与范围相交的整个 LAS 文件 (可选)	指定将如何使用感兴趣区以确定 .las 文件的处理方式。感兴趣区由处理范围参数值和处理边界参数值定义，或由二者共同定义。未选中 - 仅处理与感兴趣区相交的 LAS 点。这是默认设置。选中 - 如果 .las 文件的任何部分与感兴趣区相交，则该文件中的所有点（包括感兴趣区以外的点）都会得到处理。	Boolean
计算统计数据 (可选)	指定是否将计算 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（例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。选中 - 将计算统计数据。这是默认设置。未选中 - 不计算统计数据。	Boolean
更新金字塔 (可选)	指定修改类代码后，LAS 数据集金字塔是否会更新。选中 - LAS 数据集金字塔将更新。这是默认设置。未选中 - LAS 数据集金字塔不会更新。	Boolean

派生输出

标注	说明	数据类型
输出 LAS 数据集	待修改的 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer

arcpy.ddd.ClassifyLasOverlap(in_las_dataset, sample_distance, {extent}, {process_entire_files}, {compute_stats}, {update_pyramid})

名称	说明	数据类型
in_las_dataset	将处理的切片 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer
sample_distance	将用于评估 LAS 数据的方形区域各维度的距离。此值可表示为数字加线性单位值，例如“3 米”。如果未指定线性单位或将其作为 Unknown 输入，则单位将由输入 .las 文件的空间参考进行定义。	Linear Unit
extent (可选)	待评估数据的范围。 MAXOF - 将使用的所有输入的最大范围。 MINOF - 将使用的所有输入共用的最小范围。 DISPLAY - 范围与可见显示范围相等。图层名称 - 将使用指定图层的范围。 Extent 对象 - 将使用指定对象的范围。以空格分隔的坐标字符串 - 将使用指定字符串的范围。坐标按 x-min、y-min、x-max、y-max 的顺序表示。	Extent
process_entire_files (可选)	指定处理范围的应用方式。 PROCESS_EXTENT—仅处理与感兴趣区相交的 LAS 点。这是默认设置。 PROCESS_ENTIRE_FILES—如果 .las 文件的任何部分与感兴趣区相交，则该文件中的所有点（包括感兴趣区以外的点）都会得到处理。	Boolean
compute_stats (可选)	指定是否将计算 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（例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。这是默认设置。 NO_COMPUTE_STATS—不计算统计数据。	Boolean
update_pyramid (可选)	指定修改类代码后，LAS 数据集金字塔是否会更新。 UPDATE_PYRAMID—LAS 数据集金字塔将更新。这是默认设置。 NO_UPDATE_PYRAMID—LAS 数据集金字塔不会更新。	Boolean

派生输出

名称	说明	数据类型
out_las_dataset	待修改的 LAS 数据集。	LAS Dataset Layer

代码示例

ClassifyLasOverlap 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.ClassifyLasOverlap('Denver_2.lasd', '1 Meter')

ClassifyLasOverlap 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: Classify Lidar & Extract Building Footprints
Description: Extract footprint from lidar points classified as buildings, 
             regularize its geometry, and calculate the building height.

****************************************************************************'''
import arcpy

lasd = arcpy.GetParameterAsText(0)
dem = arcpy.GetParameterAsText(1)
footprint = arcpy.GetParameterAsText(2)

try:
    desc = arcpy.Describe(lasd)
    if desc.spatialReference.linearUnitName in ['Foot_US', 'Foot']:
        unit = 'Feet'
    else:
        unit = 'Meters'
    ptSpacing = desc.pointSpacing * 2.25
    sampling = '{0} {1}'.format(ptSpacing, unit)
    # Classify overlap points
    arcpy.ddd.ClassifyLASOverlap(lasd, sampling)
    # Classify ground points
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd)
    # Filter for ground points
    arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasd, 'ground', class_code=[2])
    # Generate DEM
    arcpy.conversion.LasDatasetToRaster('ground', dem, 'ELEVATION', 
                                        'BINNING NEAREST NATURAL_NEIGHBOR', 
                                        sampling_type='CELLSIZE', 
                                        sampling_value=desc.pointSpacing)
    # Classify noise points
    arcpy.ddd.ClassifyLasNoise(lasd, method='ISOLATION', edit_las='CLASSIFY', 
                               withheld='WITHHELD', ground=dem, 
                               low_z='-2 feet', high_z='300 feet', 
                               max_neighbors=ptSpacing, step_width=ptSpacing, 
                               step_height='10 feet')
    # Classify buildings
    arcpy.ddd.ClassifyLasBuilding(lasd, '7.5 feet', '80 Square Feet')
    #Classify vegetation
    arcpy.ddd.ClassifyLasByHeight(lasd, 'GROUND', [8, 20, 55], 
                                  compute_stats='COMPUTE_STATS')
    # Filter LAS dataset for building points
    lasd_layer = 'building points'
    arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasd, lasd_layer, class_code=[6])
    # Export raster from lidar using only building points
    temp_raster = 'in_memory/bldg_raster'
    arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasd_layer, temp_raster,
                                           'PREDOMINANT_CLASS', 'CELLSIZE', 2.5)
    # Convert building raster to polygon
    temp_footprint = 'in_memory/footprint'
    arcpy.conversion.RasterToPolygon(temp_raster, temp_footprint)
    # Regularize building footprints
    arcpy.ddd.RegularizeBuildingFootprint(temp_footprint, footprint, 
                                          method='RIGHT_ANGLES')

except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())

环境

当前工作空间, 范围

许可信息

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

摘要

插图

使用情况

参数

派生输出

派生输出

代码示例

环境

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