LAS の地表分類 (3D Analyst ツール)

サマリー

LAS データからの地表ポイントを分類します。

地表分類の詳細

図

使用法

• このツールでは、入力 LAS データセットが投影座標系である必要があります。 地理座標系で格納されたデータは、LAS の抽出 ツールと、出力座標系の環境設定で指定した投影座標系を使用して再投影できます。 投影座標系が異なる測地基準系に基づいている場合は、測地基準系変換も指定する必要があります。

• クラス コード値が 0、1、または 2 の LAS ポイントだけを地表ポイントとして割り当てることができます。 LAS ファイルで別のクラス コード値を使用して未分類ポイントまたは地表計測値を表している場合は、LAS クラス コードの変更 ツールを使用してクラス コード値を再割り当てします。 また、分類プロセスでは、オーバーラップまたは保留分類フラグが割り当てられたポイントが無視されます。

• 通常、標準分類 の方法は、ほとんどのデータセットに対して十分な地表ポイントを検出します。 検出された地表ポイントに地表以外のポイントが多数含まれる場合は、保守的分類 の方法を使用してエラーを最小限に抑えることを検討してください。 反対に、データが急斜面の特性を持つ起伏の多い地形で構成されており、それが部分的に植生に覆われている場合、積極的分類 の方法を使用して、より多くの地表ポイントを捉えることを検討してください。 このオプションを使用しても一部の尾根を捕捉できない場合は、空間範囲またはポリゴン範囲で改善できるエリアを定義し、尾根の復元 オプションでツールをもう一度実行します。

• 橋のある場所や高速道路の出入り口につながる道路は、間違って地表として分類されている可能性があるので確認する必要があります。 これらの位置を修正するには、処理範囲または境界を適用して誤分類された領域とその周辺のテレインの一部を分離し、ツールをもう一度実行します。 分離された領域は、橋や入口ランプの地表に接する部分を含まないようにする必要があります。

• データセットに対し、通常の処理時間よりも迅速に地表分類を取得する必要がある場合は、DEM 解像度 パラメーターを使用します。 このパラメーターにより、特定の解像度の地表ラスター サーフェスを生成するために、分類された地表ポイントを十分に確保できますが、地表分類ポイントの数は、他の方法で検出された数よりも少なくなります。

• モデル キー ポイントを分類すると、地表ポイントのサブセットが、最大解像度の地表ポイントの代替として使用できるようになります。 これは、地表サンプルの密度が、特定のアプリケーションで必要なよりも高いときに便利です。 DEM 解像度 パラメーターが地表の分類を迅速に行う方法であるのとは異なり、モデル キー ポイントの分類は地表ポイントをより完全に分類し、標高ラスター サーフェスの作成などの下流作業で使用可能なサブセットを生成します。 LAS ファイルのバージョン 1.0 では、モデル キー ポイントにクラス コードの値 8 が割り当てられます。LAS ファイルの他のバージョンではすべて、モデル キー ポイントはクラス 2 のままですが、モデル キーの分類フラグが割り当てられます。

  LiDAR から地表標高ラスターを作成する方法の詳細

• 保留またはオーバーラップのフラグが設定されたポイントは無視されます。 保留ポイントは、元々分類に使用しないよう定義されています。 オーバーラップ ポイントを含めると、点密度が大きく変動することがあり、飛行経路間でノイズ関連のキャリブレーションの問題が発生する可能性があるため、これらのポイントは無視されます。

パラメーター

• Dialog
• Python

ラベル	説明	データ タイプ
入力 LAS データセット	処理される LAS データセット。 クラス コード値 0、1、または 2 を含む LAS ポイントのラスト リターンだけが評価されます。	LAS Dataset Layer
地表検出方法	地表ポイントの検出に使用される方法を指定します。 Standard Classification—This method has a tolerance for slope variation that allows it to capture gradual undulations in the ground's topography that would typically be missed by the Conservative Classification option but not capture the type of sharp reliefs that would be captured by the Aggressive Classification option. This is the default. Conservative Classification—When compared to other options, this method uses a tighter restriction on the variation of the ground's slope that allows it to differentiate the ground from low-lying vegetation such as grass and shrubbery. It is best suited for topography with minimal curvature. Aggressive Classification—This method detects ground areas with sharper reliefs, such as ridges and hilltops, that may be ignored by the Standard Classification option. This method is best used in a second iteration of this tool with the Reuse existing ground parameter checked. Avoid using this method in urban areas or flat, rural areas, as it may result in the misclassification of taller objects—such as utility towers, vegetation, and portions of buildings—as ground. Recover Ridges—This method detects ridges that may be undetected by the Aggressive Classification option. A processing extent or boundary polygon must be provided to use this method. Model Key Classification—This method classifies a subset of existing ground points as model key. For this reason, the ground points must already be classified. This option provides a faster way to achieve model key classification instead of reclassifying all the ground points. In LAS versions 1.0 to 1.3, the ground points that are identified as model key will be assigned a class code value of 7. LAS version 1.4 files will maintain the ground class code of 2 and have the model key classification flag assigned.	String
既存の地表を再使用 (オプション)	既存の地表ポイントを再分類するか再使用するかを指定します。 オン—Existing ground points will be accepted and reused without scrutiny and contribute to the determination of unclassified points. オフ—Existing ground points will be reclassified. Points that are not found to be a part of the ground will be reassigned a class code value of 1, which represents unclassified points. This is the default.	Boolean
DEM 解像度 (オプション)	ポイントのサブセットだけが地表としての分類の評価対象となり、処理速度が上がる距離。 より速く DEM サーフェスを生成する必要がある場合は、このパラメーターの使用を検討してください。 最小距離は 0.3 メートルですが、この処理を効果的に実行するには、LiDAR データの平均ポイント間隔の 1.5 倍以上の距離を指定する必要があります。	Linear Unit
統計の計算 (オプション)	LAS データセットで参照されている .las ファイルの統計を計算するかどうかを指定します。 統計を計算することで、.las ファイルごとの空間インデックスが提供され、解析と表示のパフォーマンスが向上します。 また統計によって、分類コードやリターン情報などの LAS 属性の表示が .las ファイルに存在する値に制限されるので、フィルタリングとシンボルのエクスペリエンスも強化されます。 オン—Statistics will be computed. This is the default. オフ—Statistics will not be computed.	Boolean
処理範囲 (オプション)	評価されるデータの範囲。 現在の表示範囲 - 範囲は、アクティブなマップまたはシーンに基づきます。 範囲の描画 - 範囲は、マップまたはシーンに描画された四角形に基づきます。 レイヤーの範囲 - 範囲は、アクティブなマップ レイヤーに基づきます。 使用可能なレイヤーを選択するか、[すべてのレイヤーのデータの範囲] オプションを使用します。 各マップ レイヤーには、次のオプションがあります。 すべてのフィーチャ - レイヤーのすべてのフィーチャの範囲。 選択フィーチャ - 選択したフィーチャの範囲を使用します。 表示フィーチャ - レイヤーの表示フィーチャの範囲。 参照 - 範囲は、既存のデータセットに基づきます。 入力データの共通領域 - 範囲は、すべての入力データの共通範囲になります。 入力データのすべての領域 - 範囲は、すべての入力データの結合された範囲になります。 クリップボード - 範囲をクリップボードにコピーしたり、クリップボードから貼り付けたりできます。 範囲をコピー - 範囲の座標と座標系をクリップボードにコピーします。 範囲を貼り付け - 範囲と座標系をクリップボードから貼り付けます。 クリップボードに座標系が含まれていない場合、マップの座標系が範囲に使用されます。 範囲をリセット - 範囲はデフォルト値にリセットされます。 座標を手動で入力する場合、アクティブなマップの座標系の座標を数値で指定する必要があります。 マップで、入力した座標と異なる表示単位が使用されることがあります。 南と西の座標にはマイナス値の記号を使用します。	Extent
処理境界	処理対象のエリアを定義するポリゴン フィーチャ (複数可)。	Feature Layer
範囲と重なる LAS ファイル全体を処理 (オプション)	処理範囲の適用方法を指定します。 オン—If any portion of a .las file intersects the area of interest, all the points in that file, including those outside the area of interest, will be processed. オフ—Only LAS points that intersect the area of interest will be processed. This is the default.	Boolean
ピラミッドの更新 (オプション)	クラス コードが変更された後、LAS データセットのピラミッドを更新するかどうかを指定します。 オン—The LAS dataset pyramid will be updated. This is the default. オフ—The LAS dataset pyramid will not be updated.	Boolean
検出アルゴリズム (オプション)	地表ポイントの分類に使用される、地表検出アルゴリズムのバージョンを指定します。 Latest—The most recent version of the ground detection algorithm will be used. This option improves the handling of noise and outlier points, especially for photogrammetrically derived point clouds. It also produces better results and faster performance in most cases. This is the default. First Generation—The initial version of the ground detection algorithm will be used. Use this option only when the results from the latest version are not suitable.	String
低ノイズ ポイントの分類 (オプション)	地表から一定の距離よりも下にあるポイントを低ノイズ ポイントとして分類するかどうかを指定します。 ノイズ ポイントが特定される距離は、地下の最小深さ パラメーターの値によって決まります。 低ノイズ ポイントにクラス コード値 7 が割り当てられます。 オン—Low-noise points will be classified. オフ—Low-noise points will not be classified. This is the default.	Boolean
地下の最小深さ (オプション)	低ノイズ ポイントの分類に使用される地表から下方向の距離。 地表の分類ポイントから作成されたトライアングル サーフェスで地表が定義されます。 このパラメーターに指定された距離だけ地表から下方向にあるクラス コード 0 または 1 のすべてのポイントにクラス コード値 7 が割り当てられます。	Linear Unit
既存の低ノイズを維持 (オプション)	クラス コード 7 の既存の低ノイズ ポイントを維持するか再分類するかを指定します。 低ノイズ ポイントを再分類する場合は、地表から下方向にあるポイントのうち、地下の最小深さ パラメーター値に指定された最小距離よりも下にないすべてのポイントにクラス コード値 1 が割り当てられます。 オン—Existing low-noise points will be preserved. This is the default. オフ—Existing low-noise points will be reclassified.	Boolean
高ノイズ ポイントの分類 (オプション)	地表から一定の距離よりも上にあるポイントを高ノイズ ポイントとして分類するかどうかを指定します。 ノイズ ポイントが特定される距離は、地表からの最小高さ パラメーターの値によって決まります。 高ノイズ ポイントにクラス コード値 18 が割り当てられます。 オン—High-noise points will be classified. オフ—High-noise points will not be classified. This is the default.	Boolean
地表からの最小高さ (オプション)	高ノイズ ポイントの分類に使用される地表から上方向の距離。 地表の分類ポイントから作成されたトライアングル サーフェスで地表が定義されます。 このパラメーターに指定された距離だけ地表から上方向にあるクラス コード 0 または 1 のすべてのポイントにクラス コード値 18 が割り当てられます。	Linear Unit
既存の高ノイズを維持 (オプション)	クラス コード 18 の既存の高ノイズ ポイントを維持するか再分類するかを指定します。 高ノイズ ポイントを再分類する場合は、地表から上方向にあるポイントのうち、地表からの最小高さ パラメーターに指定された最小距離よりも上にないすべてのポイントにクラス コード値 1 が割り当てられます。 オン—Existing high-noise points will be preserved. This is the default. オフ—Existing high-noise points will be reclassified.	Boolean
モデル キー ポイントの分類 (オプション)	モデル キー ポイントが地表ポイントで分類されるかどうかを指定します。 このパラメーターがオンのとき、LAS ファイルのバージョン 1.0 のモデル キー ポイントにはクラス コードの値 8 が割り当てられ、LAS ファイルの他のバージョンではすべて、モデル キー ポイントのクラス コードは 2 に維持されますが、モデル キーの分類フラグが割り当てられます。 地表検出方法 パラメーターの値が モデル キーの分類 のとき、このオプションは強制的に適用されます。 オン—Model-key points will be classified. オフ—Model-key points will not be classified. This is the default.	Boolean
分類タイプ (オプション)	モデル キー ポイントの分類に使用する方法を指定します。 Z Tolerance—Model-key points will be selected to ensure that the TIN surface derived from the model-key points is within a given height range of the TIN surface derived from the complete set of ground points. This is the default. Window Size—Model-key points will be derived using the window-size thinning method, where the data is divided into a grid whose resolution is set by the Window Size parameter value. Each grid will have one ground point selected based on the option specified for the Window Size Point Selection Method parameter.	String
Z 許容値 (オプション)	モデル キー ポイントから作成される TIN サーフェスと、地表ポイントの完全なセットから作成される TIN との間に許可される最大の高さ偏差。 このパラメーターの値が大きいほど、モデル キー ポイントの数は少なくなります。	Linear Unit
ウィンドウ サイズ (オプション)	ウィンドウ サイズのサブサンプリング技法で使用される座標精度。 分類タイプ パラメーターの値が Z 許容値 のとき、特定のタイプの解析で問題を起こす恐れのある、データの大きなギャップが生まれることを避けられる、最小限のサンプル密度が得られることを保証するために、ウィンドウ サイズが使用されます。 このプロセスを無視するには、パラメーターの値を指定しないか、0.0 以下の値を指定します。	Linear Unit
ウィンドウ サイズ ポイント選択方法 (オプション)	ウィンドウ サイズの方法を使用するとき、地表ポイントのサブセットを選択するため使用される、高さに基づく基準を指定します。 ウィンドウ サイズのサブサンプリング技法で、それぞれのビンには 1 つのポイントがあります。 選択された方法に対応するポイントが、モデル キー ポイントの検出に使用されます。 Average—The point whose z-value is closest to the average of all points in the window size bin will be used. This is the default. Maximum—The point with the highest z-value in the window size bin will be used. Minimum—The point with the lowest z-value in the window size bin will be used.	String

派生した出力

ラベル	説明	データ タイプ
出力 LAS データセット	変更された LAS データセット。 LAS のバージョン 1.0 から 1.3 までは、モデル キーとして識別される地表ポイントには、クラス コード値 7 が割り当てられます。 LAS のバージョン 1.4 のファイルでは、地表のクラス コードは 2 に維持され、モデル キーの分類フラグが割り当てられます。	LAS Dataset Layer

環境

現在のワークスペース, スクラッチ ワークスペース, 範囲

ライセンス情報

• Basic: 3D Analyst が必要
• Standard: 3D Analyst が必要
• Advanced: 3D Analyst が必要

関連トピック

• 点群ツールセットの概要
• ジオプロセシング ツールの検索
• LAS データセットを使用した LiDAR からの DEM および DSM の作成