LAS オーバーラップの分類 (3D Analyst ツール)

サマリー

航空機 LiDAR 測量のオーバーラップスキャンから LAS ポイントを分類します。

図

LAS オーバーラップの分類ツールの図

使用法

ポイントを規則的な分布にすることで下流ツールのパフォーマンスが向上することがよくあります。分布が不規則なポイントから得られたデータでは、不要な誤差が生じる可能性があります。航空機 LiDAR 測量でオーバーラップしているフライトラインの LAS ポイントがある場合、LAS データのオーパーラップエリア内は通常、ポイントの密度が高くなります。フライトラインごとにポイントのスキャン角度が大きく異なる場合もあります。通常、スキャン角度が大きいポイントはスキャン角度が直下に近いポイントよりも誤差が大きくなります。オーバーラップポイントを分類することで、LAS データをフィルターして、ポイント密度を一定にすることができます。オーバーラップ指定により、ポイントをフィルターして、視覚化および下流の解析処理から除外することができます。
LAS ポイントのポイントソース ID 属性は、ポイント収集元のフライトラインを識別します。この属性を使用して、オーバーラップポイントの存在が確立されます。指定されたサンプリング距離で LAS データが評価されます。評価対象のエリアでポイントソース ID が異なるポイントが見つかった場合、スキャン角度を使用して、オーバーラップしていないポイントを表すポイントソース ID が確立されます。スキャン角度が 0 (直下) に最も近いポイントのポイントソース ID はオーバーラップしていないポイントとして維持されます。残りのポイントソース ID に関連しているポイントはオーバーラップとしてマークされます。

LAS ポイントの評価に使用されるサンプルサイズを LAS データの名目ポイント間隔の約 2 ～ 3 倍のサイズにする必要があります。大きいサンプリング距離を使用するとポイントが間違って分類される可能性があり、小さいサンプリングサイズを使用すると、オーバーラップポイントを適切に識別するのに十分なポイントが捕捉されない可能性があります。
このツールは、複数のフライトラインのポイントレコードを結合するタイル化された .las または .zlas ファイルで動作します。各ファイルは個別に処理されます。つまり、各フライトラインが個別のファイルに格納されている場合、オーバーラップポイントは検出されません。そのようなファイルをマージするには LAS タイルの作成 ツールを使用します。
LAS バージョン 1.4 ファイル内のポイントレコード形式 6 ～ 8 のオーバーラップポイントにオーバーラップ分類フラグが割り当てられます。これにより、各ポイントは元の分類値を維持することができます。サポートされるその他すべての .las ファイル内のオーバーラップポイントには、クラスコード値 12 が割り当てられます。オーバーラップスキャン以外を表すためにクラスコード値 12 が入力 .las ファイルで使用されている場合は、このツールを実行する前に、LAS クラスコードの変更 ツールを使用して、それらのポイントに別の値を再割り当てすることができます。

ラベル	説明	データタイプ
入力 LAS データセット	処理されるタイル化された LAS データセット。	LAS Dataset Layer
サンプリング距離	LAS データの評価に使用される正方形領域のいずれかのディメンションの距離。距離単位として不明が指定された場合、単位は入力 `.las` ファイルの空間参照によって定義されます。	Linear Unit
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
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
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
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

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	変更対象の LAS データセット。	LAS Dataset Layer

arcpy.3d.ClassifyLasOverlap(in_las_dataset, sample_distance, {extent}, {process_entire_files}, {compute_stats}, {update_pyramid})

名前	説明	データタイプ
in_las_dataset	処理されるタイル化された LAS データセット。	LAS Dataset Layer
sample_distance	LAS データの評価に使用される正方形領域のいずれかのディメンションの距離。この値は、3 メートルなど、数字と距離単位の値で表すことができます。距離単位が指定されないか、`Unknown` と入力された場合、単位は入力 `.las` ファイルの空間参照によって定義されます。	Linear Unit
extent (オプション)	評価されるデータの範囲。 `MAXOF` - すべての入力データの最大範囲が使用されます。 `MINOF` - すべての入力データに共通する最小領域が使用されます。 `DISPLAY` - 範囲は、表示範囲と同じになります。レイヤー名 - 指定されたレイヤーの範囲が使用されます。 `Extent` オブジェクト - 指定されたオブジェクトの範囲が使用されます。スぺース区切りの座標文字列 - 指定された文字列の範囲が使用されます。座標値は、x-min、y-min、x-max、y-max という順序で表記されます。	Extent
process_entire_files (オプション)	処理範囲の適用方法を指定します。 `PROCESS_ENTIRE_FILES`—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. `PROCESS_EXTENT`—Only LAS points that intersect the area of interest will be processed. This is the default.	Boolean
compute_stats (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。 `COMPUTE_STATS`—Statistics will be computed. This is the default. `NO_COMPUTE_STATS`—Statistics will not be computed.	Boolean
update_pyramid (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。 `UPDATE_PYRAMID`—The LAS dataset pyramid will be updated. This is the default. `NO_UPDATE_PYRAMID`—The LAS dataset pyramid will not be updated.	Boolean

派生した出力

名前	説明	データタイプ
out_las_dataset	変更対象の LAS データセット。	LAS Dataset Layer

コードのサンプル

ClassifyLasOverlap の例 1 (Python ウィンドウ)

次のサンプルは、Python ウィンドウでこのツールを使用する方法を示しています:

arcpy.env.workspace = 'C:/data'

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

ClassifyLasOverlap の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

次のサンプルは、スタンドアロン Python スクリプトでこのツールを使用する方法を示しています:

'''****************************************************************************
       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())

環境

現在のワークスペース, 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

LAS オーバーラップの分類 (3D Analyst ツール)

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パラメーター

派生した出力

環境

ライセンス情報

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