Упорядочить смежные контуры зданий (Инструменты 3D Analyst)

Краткая информация

Согласует контуры зданий с общими границами.

Использование

Этот инструмент использует алгоритм сжатия полилиний для исправления искажений в полигонах контуров зданий, созданных во время рабочего процесса извлечения объектов, который может производить нежелательные артефакты.
При согласовании контуров зданий, полученных из растровых данных, допуск упорядочения должен быть больше разрешения исходного растра.
У объектов со смежными границами для создания упорядоченной границы, не накладывающейся на другой объект, должно быть одинаковое значение атрибута. Если общего атрибута нет, выполните следующие шаги:
1. Используйте инструмент Буфер с расстоянием буфера, соответствующим желаемому допускам упорядочивания.
2. Обработайте полигоны буферов инструментом Объединение для создания одного объекта из перекрывающихся полигонов.
3. Воспользуйтесь инструментом Пространственное соединение для добавления уникального ID объединенных полигонов к входным объектам, которые будут упорядочены.
4. Запустите инструмент Упорядочить смежные контуры зданий с полем с уникальным ID, указанным в Поле группировки (параметр 'group' в Python).
Рекомендуется использовать метод Любые углы для входных данных, состоящих из острых или рефлексивных внутренних углов, или когда угловой изгиб между двумя сегментами не попадает в интервал 45° между 90° и 180°.
Если инструмент не производит упорядоченные полигоны с заданными входными данными, в выходные данные копируются исходные объекты. Значение, указанное в поле STATUS будет показывать, был ли объект упорядочен следующим образом:
- 0—Упорядоченный объект
- 1—Исходный объект

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные объекты	Входные объекты, которые будут обработаны.	Feature Layer
Поле группировки	Поле, использующееся для определения того, какие объекты имеют совпадающие, не накладывающиеся друг на друга границы.	Field
Выходной класс пространственных объектов	Класс объектов, который будет получен.	Feature Class
Метод	Метод, который будет использоваться для упорядочения входных объектов. Right angles–Identifies the best line segments that fit the input feature vertices along 90° and 180° angles. Right angles and diagonals–Identifies the best line segments that fit the input feature vertices along 90°, 135°, and 180° interior angles. Any angles–Identifies the best fit line that falls along any angle while reducing the overall vertex count of the input features.	String
Допуск	Максимальное расстояние, на которые упорядоченный контур может отступать от границы его исходного объекта.	Linear Unit
Точность	Точность пространственной сетки, используемой в процессе упорядочивания. Действительные значения находятся в диапазоне от 0.05 до 0.25.	Double
Максимальное угловое смещение	Максимальное отклонение внутренних углов аппроксимирующей линии, допускаемое при использовании метода Прямые углы и диагонали (`RIGHT_ANGLES_AND_DIAGONALS`). Для получения наилучших результатов это значение не должно превышать 5°. Этот параметр отключен для других методов упорядочения.	Double

arcpy.3d.RegularizeAdjacentBuildingFootprint(in_features, group, out_feature_class, method, tolerance, precision, angular_limit)

Имя	Объяснение	Тип данных
in_features	Входные объекты, которые будут обработаны.	Feature Layer
group	Поле, использующееся для определения того, какие объекты имеют совпадающие, не накладывающиеся друг на друга границы.	Field
out_feature_class	Класс объектов, который будет получен.	Feature Class
method	Метод, который будет использоваться для упорядочения входных объектов. `RIGHT_ANGLES`–Identifies the best line segments that fit the input feature vertices along 90° and 180° angles. `RIGHT_ANGLES_AND_DIAGONALS`–Identifies the best line segments that fit the input feature vertices along 90°, 135°, and 180° interior angles. `ANY_ANGLES`–Identifies the best fit line that falls along any angle while reducing the overall vertex count of the input features.	String
tolerance	Максимальное расстояние, на которые упорядоченный контур может отступать от границы его исходного объекта.	Linear Unit
precision	Точность пространственной сетки, используемой в процессе упорядочивания. Действительные значения находятся в диапазоне от 0.05 до 0.25.	Double
angular_limit	Максимальное отклонение внутренних углов аппроксимирующей линии, допускаемое при использовании метода Прямые углы и диагонали (`RIGHT_ANGLES_AND_DIAGONALS`). Для получения наилучших результатов это значение не должно превышать 5°. Этот параметр отключен для других методов упорядочения.	Double

Пример кода

RegularizeAdjacentBuildingFootprint, пример 1 (окно Python)

В следующем примере показано использование этого инструмента в окне Python:

arcpy.env.workspace = 'c:/data'
arcpy.ddd.RegularizeAdjacentBuildingFootprint('rough_footprints.shp', 'Block_ID',
                                              'regularized_footprints.shp',
                                              'RIGHT_ANGLES_AND_DIAGONALS',
                                              '2 Meters', 0.10)

RegularizeAdjacentBuildingFootprint, пример 2 (автономный скрипт)

В следующем примере показано использование этого инструмента в автономном скрипте Python:

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

Параметры среды

Текущая рабочая область, Выходная система координат, Географические преобразования

Информация о лицензировании