arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container, out_raster, cell_size, {interpolation_method}, {smooth_method}, {surface_type}, {fill_dem}, {options})
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名称
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说明
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数据类型
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in_container
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输入文件、文件夹、要素图层或 LAS 数据集的路径和名称。 输入可以是 LAS 文件的文件夹、正射映射工具的解决方案点表或 LAS 数据集。 对于云存储，请提供云存储路径，例如 C:\Temp\Cloud.acs\las。
LAS 文件可以是生成点云工具的输出，其中 LAS 点分为地面点和地上点两种类型。 解决方案点表为计算区域网平差或计算相机模型工具的输出。
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Folder; File; Feature Class; Feature Layer
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out_raster
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输出栅格数据集的位置、名称和文件扩展名。 您也可以提供云存储路径（例如 C:\Temp\Cloud.acs\lasfolder）以保存输出栅格数据集。
可以以大多数可写栅格格式（例如 TIFF、CRF 或 IMG）创建输出。
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Raster Dataset
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cell_size
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输出栅格数据集的像元大小。
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Double
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interpolation_method
（可选）
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指定将用于从点云对输出栅格数据集进行插值的方法。
TRIANGULATION—将使用三角测量方法。 亦称作不规则三角网 (TIN) 线性插值法，适用于不规则分布的稀疏点，例如从区域网平差计算中得到的解决方案点。
NATURAL_NEIGHBOR—将使用自然邻域法。 其与三角测量类似，但是生成的表面更为平滑且运算量更大。
IDW—将使用反距离权重 (IDW) 平均方法。 此方法适用于规则分布的密集点，例如通过生成点云工具得到的点云 LAS 文件。 IDW 搜索半径将根据平均点密度自动进行计算。
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String
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smooth_method
（可选）
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指定将用于平滑输出栅格数据集的滤波器。
GAUSS3x3—将使用具有 3 x 3 窗口的高斯滤波器。
GAUSS5x5—将使用具有 5 x 5 窗口的高斯滤波器。
GAUSS7x7—将使用具有 7 x 7 窗口的高斯滤波器。
GAUSS9x9—将使用具有 9 x 9 窗口的高斯滤波器。
NONE—将使用平滑滤波器。
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String
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surface_type
（可选）
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指定是否创建数字地形模型或数字表面模型。
DTM—将通过仅插入地面点创建数字地形模型。
DSM—将通过插入所有点创建数字表面模型。
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String
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fill_dem
（可选）
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用于填充 NoData 区域的 DEM 栅格输入。 NoData 区域可以存在于像素未从输入获得足够生成值所需信息的位置。
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Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer
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options
[[name, value],...]
（可选）
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从输入 LAS 数据中提取地面点。
当 surface_type 参数设置为 DTM 时，启用此参数。
Classify—根据不同地形类型，采用多种方法分类地面。 选项不区分大小写。
standard—该方法对坡度变化具有容差，因此可以捕获到使用 conservative 方法无法捕获到的地面地形上的平缓波动，但是该方法无法捕获到通过 aggressive 方法捕获到的坡度起伏较大的地貌波动。 这是默认设置。
conservative—与其他方法相比，该方法对地面坡度的变化使用了更为严格的限制，因此该方法可将地面与草地和灌木丛等低地植被区分开来。 该方法最适合最小曲率的地形。
aggressive—对于 standard 方法容易忽略的山脊和山顶等地貌起伏较大的地面区域，此方法可检测到这些内容。 该方法最好在 ReuseGround 选项设置为 1 的情况下用于该工具的第二个迭代。 该方法不宜用于城市区域或地势平坦的乡村区域，因为可能会将地势较高的对象（例如，发电塔、植被和建筑物局部）错误分类为地面。
LowNoise—用于将点分类为低噪声点的地面以下距离。 单位为米。 默认值为 0.25 米。
HighNoise—用于将点分类为高噪声点的地面以上距离。 单位为米。 默认值是 100 米。
ReuseGround—指定现有地面点是否会重新分类或重新使用。 0 表示重新分类，1 表示重用。 默认值为 0。
ReuseLowNoise—指定是否重用或重新分类现有低噪声点。 0 表示重新分类，1 表示重用。 默认值为 0。
ReuseHighNoise—指定是否重用或重新分类现有高噪声点。 0 表示重新分类，1 表示重用。 默认值为 0。
值表列：
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Value Table
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代码示例
InterpolateFromPointCloud 示例 1（Python 窗口）
这是一个 InterpolateFromPointCloud 函数的 Python 示例，其中通过重新分类地面点生成了 DTM。
# Import system modules
import arcpy
# Run InterpolateFromPointCloud
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container=r"C:\data\LASFoler", out_raster=r"C:\data\dtm.crf", cell_size=0.2, interpolation_method="IDW", smooth_method="GAUSS5x5", surface_type="DTM", fill_dem=None, options="Classify standard;LowNoise 0.25;HighNoise 110;ReuseGround 0;ReuseLowNoise 1;ReuseHighNoise 1")
InterpolateFromPointCloud 示例 2（独立脚本）
这是一个 InterpolateFromPointCloud 函数 Python 示例，其中生成了 DSM。
# Define input parameters
import arcpy
in_container="C:/data/LASFoler"
out_raster="C:/data/dsm.crf"
# Run InterpolateFromPointCloud
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container, out_raster, 0.2, "TRIANGULATION", "GAUSS5x5", "DSM")
InterpolateFromPointCloud 示例 3（独立脚本）
这是一个 InterpolateFromPointCloud 函数 Python 示例，其中在云存储中生成了 DSM。
# Define input parameters
import arcpy
in_container="C:/data/LASFoler"
out_raster="C:/data/Azure.acs/ProductFolder/dsm.crf"
# Run InterpolateFromPointCloud
arcpy.management.InterpolateFromPointCloud(in_container, out_raster, 0.2, "TRIANGULATION", "GAUSS5x5", "DSM")