LAS-Klassencodes mithilfe von Features festlegen (3D Analyst)

Zusammenfassung

Klassifiziert LAS-Punkte, die die zweidimensionale Ausdehnung von Eingabe-Features schneiden.

Verwendung

• LAS-Punkte, die die zweidimensionale Position der Eingabe-Punkte, -Linien und -Polygone zusammen mit etwaigen Puffern schneiden, werden reklassifiziert. Um LAS-Punkte mit dreidimensionaler Entfernung von 3D-Features zu klassifizieren, verwenden Sie das Werkzeug LAS-Punkte nach Nähe lokalisieren.

• Die Pufferentfernung ist besonders wichtig für Punkte und Linien, da es weniger wahrscheinlich ist, dass ein gegebener LAS-Punkt genau auf die Linie fällt oder dieselbe Koordinate aufweist wie der Eingabepunkt. Die für die Puffer verwendeten Standardeinheiten basieren auf den linearen Einheiten des Raumbezugs des LAS-Datasets.

• Wenn die Punkte des LAS-Dataset-Layers gefiltert wurden, werden nur die gefilterten Punkte, die die Eingabe-Features überschneiden, reklassifiziert. Sie können den LAS-Dataset-Layer über das Dialogfeld Layer-Eigenschaften oder mit dem Werkzeug LAS-Dataset-Layer erstellen mit jeder Kombination aus Klassifizierungscodes, Klassifizierungs-Flags und Rückgabewerten filtern.

• ArcGIS verwendet das von der American Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS) definierte LAS-Klassifizierungsschema. Weitere Informationen zur Klassifizierung von LIDAR-Punkten

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingabe-LAS-Dataset	Das LAS-Dataset, das verarbeitet wird.	LAS Dataset Layer
Eingabe-Feature-Class	Ein oder mehrere Eingabe-Features, die zur Definition von Klassencodewerten für die von dem LAS-Dataset referenzierten LIDAR-Dateien dienen sollen. Die Option für das Klassifizierungs-Flag verwendet die Standardeinstellung No change. Sie können das Flag aber durch Auswahl von Set zuweisen oder durch Auswahl von Clear entfernen. Jedes Feature bietet die folgenden Optionen: Features: Die Features, die zum Reklassifizieren von LAS-Punkten verwendet werden. Pufferabstand: Die Entfernung, in der Eingabe-Features gepuffert werden, bevor die LAS-Punkte bestimmt werden, die den gepufferten Bereich schneiden. Neue Klasse: Der Klassencode, der zugewiesen werden soll. Synthetisch: Das Klassifizierungs-Flag "Synthetisch" wird verwendet, um Punkte zu identifizieren, die nicht vom LIDAR-Sensor abgerufen wurden, aber in der .las-Datei enthalten sind, z. B. Vermessungspasspunkte, die möglicherweise nicht vom LIDAR-Sensor erfasst wurden. Schlüsselpunkt: Das Klassifizierungs-Flag "Modellschlüsselpunkt" stellt eine Teilmenge von Punkten dar, die zum Erfassen einer bestimmten Detaillierungsebene in der LIDAR-Sammlung erforderlich sind. Früher wurde dieses Flag der Darstellung ausgedünnter Bodenpunkte in einer bestimmten Z-Toleranz zugeordnet. Ausgeschlossen: Das Klassifizierungs-Flag "Ausgeschlossen" weist generell fehlerhafte Daten aus, die aus der Analyse und Visualisierung ausgeschlossen werden sollten. Überlappen: Die Bezeichnung "Überlappen" ermittelt Punkte aus überlappenden Scans und wird nur in LAS 1.4-Dateien unterstützt.	Value Table
Statistiken berechnen (optional)	Gibt an, ob für die vom .las-Dataset referenzierten LAS-Dateien Statistiken berechnet werden. Durch das Berechnen von Statistiken wird ein räumlicher Index für jede .las-Datei bereitgestellt, wodurch sich die Analyse- und Darstellungs-Performance verbessert. Ferner werden durch Statistiken die Filter- und Symbolisierungsverfahren verbessert, da die Anzeige von LAS-Attributen, beispielsweise Klassifizierungscodes und Rückgabeinformationen, auf die in der .las-Datei vorhandenen Werte begrenzt wird. Aktiviert: Es werden Statistiken berechnet. Dies ist die Standardeinstellung. Deaktiviert: Es werden keine Statistiken berechnet.	Boolean
Pyramide aktualisieren (optional)	Gibt an, ob die LAS-Dataset-Pyramide aktualisiert wird, nachdem die Klassencodes geändert wurden. Aktiviert: Die LAS-Dataset-Pyramide wird aktualisiert. Dies ist die Standardeinstellung. Nicht aktiviert: Die LAS-Dataset-Pyramide wird nicht aktualisiert.	Boolean

Abgeleitete Ausgabe

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Aktualisiertes Eingabe-LAS-Dataset	Das aktualisierte LAS-Dataset.	LAS Dataset Layer

Python

arcpy.ddd.SetLasClassCodesUsingFeatures(in_las_dataset, feature_class, {compute_stats}, {update_pyramid})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_las_dataset	Das LAS-Dataset, das verarbeitet wird.	LAS Dataset Layer
feature_class [[features, buffer_distance, new_class, synthetic, key_point, withheld, overlap],...]	Geben Sie jedes Feature mit den zugehörigen Optionen ein, anhand derer der Klassifizierungsvorgang als Liste von Listen definiert wird (z. B.[['feature1', 6, 9, 'NO_CHANGE', 'SET', 'CLEAR', 'NO_CHANGE'], ['feature 2', 0, 6, 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE', 'NO_CHANGE']]. Jedes Feature bietet die folgenden Optionen: features: Die Features, die zum Reklassifizieren von LAS-Punkten verwendet werden. buffer_distance: Der Pufferabstand, der auf die Eingabe-Features angewendet wird, bevor die LAS-Punkte bestimmt werden, die dessen Bereich schneiden. new_class: Der Klassencode, der zugewiesen werden soll. synthetic: Das Klassifizierungs-Flag "Synthetisch" wird verwendet, um Punkte zu identifizieren, die nicht von einem LIDAR-Sensor abgerufen wurden. key_point: Das Klassifizierungs-Flag "Modellschlüsselpunkt" stellt eine Teilmenge von Punkten dar, die zum Erfassen einer gewünschten Detaillierungsebene eines bestimmten Klassencodes verwendet werden können. withheld: Das Klassifizierungs-Flag "Ausgeschlossen" weist generell fehlerhafte Daten aus, die aus der Analyse und Visualisierung ausgeschlossen werden sollten. overlap: Die Bezeichnung "Überlappen" ermittelt Punkte aus überlappenden Scans und wird nur in LAS 1.4-Dateien unterstützt.	Value Table
compute_stats (optional)	Gibt an, ob für die vom .las-Dataset referenzierten LAS-Dateien Statistiken berechnet werden. Durch das Berechnen von Statistiken wird ein räumlicher Index für jede .las-Datei bereitgestellt, wodurch sich die Analyse- und Darstellungs-Performance verbessert. Ferner werden durch Statistiken die Filter- und Symbolisierungsverfahren verbessert, da die Anzeige von LAS-Attributen, beispielsweise Klassifizierungscodes und Rückgabeinformationen, auf die in der .las-Datei vorhandenen Werte begrenzt wird. COMPUTE_STATS—Es werden Statistiken berechnet. Dies ist die Standardeinstellung. NO_COMPUTE_STATS—Es werden keine Statistiken berechnet.	Boolean
update_pyramid (optional)	Gibt an, ob die LAS-Dataset-Pyramide aktualisiert wird, nachdem die Klassencodes geändert wurden. UPDATE_PYRAMID—Die LAS-Dataset-Pyramide wird aktualisiert. Dies ist die Standardeinstellung. NO_UPDATE_PYRAMID—Die LAS-Dataset-Pyramide wird nicht aktualisiert.	Boolean

Abgeleitete Ausgabe

Name	Erläuterung	Datentyp
derived_las_dataset	Das aktualisierte LAS-Dataset.	LAS Dataset Layer

Codebeispiel

SetLasClassCodesUsingFeatures – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Im folgenden Beispiel wird die Verwendung dieses Werkzeugs im Python-Fenster veranschaulicht.

arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.SetLasClassCodesUsingFeatures("test.lasd", ["lake.shp", 0, 9],
                                       compute_stats="COMPUTE_STATS")

SetLasClassCodesUsingFeatures – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Im folgenden Beispiel wird die Verwendung dieses Werkzeugs in einem eigenständigen Python-Skript veranschaulicht.

'''**********************************************************************
Name: Assign Withheld Classification Flag to Outlier Points in LAS Files
Description: Uses Locate Outliers to identify points in LAS files that
             should be assigned the 'withheld' classification flag.
             Designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
outliers = 'in_memory/outliers'

# Execute LocateOutliers
arcpy.ddd.LocateOutliers(lasD, outliers, 'APPLY_HARD_LIMIT', -10,
                         350, 'APPLY_COMPARISON_FILTER', 1.2, 120,
                         0.8, 8000)

# Execute SetLasClassCodeUsingFeatures
arcpy.ddd.SetLasClassCodesUsingFeatures(lasd, [["outliers.shp", 5,
                                                "NO_CHANGE", "NO_CHANGE",
                                                "NO_CHANGE", "SET"]])

Umgebungen

Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen