Clasificar el terreno LAS (3D Analyst)

Resumen

Clasifica puntos de suelo a partir de datos LAS.

Más información sobre la clasificación del suelo

Ilustración

Uso

• Esta herramienta requiere que un dataset LAS de entrada tenga un sistema de coordenadas proyectadas. Los datos almacenados en un sistema de coordenadas geográficas se pueden reproyectar mediante la herramienta Extraer LAS con un sistema de coordenadas proyectadas especificado en la configuración del entorno Sistema de coordenadas de salida. Si el sistema de coordenadas proyectadas se basa en un datum diferente, deberá especificarse también una transformación de datum.

• Solo los puntos LAS con valores de código de clase 0, 1 o 2 se pueden asignar como puntos de suelo. Si los archivos LAS utilizan valores de código de clase diferentes para representar mediciones sin clasificar o del suelo, use la herramienta Cambiar códigos de clase de LAS para reasignarlos según corresponda. El proceso de clasificación también omite los puntos asignados con los marcadores de clasificación de superposición o retención.

• El método Clasificación estándar suele proporcionar una detección suficiente de los puntos de suelo para la mayoría de los datasets. Si entre los puntos de suelo detectados se encuentran muchos puntos que no son de suelo, considere utilizar el método Clasificación conservadora para minimizar esos errores. Si, por el contrario, los datos consisten en un terreno accidentado con características de pendiente pronunciada que puede estar parcialmente oscurecido por la vegetación, considere utilizar el método Clasificación agresiva para capturar más puntos de suelo. Si al utilizar esta opción aún se pierden algunas crestas, delinee las áreas que pueden mejorarse mediante su extensión espacial o un límite de polígono, y ejecute de nuevo la herramienta con la opción Recuperar crestas.

• Revise las ubicaciones con puentes y vías de acceso de autovía, ya que pueden haberse clasificado erróneamente como suelo. Para corregir estas ubicaciones, aplique una extensión o límite de procesamiento para aislar la región mal clasificada junto con parte de su terreno circundante, y vuelva a ejecutar la herramienta. La región que se aísla debe intentar evitar incluir la parte del puente o de la rampa de acceso que se encuentra con la superficie de suelo.

• Utilice el parámetro Resolución DEM si necesita obtener una clasificación de suelo de forma más rápida que el tiempo de procesamiento normal para un dataset. Este parámetro garantiza que la cantidad de puntos de suelo clasificados será suficiente para generar una superficie de ráster de suelo de la resolución especificada, pero el número de puntos de suelo clasificados será inferior al que se detectaría de otro modo.

• La clasificación de los puntos clave de modelo resultará en que estará disponible un subconjunto de puntos de suelo para usarse como sustituto de los puntos de suelo con resolución máxima. Esto puede resultar útil cuando la densidad de muestra del terreno es mayor que la que requiere una aplicación determinada. A diferencia del parámetro Resolución DEM, que ofrece una forma de clasificar el suelo rápidamente, la clasificación de puntos clave de modelo proporcionará una clasificación más completa de los puntos de suelo y tendrá un subconjunto que puede utilizarse en operaciones posteriores, como la creación de una superficie de ráster de elevación. En la versión del archivo LAS 1.0, a los puntos de clave de modelo se asignará un valor de código de clase de 8 y los puntos clave de modelo continuarán como clase 2, pero tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo.

  Más información sobre la creación de un ráster de elevación del suelo a partir de LIDAR

• Los puntos marcados como retenidos o superpuestos se ignorarán. Los puntos retenidos se definen originalmente como no aplicables a la clasificación. Los puntos superpuestos se ignoran en el procesamiento porque su inclusión puede crear fluctuaciones dramáticas en la densidad de puntos, y también pueden introducir problemas de calibración relacionados con el ruido entre las líneas de vuelo.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Dataset LAS de entrada	El dataset LAS que se procesará. Solo se evaluarán los últimos puntos LAS que se hayan devuelto con valores de código de clase 0, 1 y 2.	LAS Dataset Layer
Método de detección de suelo	Especifica el método que se utilizará para detectar puntos de suelo. Clasificación estándar—Este método tiene una tolerancia para la variación de la pendiente que permite capturar ondulaciones graduales en la topografía del terreno que normalmente se omitiría con la opción Clasificación conservadora, pero no se captura el tipo de relieves acusados que sí se haría mediante la opción Clasificación agresiva. Esta es la opción predeterminada. Clasificación conservadora—Al compararlo con otras opciones, este método emplea una restricción más severa en cuanto a la variación de la pendiente del terreno, lo que permite diferenciarlo de vegetación baja, como hierba y matorrales. Es más adecuado para topografías con curvaturas mínimas. Clasificación agresiva—Este método detecta áreas de terreno con relieves más acusados, como crestas y picos de colinas, que se podrían ignorar con la opción Clasificación estándar. Este método es más adecuado en una segunda iteración de esta herramienta con el parámetro Reutilizar suelo existente habilitado. Evite utilizar este método en áreas urbanas o en áreas rurales planas, dado que podría dar lugar a una clasificación incorrecta de objetos más altos (por ejemplo, torres de servicios, vegetación y partes de edificios) como suelo. Recuperar crestas—Este método detecta crestas que pueden pasar desapercibidas con la opción Clasificación agresiva. Para utilizar este método debe proporcionarse una extensión de procesamiento o un polígono de límite. Clasificación de clave de modelo—Este método clasifica un subconjunto de puntos de suelo existentes como clave de modelo. Por este motivo, los puntos de suelo ya deben estar clasificados. Esta opción ofrece una forma más rápida de hacer una clasificación de clave de modelo en lugar de volver a clasificar todos los puntos de suelo. En las versiones de LAS de 1.0 a 1.3, a los puntos de suelo que se identifican como clave de modelo se les asignará un valor de código de clase de 7. En la versión de LAS 1.4, los archivos mantendrán el código de clase de suelo de 2 y tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo.	String
Reutilizar suelo existente (Opcional)	Especifica si se reclasificarán o reutilizarán los puntos de suelo existentes. Desactivado: se reclasificarán los puntos de suelo existentes. A los puntos que se haya determinado que no forman parte del suelo se les volverá a asignar el valor de código de clase 1, que representa puntos sin clasificar. Esta es la opción predeterminada. Activado: se aceptarán y reutilizarán los puntos de suelo existentes, sin escrutinio, y contribuirán a la determinación de puntos sin clasificar.	Boolean
Resolución DEM (Opcional)	Una distancia que dará como resultado un único subconjunto de puntos que se evaluarán para su clasificación como suelo, agilizando de este modo el proceso. Plantéese utilizar este parámetro cuando se necesite un método más rápido para generar una superficie de DEM. Aunque la distancia mínima es de 0,3 metros, para que este proceso surta efecto, la distancia proporcionada debe ser al menos 1,5 veces el espaciado de punto promedio de los datos LIDAR.	Linear Unit
Calcular estadísticas (Opcional)	Especifica si las estadísticas se calcularán para los archivos .las a los que hace referencia el dataset LAS. Calcular estadísticas proporciona un índice espacial para cada archivo .las, lo que mejora el análisis y el rendimiento de la visualización. Las estadísticas también mejoran la experiencia de filtrado y simbología al limitar la visualización de los atributos LAS, como los códigos de clasificación y la información de retorno, a los valores presentes en el archivo .las. Activado: se calcularán las estadísticas. Esta es la opción predeterminada. Desactivada: no se calcularán las estadísticas.	Boolean
Extensión de procesamiento (Opcional)	La extensión de los datos que se evaluarán. Extensión de visualización actual : la extensión se basará en el mapa o la escena activa. Extensión de dibujo : la extensión se basará en un rectángulo dibujado en el mapa o la escena. Extensión de mapa : la extensión se basará en una capa de mapa activa. Elija una capa disponible o utilice la opción Extensión de datos en todas las capas. Cada capa de mapas tiene las opciones siguientes: Todas las entidades : extensión de todas las entidades. Entidades seleccionadas : extensión de las entidades seleccionadas. Entidades visibles : extensión de las entidades visibles. Examinar : la extensión se basará en un dataset. Intersección de entradas : la extensión será la extensión de intersección de todas las entradas. Combinación de entradas : la extensión será la extensión combinada de todas las entradas. Portapapeles : la extensión puede copiarse en y desde el portapapeles. Copiar extensión : copia la extensión y el sistema de coordenadas en el portapapeles. Pegar extensión : pega la extensión y el sistema de coordenadas desde el portapapeles. Si el portapapeles no incluye un sistema de coordenadas, la extensión utilizará el sistema de coordenadas del mapa. Restablecer extensión : la extensión se restablecerá al valor predeterminado. Cuando las coordenadas se proporcionan de forma manual, las coordenadas deben ser valores numéricos y encontrarse en el sistema de coordenadas del mapa activo. El mapa podría utilizar unidades de visualización distintas de las coordenadas proporcionadas. Utilice un valor de signo negativo para las coordenadas sur y oeste.	Extent
Límite de procesamiento	La entidad o entidades poligonales que definirán el área a procesar.	Feature Layer
Procesar todos los archivos LAS que intersequen la extensión (Opcional)	Especifica cómo se va a utilizar el área de interés para determinar el modo de procesar los archivos .las. El área de interés está definida por el valor del parámetro Extensión de procesamiento, el valor del parámetro Límite de procesamiento, o una combinación de ambos. Desactivado: solo se procesarán los puntos LAS que intersequen el área de interés. Esta es la opción predeterminada. Activado: si alguna parte del archivo .las interseca el área de interés, se procesarán todos los puntos de ese archivo, incluidos los que queden fuera del área de interés.	Boolean
Actualizar pirámide (Opcional)	Especifica si la pirámide de dataset LAS se actualizará después de modificar los códigos de clase. Activado: se actualizará la pirámide de dataset LAS. Esta es la opción predeterminada. Desactivado: no se actualizará la pirámide de dataset LAS.	Boolean
Algoritmo de detección (Opcional)	Especifica la versión del algoritmo de detección de suelo que se utilizará para clasificar los puntos de suelo. Más reciente—Se utilizará la versión más reciente del algoritmo de detección de suelo. Esta opción mejora el manejo de puntos de ruido y de valores atípicos, especialmente para nubes de puntos derivadas fotogramétricamente. También ofrece mejores resultados y un rendimiento más rápido en la mayoría de los casos. Esta es la opción predeterminada. Primera generación—Se utilizará la versión inicial del algoritmo de detección de suelo. Utilice esta opción únicamente cuando los resultados de la última versión no sean adecuados.	String
Clasificar puntos de ruido bajo (Opcional)	Especifica si los puntos situados por debajo de una determinada distancia subterránea se clasificarán como ruido bajo. La distancia a la que se identifican los puntos de ruido se basa en el valor del parámetro Profundidad mínima subterránea. A los puntos con poco ruido se les asigna un valor de código de clase 7. Activado: se clasificarán los puntos con poco ruido. Desactivado: los puntos con poco ruido no se clasificarán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
Profundidad mínima subterránea (Opcional)	La distancia subterránea que se utilizará para clasificar los puntos con poco ruido. El suelo se definirá mediante una superficie triangulada creada a partir de puntos clasificados por el suelo. A todos los puntos con códigos de clase 0 o 1 que estén por debajo del suelo en la altura proporcionada en este parámetro se les asignará un valor de código de clase 7.	Linear Unit
Conservar el bajo nivel de ruido existente (Opcional)	Especifica si los puntos de bajo ruido existentes con código de clase 7 se conservarán o se reclasificarán. Si se reclasifican los puntos de bajo ruido, se asignará un valor de código de clase de 1 a todos los puntos que no estén por debajo del suelo al menos a la distancia prevista para el valor del parámetro Profundidad mínima subterránea. Activado: se conservarán los puntos de ruido bajo existentes. Esta es la opción predeterminada. Desactivado: se reclasificarán los puntos con poco ruido existentes.	Boolean
Clasificar puntos de alto ruido (Opcional)	Especifica si los puntos situados por encima de una distancia determinada del suelo se clasificarán como ruido alto. La distancia a la que se identifican los puntos de ruido se basa en el valor del parámetro Altura mínima por encima del suelo. A los puntos con mucho ruido se les asigna un valor de código de clase de 18. Activado: se clasificarán los puntos con mucho ruido. Desactivado: los puntos con mucho ruido no se clasificarán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
Altura mínima por encima del suelo (Opcional)	La distancia sobre el suelo que se utilizará para clasificar los puntos con mucho ruido. El suelo se definirá mediante una superficie triangulada creada a partir de puntos clasificados por el suelo. A todos los puntos con códigos de clase 0 o 1 que estén por encima del suelo en la altura proporcionada en este parámetro se les asignará un valor de código de clase 18.	Linear Unit
Conservar el alto nivel de ruido existente (Opcional)	Especifica si los puntos de alto ruido existentes con código de clase 18 se conservarán o se reclasificarán. Si se reclasifican los puntos de alto ruido, se asignará un valor de código de clase de 1 a todos los puntos que no estén por encima del suelo al menos a la distancia prevista para el valor del parámetro Altura mínima por encima del suelo. Activado: se conservarán los puntos de ruido alto existentes. Esta es la opción predeterminada. Desactivado: se reclasificarán los puntos de ruido alto existentes.	Boolean
Clasificar puntos clave de modelo (Opcional)	Especifica si los puntos clave de modelo se clasificarán con los puntos de suelo. Cuando se activa este parámetro, a los puntos clave de modelo de la versión de archivos LAS 1.0 se les asignará un valor de código de clase de 8 y los puntos de clave de modelo de las demás versiones de archivos LAS mantendrán el código de clase 2, pero tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo. Esta opción se aplica cuando el valor del parámetro Método de detección de suelo es Clasificación de clave de modelo. Activado: se clasificarán los puntos clave de modelo. Desactivado: no se clasificarán los puntos clave de modelo. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
Tipo de clasificación (Opcional)	Especifica el método que se utilizará para clasificar los puntos clave de modelo. Tolerancia Z—Se seleccionarán los puntos clave de modelo para garantizar que la superficie TIN que se obtiene a partir de los puntos clave de modelo está dentro de un rango de altura determinado de la superficie TIN obtenida a partir de un conjunto completo de puntos de suelo. Esta es la opción predeterminada. Tamaño de ventana—Los puntos clave de modelo se obtendrán utilizando el método de reducción del tamaño de la ventana, en el que los datos se dividen en una cuadrícula cuya resolución se establece mediante el valor del parámetro Tamaño de ventana. Cada cuadrícula tendrá un punto de suelo seleccionado basado en la opción especificada en el parámetro Método de selección de puntos con tamaño de ventana.	String
Tolerancia Z (Opcional)	La desviación de altura máxima que se permitirá entre la superficie TIN creada a partir de los puntos clave de modelo y la creada a partir de un conjunto completo de puntos de suelo. Cuanto más alto sea el valor del parámetro, menor será el número de puntos clave de modelo.	Linear Unit
Tamaño de ventana (Opcional)	Resolución que empleará la técnica de submuestreo de tamaño de ventana. Cuando el valor del parámetro Tipo de clasificación es Tolerancia Z, el tamaño de la ventana se utilizará para garantizar que se obtenga una densidad de muestra mínima, lo que puede evitar la creación de grandes brechas en los datos que pueden ocasionar problemas en ciertos tipos de análisis. Para ignorar este proceso, deje el parámetro sin especificar o proporcione un valor que sea menor o igual que 0,0.	Linear Unit
Método de selección de puntos con tamaño de ventana (Opcional)	Especifica la altura basada en criterios que se utilizará para seleccionar un subconjunto de puntos de suelo cuando se use el método de tamaño de ventana. Cada bin de la técnica de submuestreo de tamaño de ventana tendrá un punto. El punto que se corresponda con el método seleccionado se utilizará en la detección de puntos clave de modelo. Media—Se utilizará el punto cuyo valor z se aproxime más a la media de todos los puntos en el bin de tamaño de la ventana. Esta es la opción predeterminada. Máximo—Se utilizará el punto con el valor z más alto en el bin de tamaño de la ventana. Mínimo—Se utilizará el punto con el valor z más bajo en el bin de tamaño de la ventana.	String

Salida derivada

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Dataset LAS de salida	El dataset LAS que se modificó. En las versiones de LAS de 1.0 a 1.3, a los puntos de suelo que se identifican como clave de modelo se les asignará un valor de código de clase de 7. En la versión de LAS 1.4, los archivos mantendrán el código de clase de suelo de 2 y tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo.	LAS Dataset Layer

Python

arcpy.ddd.ClassifyLasGround(in_las_dataset, method, {reuse_ground}, {dem_resolution}, {compute_stats}, {extent}, boundary, {process_entire_files}, {update_pyramid}, {algorithm}, {classify_low_noise}, {minimum_depth_below_ground}, {preserve_low_noise}, {classify_high_noise}, {minimum_height_above_ground}, {preserve_high_noise}, {classify_key_points}, {classification_type}, {z_tolerance}, {window_size}, {window_size_method})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_las_dataset	El dataset LAS que se procesará. Solo se evaluarán los últimos puntos LAS que se hayan devuelto con valores de código de clase 0, 1 y 2.	LAS Dataset Layer
method	Especifica el método que se utilizará para detectar puntos de suelo. STANDARD—Este método suele ofrecer los mejores resultados para la mayoría de los paisajes, ya que tiene una tolerancia a la variación de la pendiente que le permite detectar el suelo en una amplia variedad de paisajes. Capturará más puntos de suelo que la opción CONSERVATIVE, pero puede pasar por alto puntos de suelo en terrenos con características de pendiente pronunciada. Esta es la opción predeterminada. CONSERVATIVE—Al compararlo con otras opciones, este método emplea una restricción más severa en cuanto a la variación de la pendiente del terreno, lo que permite diferenciarlo de vegetación baja, como hierba y matorrales. Es más adecuado para topografías con curvaturas mínimas. AGGRESSIVE—Este método es el más adecuado para la detección de suelo en terrenos accidentados. Evite utilizar este método en terrenos que contengan perfiles de pendiente relativamente planos, ya que puede clasificar erróneamente como suelo los puntos de vegetación baja y los objetos construidos por el ser humano. RECOVER_RIDGES—Este método detecta puntos de suelo en crestas que no fueron detectados con una clasificación anterior. Está pensado para su uso en áreas aisladas en las que no se detectaron adecuadamente puntos de suelo en terrenos accidentados. Para utilizar este método debe proporcionarse una extensión de procesamiento o un polígono de límite. MODEL_KEY—Este método clasifica los puntos clave de modelo de un subconjunto de puntos de suelo existentes. Esta opción ofrece una forma más rápida de clasificar puntos clave de modelo correspondientes a datasets en los que los puntos de suelo ya están clasificados. En las versiones de archivos LAS de 1.0 a 1.3, a los puntos de suelo que se identifican como clave de modelo se les asignará un valor de código de clase de 7. En la versión de LAS 1.4, los archivos mantendrán el código de clase de suelo de 2 y tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo.	String
reuse_ground (Opcional)	Especifica si se reclasificarán o reutilizarán los puntos de suelo existentes. RECLASSIFY_GROUND—Se reclasificarán los puntos de suelo existentes. A los puntos que se haya determinado que no forman parte del suelo se les volverá a asignar el valor de código de clase 1, que representa puntos sin clasificar. Esta es la opción predeterminada. REUSE_GROUND—Se aceptarán y reutilizarán los puntos de suelo existentes, sin escrutinio, y contribuirán a la determinación de puntos sin clasificar.	Boolean
dem_resolution (Opcional)	Una distancia que dará como resultado un único subconjunto de puntos que se evaluarán para su clasificación como suelo, agilizando de este modo el proceso. Plantéese utilizar este parámetro cuando se necesite un método más rápido para generar una superficie de DEM. Aunque la distancia mínima es de 0,3 metros, para que este proceso surta efecto, la distancia proporcionada debe ser al menos 1,5 veces el espaciado de punto promedio de los datos LIDAR.	Linear Unit
compute_stats (Opcional)	Especifica si las estadísticas se calcularán para los archivos .las a los que hace referencia el dataset LAS. Calcular estadísticas proporciona un índice espacial para cada archivo .las, lo que mejora el análisis y el rendimiento de la visualización. Las estadísticas también mejoran la experiencia de filtrado y simbología al limitar la visualización de los atributos LAS, como los códigos de clasificación y la información de retorno, a los valores presentes en el archivo .las. COMPUTE_STATS—Se calcularán las estadísticas. Esta es la opción predeterminada. NO_COMPUTE_STATS—No se calcularán las estadísticas.	Boolean
extent (Opcional)	La extensión de los datos que se evaluarán. MAXOF: se usará la extensión máxima de todas las entradas. MINOF: se usará el área mínima común a todas las entradas. DISPLAY: la extensión es igual a la visualización visible. Nombre de capa: se utilizará la extensión de la capa especificada. Objeto de Extent: se utilizará la extensión del objeto especificado. Cadena de coordenadas delimitada por espacios: se utilizará la extensión de la cadena especificada. Las coordenadas se expresan como x-min, y-min, x-max, y-max.	Extent
boundary	La entidad o entidades poligonales que definirán el área a procesar.	Feature Layer
process_entire_files (Opcional)	Especifica cómo se va a aplicar la extensión de procesamiento. PROCESS_EXTENT—Solo se procesarán los puntos LAS que intersequen el área de interés. Esta es la opción predeterminada. PROCESS_ENTIRE_FILES—Si alguna parte del archivo .las interseca el área de interés, se procesarán todos los puntos de ese archivo, incluidos los que queden fuera del área de interés.	Boolean
update_pyramid (Opcional)	Especifica si la pirámide de dataset LAS se actualizará después de modificar los códigos de clase. UPDATE_PYRAMID—Se actualizará la pirámide de dataset LAS. Esta es la opción predeterminada. NO_UPDATE_PYRAMID—No se actualizará la pirámide de dataset LAS.	Boolean
algorithm (Opcional)	Especifica la versión del algoritmo de detección de suelo que se utilizará para clasificar los puntos de suelo. LATEST—Se utilizará la versión más reciente del algoritmo de detección de suelo. Esta opción mejora el manejo de puntos de ruido y de valores atípicos, especialmente para nubes de puntos derivadas fotogramétricamente. También ofrece mejores resultados y un rendimiento más rápido en la mayoría de los casos. Esta es la opción predeterminada. FIRST—Se utilizará la versión inicial del algoritmo de detección de suelo. Utilice esta opción únicamente cuando los resultados de la última versión no sean adecuados.	String
classify_low_noise (Opcional)	Especifica si los puntos situados por debajo de una determinada distancia subterránea se clasificarán como ruido bajo. La distancia a la que se identifican los puntos de ruido se basa en el valor del parámetro minimum_depth_below_ground. A los puntos con poco ruido se les asigna un valor de código de clase 7. CLASSIFY_LOW_NOISE—Se clasificarán los puntos con poco ruido. NO_CLASSIFY_LOW_NOISE—Los puntos con poco ruido no se clasificarán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
minimum_depth_below_ground (Opcional)	La distancia subterránea que se utilizará para clasificar los puntos con poco ruido. El suelo se definirá mediante una superficie triangulada creada a partir de puntos clasificados por el suelo. A todos los puntos con códigos de clase 0 o 1 que estén por debajo del suelo en la altura proporcionada en este parámetro se les asignará un valor de código de clase 7.	Linear Unit
preserve_low_noise (Opcional)	Especifica si los puntos de bajo ruido existentes con código de clase 7 se conservarán o se reclasificarán. Si se reclasifican los puntos de bajo ruido, se asignará un valor de código de clase de 1 a todos los puntos que no estén por debajo del suelo al menos a la distancia prevista para el valor del parámetro minimum_depth_below_ground. PRESERVE_LOW_NOISE—Se conservarán los puntos de ruido bajo existentes. Esta es la opción predeterminada. RECLASSIFY_LOW_NOISE—Se reclasificarán los puntos con poco ruido existentes.	Boolean
classify_high_noise (Opcional)	Especifica si los puntos situados por encima de una distancia determinada del suelo se clasificarán como ruido alto. La distancia a la que se identifican los puntos de ruido se basa en el valor del parámetro minimum_height_above_ground. A los puntos con mucho ruido se les asigna un valor de código de clase de 18. CLASSIFY_HIGH_NOISE—Se clasificarán los puntos con mucho ruido. NO_CLASSIFY_HIGH_NOISE—Los puntos con mucho ruido no se clasificarán. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
minimum_height_above_ground (Opcional)	La distancia sobre el suelo que se utilizará para clasificar los puntos con mucho ruido. El suelo se definirá mediante una superficie triangulada creada a partir de puntos clasificados por el suelo. A todos los puntos con códigos de clase 0 o 1 que estén por encima del suelo en la altura proporcionada en este parámetro se les asignará un valor de código de clase 18.	Linear Unit
preserve_high_noise (Opcional)	Especifica si los puntos de alto ruido existentes con código de clase 18 se conservarán o se reclasificarán. Si se reclasifican los puntos de alto ruido, se asignará un valor de código de clase de 1 a todos los puntos que no estén por encima del suelo al menos a la distancia prevista para el parámetro minimum_height_above_ground. PRESERVE_HIGH_NOISE—Se conservarán los puntos de ruido alto existentes. Esta es la opción predeterminada. RECLASSIFY_HIGH_NOISE—Se reclasificarán los puntos de ruido alto existentes.	Boolean
classify_key_points (Opcional)	Especifica si los puntos clave de modelo se clasificarán con los puntos de suelo. Cuando este parámetro se configura en CLASSIFY_KEY_POINTS, a los puntos clave de modelo de la versión de archivos LAS 1.0 se les asignará un valor de código de clase de 8 y los puntos de clave de modelo de las demás versiones de archivos LAS mantendrán el código de clase 2, pero tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo. Esta opción se aplica cuando el valor del parámetro method es CLASSIFY_MODEL_KEY_POINTS. CLASSIFY_KEY_POINTS—Se clasificarán los puntos clave de modelo. NO_CLASSIFY_KEY_POINTS—No se clasificarán los puntos clave de modelo. Esta es la opción predeterminada.	Boolean
classification_type (Opcional)	Especifica el método que se utilizará para clasificar los puntos clave de modelo. Z_TOLERANCE—Los puntos clave de modelo serán el número mínimo de puntos que se necesita para garantizar que la superficie TIN que se obtiene a partir de los puntos clave de modelo esté dentro de un rango de altura determinado de la superficie TIN obtenida a partir de un conjunto completo de puntos de suelo. Esta es la opción predeterminada. WINDOW_SIZE—Los puntos clave de modelo se obtendrán utilizando el método de reducción del tamaño de la ventana, en el que los datos se dividen en una cuadrícula cuya resolución se establece mediante el valor del parámetro window_size_. Cada cuadrícula tendrá un punto de suelo seleccionado basado en la opción especificada en el parámetro window_size_method.	String
z_tolerance (Opcional)	La desviación de altura máxima que se permitirá entre la superficie TIN creada a partir de los puntos clave de modelo y la creada a partir de un conjunto completo de puntos de suelo. Cuanto más alto sea el valor del parámetro, menor será el número de puntos clave de modelo.	Linear Unit
window_size (Opcional)	Resolución que empleará la técnica de submuestreo de tamaño de ventana. Cuando el valor del parámetro classification_type es Z_TOLERANCE, el tamaño de la ventana se utilizará para garantizar que se obtenga una densidad de muestra mínima, lo que puede evitar la creación de grandes brechas en los datos que pueden ocasionar problemas en ciertos tipos de análisis. Para ignorar este proceso, deje el parámetro sin especificar o proporcione un valor que sea menor o igual que 0,0.	Linear Unit
window_size_method (Opcional)	Especifica la altura basada en criterios que se utilizará para seleccionar un subconjunto de puntos de suelo cuando se use el método de tamaño de ventana. Cada bin de la técnica de submuestreo de tamaño de ventana tendrá un punto. El punto que se corresponda con el método seleccionado se utilizará en la detección de puntos clave de modelo. AVERAGE—Se utilizará el punto cuyo valor z se aproxime más a la media de todos los puntos en el bin de tamaño de la ventana. Esta es la opción predeterminada. MAXIMUM—Se utilizará el punto con el valor z más alto en el bin de tamaño de la ventana. MINIMUM—Se utilizará el punto con el valor z más bajo en el bin de tamaño de la ventana.	String

Salida derivada

Nombre	Explicación	Tipo de datos
out_las_dataset	El dataset LAS que se modificó. En las versiones de LAS de 1.0 a 1.3, a los puntos de suelo que se identifican como clave de modelo se les asignará un valor de código de clase de 7. En la versión de LAS 1.4, los archivos mantendrán el código de clase de suelo de 2 y tendrán asignada la etiqueta de clasificación de clave de modelo.	LAS Dataset Layer

Muestra de código

Ejemplo 1 de ClassifyLasGround (ventana de Python)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en la ventana de Python.

import arcpy
arcpy.env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.ClassifyLasGround('metro.lasd', 'CONSERVATIVE', 
                           boundary='study_area.shp', 
                           process_entire_files='PROCESS_ENTIRE_FILES')

Ejemplo 2 de ClassifyLasGround (script independiente)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en un script independiente de Python.

'''****************************************************************************
Name:        Classify Ground & Vegetation in Forest Environment
Description: Classify points representing vegetation with LAS class code values
             of 3, 4, and 5. The code is designed for use as a script tool.
****************************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
inLas = arcpy.GetParameterAsText(0)
recursion = arcpy.GetParameterAsText(1)
lasd = arcpy.GetParameterAsText(2)

try:
    arcpy.CheckOutExtension('3D')
    # Execute CreateLasDataset
    arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasd, folder_recursion=recursion)
    # Make an initial pass of ground classifier
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd, method="Conservative")
    # Make a secondary pass to capture ridges
    arcpy.ddd.ClassifyLasGround(lasd, method="Aggressive", 
                                reuse_ground="REUSE_GROUND")
    # Classify vegetation
    arcpy.ddd.ClassifyLasByHeight(lasd, ground_source='GROUND', 
                                  height_classification=[[3, 5], 
                                                         [4, 17], 
                                                         [5, 120]], 
                                  noise='HIGH_NOISE', compute_stats="COMPUTE_STATS")
    arcpy.CheckInExtension('3D')

except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())

Entornos

Espacio de trabajo actual, Espacio de trabajo temporal, Extensión