Sınıflandırılmamış LAS dosyasından çıplak toprak DEM mi belirleniyor?

Bir İHA kullanarak hava fotogrametrisinden oluşturulan RGB değerleri ile LAS formatında veri var. Çıplak toprak DEM'i nokta bulutundan çıkarmak için bir çözüm bulmaya çalışıyorum.

SAGA, Fusion, MCC-LIDAR'ı denedim, ancak zaten sınıflandırılmak üzere LAS dosyasına ihtiyaç duydukları anlaşılıyor (doğal olarak değil). Süreç hakkında kısa bir açıklama yaparak beni doğru yöne yönlendiren var mı?

Genel olarak, bir seferde yaklaşık 100 mil puanı işlemem gerekir (gerekirse bunları döşeyebilir).

Sınıflandırılmamış nokta bulutlarından aşağıdakiler ile LiDAR DEM üretme:

• MCC-LIDAR - Çok Ölçekli Eğrilik Sınıflandırma (MCC) algoritması.
  _{( LAS 1.1 - 1.3 sürümlerini destekler )}

MCC-LIDAR ormanlık ortamlarda ayrık dönüşlü LIDAR verilerini işlemek için kullanılan bir komut satırı aracıdır (Evans ve Hudak, 2007).

İş Akışı:

• a) sınıflandırılmamış nokta bulutu.
• b) toprak getirileri sınıflandırılır.
• c) çıplak toprak DEM (raster).

Kodla ilgili bir örnek daha sağlamak için varsayımsal bir durum oluşturalım.

MCC-LIDAR'ın kurulu olduğu yerler:

C:\MCC

Sınıflandırılmamış LiDAR nokta bulutu (.las dosyası):

C:\lidar\project\unclassified.las  

Çıplak toprak DEM olacak çıkış:

C:\lidar\project\dem.asc  

Aşağıdaki örnek toprak dönüşlerini MCC algoritmasıyla sınıflandırır ve 1 metre çözünürlükte çıplak toprak DEM oluşturur.

#MCC syntax: 
#command
#-s (spacing for scale domain)
#-t (curvature threshold)
#input_file (unclassified point cloud) 
#output_file (classified point cloud - ground -> class 2 and not ground -> class 1)
#-c (cell size of ground surface)
#output_DEM (raster surface interpolated from ground points)

C:\MCC\bin\mcc-lidar.exe -s 0.5 -t 0.07 C:\lidar\project\unclassified.las C:\lidar\project\classified.las -c 1 C:\lidar\project\dem.asc

Ölçek (ler) ve eğrilik eşiği (t) parametrelerinin nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için şunu okuyun: MCC-LiDAR Nasıl Çalışır ve; Evans ve Hudak (2007).

Komisyon / etiketleme hatalarını önlemek için parametrelerin kalibre edilmesi gerekir (bir nokta zemine ait olarak sınıflandırıldığında, ancak aslında bitki örtüsüne veya binalara ait olduğunda). Örneğin:

MCC-LIDAR, yer noktalarını sınıflandırmak ve çıplak toprak DEM'i oluşturmak için İnce Plaka Spline (TPS) enterpolasyon yöntemini kullanır.

_Referanslar:

• _{Evans, Jeffrey S .; Hudak, Andrew T. 2007. Ormanlık ortamlarda ayrık dönüş LiDAR'ın sınıflandırılması için çok ölçekli bir eğrilik algoritması . Jeobilim ve Uzaktan Algılama üzerine IEEE İşlemleri. 45 (4): 1029-1038.}

_{Zemin noktası sınıflandırma algoritmaları hakkında daha fazla seçenek için, bkz. Meng ve ark. (2010):}

• _{Meng, X .; Currit, N .; Zhao, K. (2010). Havadaki LiDAR Verileri için Zemin Filtreleme Algoritmaları: Kritik Sorunların İncelenmesi . Uzaktan Algılama, 2 (3), 833–860. doi: 10,3390 / rs2030833}

LasTools'un ihtiyaçlarınızı karşılayabileceğini düşünüyorum , bkz. LASGround . Hangi araçlara bağlı olarak lisans biraz komik. Araçlar satın almadan önce indirilebilir ve değerlendirilebilir; ayrıca ürün nispeten ucuzdur.

FUSION'ın ( burada manuel ) GroundFilter komutu ile iyi şanslar oldu . 40 milyon puanla (sınıflandırılmamış) hiçbir sorun yaşamadım, bu yüzden 100 milyonla ilgili bir sorun beklemezdim.

Bu, Basit Morfolojik Filtre (SMRF) veya Progresif Morfolojik Filtre (PMF) algoritmaları kullanılarak bir pdal filtre ile yapılabilir .

Hızlı

pdal ground --cell_size=5 --extract input.laz out-bare-earth.laz

PMF kullanarak 5 toprak birim hücre boyutuna sahip çıplak toprak sıkıştırılmış LAS dosyası oluşturur. ( dokümanlar )

Daha fazla açıklama için ProgressiveMorphologicalFilter segmentasyonu öğreticisini kullanarak zemin dönüşlerini belirleme eğiticisine bakın.

Daha fazla katılım, SMRF kullanma

Bir boru hattı örneği:

• SMRF filtresini uygular, cellboyut seçeneğini 2.0 (sistem birimlerini koordine et) ve 0,75 eşiğine büyütür
• sadece yeni sınıflandırılmış toprak noktalarını seçer (toprak 2için LAS standart değeridir)
• seçimi sıkıştırılmamış bir LAS çıktı dosyasına yazar (sıkıştırılmış dosya için uzantıyı .laz olarak değiştirin)

Komut: pdal pipeline "classify-ground-smrf.json"

JSON parametreleri dosyası:

{
    "pipeline": [
        "inputfile.laz",
        {
            "type":"filters.smrf",
            "cell": "2.0",
            "threshold": "0.75"
        },
        {
            "type":"filters.range",
            "limits":"Classification[2:2]"
        },
        "out/smurf_classifed.las"
    ]
}

Yalnızca yerden çıkar

Bu örnek a) toprağa / toprağa ayrılmaz, b) "Yerden Yükseklik" özelliğini ekler ve c) sadece yer üstü 2.0 puanlarını (koordinat sistemi birimleri) dışa aktarır.

{
    "pipeline": [
        "input.laz",
        {
            "type": "filters.assign",
            "assignment": "Classification[:]=0"
        },
        {
            "type": "filters.smrf"
        },
        {
            "type": "filters.hag"
        },
        {
            "type": "filters.range",
            "limits": "HeightAboveGround[2:]"
        },
        {
            "filename":"above-ground.laz"
        }
    ]
}

Brad Chambers'tan uyarlandı, https://lists.osgeo.org/pipermail/pdal/2017-July/001367.html