r.in.lidargrass - Dalam Talian di Awan

JADUAL:

NAMA

r.in.lidar - Mencipta peta raster daripada mata LAS LiDAR menggunakan statistik univariate.

Kata-kata berkaitan

raster, import, LIDAR

SINOPSIS

r.in.lidar
r.in.lidar - membantu
r.in.lidar [-peosgi] input=nama output=nama [kaedah=rentetan] [jenis=rentetan]
[zrange=min, maks] [zscale=terapung] [peratus=integer] [pth=integer] [mengurangkan=terapung]
[resolusi=terapung] [return_filter=rentetan] [penapis_kelas=integer[,integer,...]]
[--menimpa] [--membantu] [--kata kerja] [--tenang] [--ui]

Bendera:
-p
Cetak maklumat fail LAS dan keluar

-e
Lanjutkan takat wilayah berdasarkan set data baharu

-o
Gantikan unjuran set data (gunakan unjuran lokasi)

-s
Imbas fail data untuk tahap kemudian keluar

-g
Dalam mod imbasan, cetak menggunakan gaya skrip shell

-i
Import nilai keamatan dan bukannya nilai z

--tulis ganti
Benarkan fail output untuk menulis ganti fail sedia ada

- membantu
Cetak ringkasan penggunaan

--verbose
Keluaran modul verbose

--senyap
Keluaran modul senyap

--ui
Paksa melancarkan dialog GUI

Parameter:
input=nama [diperlukan]
fail input LAS
Fail input LiDAR dalam format LAS (*.las atau *.laz)

output=nama [diperlukan]
Nama untuk peta raster output

kaedah=rentetan
Statistik untuk digunakan untuk nilai raster
Pilihan: n, min maksima, pelbagai, jumlah, bermaksud, stddev, kelainan, coeff_var, median,
persentil, kecondongan, trimmean
default: bermakna

jenis=rentetan
Jenis storan untuk peta raster terhasil
Pilihan: SEL, FCELL, DCELL
default: FCELL

zrange=min, maks
Julat penapis untuk data z (min, maks)

zscale=terapung
Skala untuk digunakan pada data z
default: 1.0

peratus=integer
Peratusan peta untuk disimpan dalam ingatan
Pilihan: 1-100
default: 100

pth=integer
pth persentil nilai
Pilihan: 1-100

mengurangkan=terapung
Buang peratus terkecil dan peratus daripada pemerhatian terbesar
Pilihan: 0-50

resolusi=terapung
Resolusi raster keluaran

return_filter=rentetan
Hanya mata import jenis pulangan yang dipilih
Jika tidak dinyatakan, semua mata diimport
Pilihan: Pertama, terakhir, pertengahan

penapis_kelas=integer[,integer,...]
Hanya mata import bagi kelas yang dipilih
Input ialah integer dipisahkan koma. Jika tidak dinyatakan, semua mata diimport.

DESCRIPTION

. r.in.lidar modul memuatkan dan membuang awan titik LAS LiDAR ke dalam peta raster baharu. The
pengguna boleh memilih daripada pelbagai kaedah statistik dalam mencipta raster baharu.

Oleh kerana penciptaan peta raster bergantung pada tetapan rantau pengiraan (luas dan
resolusi), sebagai lalai, luas wilayah semasa dan resolusi digunakan untuk import.
Apabila menggunakan -e bendera bersama-sama dengan resolusi=nilai parameter, luas wilayah akan
berdasarkan set data baharu. Oleh itu, disyorkan untuk menggunakan terlebih dahulu -s bendera untuk mendapatkan
takat awan titik LiDAR untuk diimport, kemudian laraskan takat rantau semasa dan
resolusi sewajarnya, dan hanya kemudian teruskan dengan import sebenar. Pilihan lain ialah
untuk menetapkan takat wilayah secara automatik berdasarkan set data LAS itu sendiri bersama-sama dengan
resolusi raster yang dikehendaki. Lihat di bawah untuk butiran.

r.in.lidar direka untuk memproses set data awan titik besar-besaran, contohnya LiDAR mentah
atau data swath sonar imbasan sisi. Ia telah diuji dengan set data yang besar (lihat di bawah untuk ingatan
nota pengurusan).

Statistik yang tersedia untuk mengisi peta raster output ialah:

·

n bilangan titik dalam sel

minit nilai minimum mata dalam sel

maks nilai maksimum titik dalam sel

pelbagai julat titik dalam sel

jumlah jumlah titik dalam sel

bermakna nilai purata titik dalam sel

stddev sisihan piawai titik dalam sel

varians varians titik dalam sel

coeff_var pekali varians titik dalam sel

median nilai median titik dalam sel

persentil pth persentil titik dalam sel

skewness kecondongan titik dalam sel

trimmean min yang dipotong dalam sel

· varian dan terbitan menggunakan penganggar pincang (n). [tertakluk kepada perubahan]

· Pekali of varians diberikan dalam peratusan dan ditakrifkan sebagai (stddev/min)*100.

NOTA

LAS fail mengimport persediaan
Sejak r.in.lidar menjana peta raster melalui binning daripada LiDAR asal
mata, takat dan resolusi wilayah pengiraan sasaran perlu ditentukan. A
aliran kerja biasa akan melibatkan pemeriksaan dokumentasi berkaitan data LAS
atau imbasan fail data LAS dengan r.in.lidar's -s (Atau -g) bendera untuk mencari input
sempadan data.
Pilihan lain ialah menetapkan takat wilayah secara automatik berdasarkan takat set data LAS
(-e bendera) bersama-sama dengan resolusi raster yang dikehendaki menggunakan resolusi parameter.

Memori penggunaan
Sementara input fail boleh sewenang-wenangnya besar, r.in.lidar akan menggunakan sejumlah besar
memori sistem (RAM) untuk kawasan raster yang besar (> 10000x10000 piksel). Jika modul
enggan mula mengadu bahawa memori tidak mencukupi, gunakan peratus parameter untuk
jalankan modul dalam beberapa pas. Selain menggunakan format peta yang kurang tepat (CELL
[integer] atau FCELL [titik terapung]) akan menggunakan kurang memori daripada DCELL [double precision
titik terapung] output peta. Kaedah seperti n, min maksima, jumlah juga akan menggunakan kurang memori,
manakala stddev, kelainan, and coeff_var akan menggunakan lebih banyak. Fungsi agregat median,
persentil, skewness and dipotong bermakna akan menggunakan lebih banyak memori dan mungkin tidak sesuai
untuk digunakan dengan fail input yang besar sewenang-wenangnya.

Nadi LiDAR boleh mempunyai berbilang pulangan. Nilai pulangan pertama boleh digunakan untuk mendapatkan a
model permukaan digital (DSM) di mana contohnya penutup kanopi diwakili. Nilai pulangan terakhir
boleh digunakan untuk mendapatkan model rupa bumi digital (DTM) di mana contohnya lantai hutan dan bukannya
penutup kanopi diwakili. The return_filter pilihan membolehkan memilih salah satu daripada pertama, pertengahan,
atau pulangan terakhir.

Mata LiDAR sudah boleh diklasifikasikan ke dalam kelas piawai. Contohnya, kelas
nombor 2 mewakili tanah (untuk kelas lain lihat spesifikasi format LAS dalam rujukan).
. penapis_kelas pilihan membenarkan memilih satu atau lebih kelas, sebagai nombor (integer)
dipisahkan dengan koma.

Peta lalai jenis=FCELL bertujuan sebagai kompromi antara mengekalkan ketepatan data dan
mengehadkan penggunaan sumber sistem.

Menetapkan rantau Sempadan and resolusi
Menggunakan -s bendera imbasan, takat data input (dan dengan itu ketumpatan titik) dicetak.
Untuk menyemak ini disyorkan sebelum melakukan import penuh. The -g bendera gaya cengkerang
mencetak takat yang sesuai sebagai parameter baris arahan untuk g.wilayah.
Pilihan yang lebih mudah ialah menetapkan takat wilayah secara automatik berdasarkan set data LAS (-e
bendera) bersama dengan resolusi raster sasaran menggunakan resolusi parameter. Juga di sini
disyorkan untuk mengesahkan dan mengoptimumkan tetapan wilayah yang terhasil dengan g.wilayah sebelum
mengimport set data.

Untuk peta raster keluaran, a sesuai resolusi boleh didapati dengan membahagikan bilangan
titik input mengikut kawasan yang diliputi (ini memerlukan pendekatan berulang seperti yang digariskan di sini):
# cetak metadata LAS (Bilangan Mata)
r.in.lidar -p input=points.las
# Bilangan Rekod Mata: 1287775
# imbas untuk tahap awan mata LAS
r.in.lidar -sg input=points.las output=dummy -o
# n=2193507.740000 s=2190053.450000 e=6070237.920000 w=6066629.860000 b=-3.600000 t=906.000000
# tetapkan kawasan pengiraan setakat ini
g.wilayah n=2193507.740000 s=2190053.450000 e=6070237.920000 w=6066629.860000 -p
# cetak takat terhasil
g.wilayah -p
# baris: 3454
# kol: 3608
# mata_setiap_sel = n_titik / (baris * kol)
# Di sini: 1287775 / (3454 * 3608) = 0.1033359 mata LiDAR/sel raster
# Oleh kerana ini terlalu rendah, kita perlu memilih resolusi raster yang lebih rendah
g.region res=5 -ap
# baris: 692
# kol: 723
# Sekarang: 1287775 / (692 * 723) = 2.573923 mata LiDAR/sel raster
# import sebagai min
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_mean method=min -o
# import sebagai maks
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_max method=maks -o
# import sebagai persentil p'th nilai
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_percentile_95
kaedah=persentil pth=95 -o
Maksudnya nilai DEM in perspektif pandangan, diimport dari LAS fail

Petua lanjut: cara mengira bilangan mata LiDAR/meter persegi:
g.wilayah -e
# Lokasi metrik:
# mata_per_sq_m = n_mata / (ns_extent * ew_extent)
# Lokasi Lat/Lon:
# mata_per_sq_m = n_mata / (ns_extent * ew_extent*cos(lat) * (1852*60)^2)

Penapisan
Mata yang jatuh di luar kawasan semasa akan dilangkau. Ini termasuk mata jatuh
sebenarnya di kawasan selatan yang terikat. (untuk menangkap mereka melaraskan rantau dengan "g.region
s=s-0.000001"; lihat g.wilayah)

Baris kosong dan baris ulasan bermula dengan simbol cincang (#) akan dilangkau.

. zrange parameter boleh digunakan untuk menapis data input mengikut tahap menegak. Contoh
kegunaan mungkin termasuk menyediakan berbilang bahagian raster untuk digabungkan menjadi raster 3D
tatasusunan dengan r.to.rast3, atau untuk menapis outlier pada rupa bumi yang agak rata.

Dalam pelbagai rupa bumi pengguna mungkin mendapati itu minit peta menghasilkan penapis bunyi yang baik seperti kebanyakannya
Bunyi LIDAR adalah dari pukulan pramatang. The minit peta juga mungkin berguna untuk mencari asas
topografi dalam persekitaran hutan atau bandar jika sel terlalu banyak sampel.

Pengguna boleh menggunakan gabungan r.in.lidar output peta untuk membuat penapis tersuai. cth
penggunaan r.mapcalc untuk mencipta peta min-(2*stddev). [Dalam contoh ini pengguna mungkin mahu
masukkan penapis sempadan bawah r.mapcalc untuk mengeluarkan titik yang sangat berubah-ubah (kecil n) Atau
menjalankan r.jiran untuk melicinkan peta stddev sebelum digunakan selanjutnya.]

CONTOH

Import fail LAS ke lokasi/mapset sedia ada (metrik):
# tetapkan rantau pengiraan secara automatik, resol. untuk binning ialah 5m
r.in.lidar -e -o input=points.las resolution=5 output=lidar_dem_mean
g.region raster=lidar_dem_mean -p
r.univar lidar_dem_mean

Set data Serpent Mound: Contoh ini adalah serupa dengan contoh yang digunakan dalam wiki GRASS
halaman untuk mengimport LAS sebagai raster DEM.

Data LAS sampel terdapat dalam fail "Serpent Mound Model LAS Data.las", tersedia di
appliedimagery.com
# cetak maklumat fail LAS
r.in.lidar -p input="Serpent Mound Model LAS Data.las"
# menggunakan v.in.lidar untuk mencipta lokasi baharu
# cipta lokasi dengan maklumat unjuran data LAS
v.in.lidar -i input="Serpent Mound Model LAS Data.las" location=Serpent_Mound
# berhenti dan mulakan semula GRASS di lokasi yang baru dibuat "Serpent_Mound"
# imbas keluasan data LAS
r.in.lidar -sg input="Serpent Mound Model LAS Data.las"
# tetapkan rantau pada takat data LAS, sejajarkan dengan resolusi
g.wilayah n=4323641.57 s=4320942.61 w=289020.90 e=290106.02 res=1 -ap
# import sebagai raster DEM
r.in.lidar input="Serpent Mound Model LAS Data.las"
output=Serpent_Mound_Model_LAS_Data method=min

NOTA

Sambungan fail biasa untuk format LAS ialah .las dan .laz (dimampatkan). The
format LAS (.laz) termampat boleh diimport hanya jika libLAS telah disusun dengan laszip
sokongan. Ia juga disyorkan untuk menyusun libLAS dengan GDAL, yang diperlukan untuk menguji padanan
unjuran.

SEMUA

· Sokongan untuk keluaran peta berbilang daripada satu larian.
kaedah=rentetan[,rentetan,...] output=nama[,nama,...]

DIKENALI ISU

· n peta peratus=100 dan peratus=xx peta berbeza sedikit (titik akan jatuh di atas/bawah
garis pembahagian)
Siasat dengan "r.mapcalc diff = bin_n.100 - bin_n.33" dsb.
Punca tidak diketahui.

· "nan" boleh bocor ke dalam coeff_var peta.
Punca tidak diketahui. Penyelesaian yang mungkin: "r.null setnull=nan"
Jika anda menghadapi sebarang masalah (atau penyelesaian!) sila hubungi Pasukan Pembangunan GRASS.

Gunakan r.in.lidargrass dalam talian menggunakan perkhidmatan onworks.net