r.in.lidargrass - Інтернет у хмарі

ПРОГРАМА:

ІМ'Я

р.ін.лідар - Створює растрову карту з точок LAS LiDAR з використанням однофакторної статистики.

КЛЮЧОВІ СЛОВА

растр, імпорт, ЛІДАР

СИНТАКСИС

р.ін.лідар
р.ін.лідар --допомога
р.ін.лідар [-peosgi] вхід=ім'я вихід=ім'я [метод=рядок] [тип=рядок]
[zrange=хв, макс] [zscale=плавати] [відсотків=ціле] [пт=ціле] [оздоблення=плавати]
[дозвіл=плавати] [return_filter=рядок] [фільтр_класу=ціле[,ціле,...]]
[--перезаписати] [--допомога] [--докладний] [--тихий] [--ui]

Прапори:
-p
Роздрукуйте інформацію про файл LAS та вийдіть

-e
Розширити екстенти регіону на основі нового набору даних

-o
Замінити проекцію набору даних (використовувати проекцію розташування)

-s
Скануйте файл даних на предмет екстенту, а потім вийдіть

-g
У режимі сканування друкуйте, використовуючи стиль сценарію оболонки

-i
Імпортуйте значення інтенсивності, а не значення z

--перезаписати
Дозволити вихідним файлам замінювати наявні файли

--допомога
Роздрукувати підсумок використання

-багатослівний
Детальний вихід модуля

--спокійно
Тихий вихід модуля

--ui
Примусово запустити діалогове вікно графічного інтерфейсу

Параметри:
вхід=ім'я [вимагається]
Вхідний файл LAS
Вхідні файли LiDAR у форматі LAS (*.las або *.laz)

вихід=ім'я [вимагається]
Ім'я вихідної растрової карти

метод=рядок
Статистика для значень растра
варіанти: n, min, max, діапазону, сума, означає, stddev, дисперсія, coeff_var, медіана,
процентиль, перекос, обрізати
За умовчанням: значити

тип=рядок
Тип зберігання для отриманої растрової карти
варіанти: КЛІТИНА, FCELL, DCELL
За умовчанням: FCELL

zrange=хв, макс
Діапазон фільтра для даних z (мін., макс.)

zscale=плавати
Масштабування для застосування до даних z
За умовчанням: 1.0

відсотків=ціле
Відсоток карти для збереження в пам’яті
варіанти: 1-100
За умовчанням: 100

пт=ціле
p-й процентиль значень
варіанти: 1-100

оздоблення=плавати
Відкинути відсоток найменших і відсоток найбільших спостережень
варіанти: 0-50

дозвіл=плавати
Вихідна растрова роздільна здатність

return_filter=рядок
Імпортувати лише точки вибраного типу повернення
Якщо не вказано, імпортуються всі точки
варіанти: перший, останній, в середині

фільтр_класу=ціле число[,ціле число,...]
Імпортувати лише точки для вибраних класів
Вхідними є цілі числа, розділені комами. Якщо не вказано, імпортуються всі точки.

ОПИС

Команда р.ін.лідар модуль завантажує та об’єднує хмари точок LAS LiDAR у нову растрову карту. The
користувач може вибирати з безлічі статистичних методів для створення нового растру.

Оскільки створення растрових карт залежить від налаштувань обчислювальної області (протяжності та
роздільна здатність), за замовчуванням для імпорту використовуються поточні розміри та роздільна здатність області.
При використанні -e прапор разом з дозвіл=значення параметра, розміри області будуть
базуватися на новому наборі даних. Тому спочатку рекомендується використовувати -s прапор, щоб отримати
екстенти хмари точок LiDAR, які потрібно імпортувати, а потім налаштуйте поточний масштаб регіону та
відповідним чином, і лише тоді приступайте до фактичного імпорту. Ще один варіант
щоб автоматично встановити межі регіону на основі самого набору даних LAS разом із
бажана роздільна здатність растру. Подробиці дивіться нижче.

р.ін.лідар призначений для обробки масивних наборів даних хмари точок, наприклад необробленого LiDAR
або дані ехолота бокового сканування. Він був протестований з великими наборами даних (див. нижче пам’ять
примітки керівництва).

Доступні статистичні дані для заповнення вихідної растрової карти:

·

n кількість точок у комірці

хвилин мінімальне значення балів у комірці

Макс максимальне значення балів у комірці

діапазон діапазон точок у клітинці

сума сума очок у клітинці

значити середнє значення балів у комірці

stddev стандартне відхилення точок у комірці

дисперсія дисперсія точок у комірці

coeff_var коефіцієнт дисперсії точок у комірці

медіана середнє значення точок у комірці

процентиль pth процентиль точок у комірці

скутість асигнування точок у комірці

обрізати обрізане середнє точок у комірці

· дисперсія а похідні використовують зміщену оцінку (n). [може змінити]

· Коефіцієнт of дисперсія наводиться у відсотках і визначається як (stddev/середнє)*100.

ПРИМІТКИ

ЛАГ файл імпорт препарати
З р.ін.лідар генерує растрову карту шляхом групування з оригінального LiDAR
точок, необхідно визначити розмір і роздільну здатність цільової обчислювальної області. А
типовий робочий процес включав би перевірку пов’язаної документації даних LAS
або сканування файлу даних LAS з р.ін.лідарАвтора -s (Або -g), щоб знайти вхідні дані
межі даних.
Іншим варіантом є автоматичне встановлення екстентів регіону на основі екстенту набору даних LAS
(-e прапорець) разом із бажаною роздільною здатністю растру за допомогою дозвіл параметр.

пам'ять використання
У той час як вхід файл може бути довільно великим, р.ін.лідар використовуватиме велику кількість
системна пам'ять (RAM) для великих растрових областей (> 10000x10000 пікселів). Якщо модуль
відмовляється почати скаржитися, що не вистачає пам'яті, використовуйте відсотків параметр до
запустити модуль у кілька проходів. Крім того, використовуючи менш точний формат карти (CELL
[ціле число] або FCELL [з плаваючою комою]) використовуватиме менше пам’яті, ніж DCELL [подвійна точність
плаваюча кома] вихід карта. Методи, такі як n, min, max, сума також використовуватиме менше пам’яті,
в той час як stddev, дисперсія, та coeff_var буде використовувати більше. Функції агрегату медіана,
процентиль, скутість та обрізається значити використовуватиме ще більше пам’яті та може бути недоречним
для використання з довільно великими вхідними файлами.

Імпульс LiDAR може мати кілька повернень. Перші повернуті значення можна використовувати для отримання a
цифрова модель поверхні (DSM), де представлено, наприклад, покриття навісу. Останні повертаються значення
можна використовувати для отримання цифрової моделі місцевості (DTM), де, наприклад, лісова підстилка, а не
зображено кришку навісу. The return_filter Опція дозволяє вибрати один із перших, середніх,
або останні повернення.

Точки LiDAR вже можна класифікувати на стандартизовані класи. Наприклад, клас
число 2 представляє землю (для інших класів див. специфікацію формату LAS у посиланнях).
Команда фільтр_класу Опція дозволяє вибрати один або кілька класів у вигляді чисел (цілих чисел)
відокремлюються комами.

Карта за замовчуванням тип=FCELL призначений як компроміс між збереженням точності даних і
обмеження споживання системних ресурсів.

Установка регіон межі та дозвіл
Використання -s прапор сканування, розмір вхідних даних (і, отже, щільність точок) друкується.
Рекомендується перевірити це перед виконанням повного імпорту. The -g прапор у стилі оболонки
друкує екстент, придатний для параметрів командного рядка г.регіон.
Простішим варіантом є автоматичне встановлення екстентів регіону на основі набору даних LAS (-e
прапорець) разом із роздільною здатністю цільового растру за допомогою дозвіл параметр. Також ось це
Рекомендується перевірити та оптимізувати отримані налаштування регіону за допомогою г.регіон до
імпортування набору даних.

Для вихідної растрової карти a підходящий дозвіл можна знайти, поділивши число на
вхідні точки за охопленою територією (це потребує ітераційного підходу, як описано тут):
# надрукувати метадані LAS (кількість балів)
r.in.lidar -p input=points.las
# Кількість записів очок: 1287775
# сканування обсягу хмари точок 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
# встановити область обчислень у цьому обсязі
g.region n=2193507.740000 s=2190053.450000 e=6070237.920000 w=6066629.860000 -p
# надрукувати отриманий екстент
г.область -п
# рядки: 3454
# стовпці: 3608
# точки_за_клітинку = n_точок / (рядки * стовпці)
# Тут: 1287775 / (3454 * 3608) = 0.1033359 точок LiDAR/комірка растру
# Оскільки це занадто низька роздільна здатність, нам потрібно вибрати нижчу роздільну здатність растру
g.region res=5 -ap
# рядки: 692
# стовпці: 723
# Зараз: 1287775 / (692 * 723) = 2.573923 точок LiDAR/комірка растру
# імпортувати як середнє
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_mean method=mean -o
# імпорт як макс
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_max method=max -o
# імпорт як p-й процентиль значень
r.in.lidar input=points.las output=lidar_dem_percentile_95 \
метод=процентиль pth=95 -o
Середня значення DEM in перспектива погляд Імпортований від ЛАГ файл

Подальші підказки: як розрахувати кількість точок LiDAR/квадратний метр:
г.область -е
# Метричне розташування:
# точки_за_кв.м = n_пунктів / (ns_extent * ew_extent)
# широта/довгота розташування:
# point_per_sq_m = n_points / (ns_extent * ew_extent*cos(lat) * (1852*60)^2)

фільтрація
Точки, що виходять за межі поточного регіону, будуть пропущені. Це включає падіння балів
точно на межі південного регіону. (щоб захопити їх, налаштуйте регіон за допомогою "g.reg
s=s-0.000001"; див г.регіон)

Порожні рядки та рядки коментарів, які починаються із символу хеша (#), будуть пропущені.

Команда zrange Параметр може використовуватися для фільтрації вхідних даних по вертикалі. Приклад
використання може включати підготовку кількох растрових розділів для об’єднання в тривимірний растр
масив з r.to.rast3, або для фільтрації викидів на відносно рівнинній місцевості.

У різноманітній місцевості користувач може виявити це хвилин карти створюють хороший фільтр шуму, як і більшість
Шум LIDAR від передчасних попадань. The хвилин карта також може бути корисною для пошуку основного
топографії в лісистому або міському середовищі, якщо клітини мають надмірну вибірку.

Користувач може використовувати комбінацію р.ін.лідар вихід карти для створення спеціальних фільтрів. напр
використання r.mapcalc щоб створити карту середнього (2*stddev). [У цьому прикладі користувач може забажати
включити фільтр нижньої межі r.mapcalc щоб видалити дуже мінливі точки (дрібні n) Або
пробіг р.сусіди щоб згладити карту stddev перед подальшим використанням.]

приклад

Імпорт файлу LAS до наявного розташування/набору карт (метрика):
# встановити обчислювальну область автоматично, розв. для бінінгу становить 5м
r.in.lidar -e -o input=points.las resolution=5 output=lidar_dem_mean
g.region растр=lidar_dem_mean -p
r.univar lidar_dem_mean

Набір даних Serpent Mound: цей приклад аналогічний прикладу, який використовується у вікі GRASS
для імпорту LAS як растрової DEM.

Зразок даних LAS міститься у файлі "Serpent Mound Model LAS Data.las", доступний за адресою
applyimagery.com
# роздрукувати інформацію про файл LAS
r.in.lidar -p input="Зміїна модель кургану LAS Data.las"
# використання v.in.lidar для створення нового місця
# створити місце розташування з проекційною інформацією даних LAS
v.in.lidar -i input="Модель зміїного кургану LAS Data.las" location=Зміїний насип
# вийдіть і перезапустіть GRASS у щойно створеному місці "Serpent_Mound"
# сканувати обсяги даних LAS
r.in.lidar -sg input="Зміїна модель кургану LAS Data.las"
# встановити область відповідно до екстентів даних LAS, вирівняти роздільну здатність
g.region n=4323641.57 s=4320942.61 w=289020.90 e=290106.02 res=1 -ap
# імпорт як растр DEM
r.in.lidar input="Модель Зміїного кургану LAS Data.las" \
output=Serpent_Mound_Model_LAS_Data method=середнє значення

ПРИМІТКИ

Типовими розширеннями файлів для формату LAS є .las і .laz (стиснені). The
стиснений формат LAS (.laz) можна імпортувати, лише якщо libLAS було скомпільовано за допомогою laszip
підтримка. Рекомендується також компілювати libLAS з GDAL, необхідним для перевірки на відповідність
проекції.

ALL

· Підтримка виведення кількох карт за один запуск.
метод=рядок[,рядок,...] вихід=ім'я[,ім'я,...]

KNOWN ПИТАННЯ

· n map percent=100 і percent=xx карти дещо відрізняються (точка впаде вище/нижче
лінія сегментації)
Досліджуйте за допомогою "r.mapcalc diff = bin_n.100 - bin_n.33" тощо.
Причина невідома.

· «нан» може просочитися coeff_var карти.
Причина невідома. Можливий обхід: "r.null setnull=nan"
Якщо у вас виникли проблеми (або рішення!), будь ласка, зв’яжіться з командою розробників GRASS.

Використовуйте r.in.lidargrass онлайн за допомогою сервісів onworks.net