Правильный рабочий процесс для преобразования LAS в DEM

Я регулярно сталкиваюсь с файлами LiDAR (.LAS) с данными высот. Когда я делаю, я всегда изо всех сил пытаюсь найти способ преобразовать их в DEM для гидрологического анализа. Я разработал несколько рабочих процессов, и даже если они обычно (но не всегда!) Выводят то, что мне нужно, они кажутся не очень оптимизированными. Кроме того, я хотел бы иметь один рабочий процесс, на который я могу положиться, и не нужно каждый раз пробовать три разных.

Это мои текущие рабочие процессы:

FME :

Читатель LAS -> PointCloudCombiner -> RasterDEMGenerator -> Геотифовый писатель. (эталонное время 5 мин).

ArcMap :

1. LAS для многоточечной связи -> Multipoint to Terrain -> Terrain to raster (10 мин).
2. От LAS к многоточечному режиму -> Создать TIN (поскольку Topo для растра не может прочитать значения Point.Z) -> TIN для растра (15 минут).
3. Создайте новый набор данных Mosaic и добавьте LAS в качестве растра. Экспорт в ESRI GRID.

LAStools :

LAStoTXT -> Сделать слой событий XY -> К шейп-файлу -> Топо в растр (3-4 часа)

Я также знаю о наборе данных LAS в растр и наборе данных LAS в TIN и т. Д., Но они обычно не распознают мои файлы LAS. Из того, что я понимаю, # 1 в Arcmap является предпочтительным методом ESRI (?).

Все, что я хочу, это гидрологически правильный растр, который я могу использовать для дальнейшего анализа. Что бы вы использовали?

У меня есть доступ к ArcGIS Standard 10.1 (скоро 10.2), 3D-аналитика, Пространственный аналитик. Приветствуются решения с открытым исходным кодом, а также сценарии при необходимости (Python).

При преобразовании набора данных LiDAR в DEM вы берете набор дискретных точек данных и конвертируете их в один непрерывный набор данных. Допустим, ваш файл .las содержит значения X (широта), Y (долгота) и Z (высота) со средним разрешением ~ 1 метр. Разрешение здесь действительно важно - мы говорим только о среднем, и поэтому вряд ли найдем это разрешение ~ 1 метр по всему набору данных. Вместо этого мы найдем значения, которые находятся в пределах «приблизительной» оценки этого разрешения. Таким образом, вы берете эти очки и конвертируете их в растровую матрицу высот или, возможно, в TIN. Значения X и Y должны видеть минимальное искажение, но вы заметите, что ваши значения Z могут не соответствовать вашим ожиданиям. Это потому, что компьютер не Не знаю, какие правильные значения Z находятся в ячейках, которые не попадают ни в одну из ваших точек LiDAR. Между точками LiDAR применялся алгоритм интерполяции для оценки того, какими могут быть разумные значения Z. Выбор правильного метода интерполяции относительно целей вашего анализа является важной частью перехода от LiDAR к DEM. Установка правильного разрешения на этом выходе DEM очень важна - всегда устанавливайте более низкое разрешение, чем разрешение вашего набора данных LiDAR. Поэтому для разрешения ~ 1 метр я бы установил разрешение 3 метра для матрицы высот, чтобы минимизировать искажения. Установка правильного разрешения на этом выходе DEM очень важна - всегда устанавливайте более низкое разрешение, чем разрешение вашего набора данных LiDAR. Поэтому для разрешения ~ 1 метр я бы установил разрешение 3 метра для матрицы высот, чтобы минимизировать искажения. Установка правильного разрешения на этом выходе DEM очень важна - всегда устанавливайте более низкое разрешение, чем разрешение вашего набора данных LiDAR. Поэтому для разрешения ~ 1 метр я бы установил разрешение 3 метра для матрицы высот, чтобы минимизировать искажения.

У меня есть опыт изучения оползней и обломков с помощью DEM, полученных из LiDAR. Оползни и селевые потоки - это очень линейные объекты, которые встречаются рядом с другими линейными объектами в топографии. Поэтому, когда я конвертирую из LiDAR в DEM, мне нужен метод интерполяции, который лучше всего подчеркивает линейные объекты. Это происходит с TIN (триангулированная нерегулярная сеть). Вы говорите, что хотите провести гидрологический анализ. Возможно, вам следует попробовать метод сплайн-интерполяции для построения матрицы высот. Сплайн-интерполяция позволяет рисовать непрерывные перекрывающиеся линии через все ваши точки данных, чтобы создать очень гладкую растровую поверхность. Определите ваши раковины, заполните их, нарисуйте счетчики, повторите.

Это немного странно, но я пытаюсь понять, что вы задаете не тот вопрос. Вместо того, чтобы запрашивать программный рабочий процесс, который вы должны использовать для построения гидрологически правильной матрицы высот, вам следует спросить, какой метод интерполяции использовать. На вашем месте я бы попробовал метод сплайн-интерполяции.

С точки зрения программного обеспечения обработка данных LiDAR требует интенсивной загрузки ЦП / ОЗУ. Если у вас> 6 ГБ ОЗУ, я бы порекомендовал GRASS GIS. У них есть лучшее программное обеспечение для обработки LiDAR, которое я когда-либо использовал (это FOSS), но вам нужно выделить немного памяти. В противном случае, я бы рекомендовал придерживаться ArcGIS. У них есть отличная документация о том, как делать то, что вы хотите делать на своем сайте.

Если вам нужно сделать это только один раз, вы можете загрузить 30-дневную пробную версию MARS от Merrick & Company. Полный набор программного обеспечения довольно дорогой ($ 11995), но я думаю, что с программным обеспечением для оценки вы могли бы использовать уже существующий набор данных о водных объектах, чтобы обеспечить постоянное повышение уровня вокруг полигонов.