Какие инструменты обработки LiDAR доступны в Python?

Я использовал FUSION и командную строку FUSION Lidar Toolkit (LTK) для обработки данных LiDAR. Широкий поиск в Google («Lidar Python») привел к тому, что libLAS и pyLAS стали библиотеками Python LiDAR, однако, по-видимому, они обеспечивают только чтение и запись данных LAS.

Я особенно заинтересован в создании изображений интенсивности и плотности в дополнение к моделям поверхности купола из облаков точек. Существует ли общепринятый набор инструментов в Python, который может выполнять такие же задачи, на которые способен FUSION LTK?

laspy - еще одна хорошая программа для чтения / записи LAS. Он поддерживает работу с данными непосредственно в массивах NumPy и ряд других приятных функций Pythonic. Однако это не обработка программного обеспечения как такового.

PDAL имеет возможность использовать Python в качестве языка фильтрации в конвейере, но это также не механизм обработки.

В колчане Python не так уж много для обработки LiDAR и облаков точек. Я думаю, что это связано с объемами данных, которые обычно обрабатываются, и с типичным ответом на C / C ++ при решении этой проблемы. Я очень надеюсь, что по мере улучшения Python (PyPy движет многими вещами, и именно поэтому я работал над созданием laspy), становится доступным все больше программного обеспечения для обработки облачных точек Python. Я думаю, что перспективы улучшаются, но вещи еще не совсем там.

Недавно я выпустил автономную библиотеку с открытым исходным кодом (т.е. без зависимостей) под названием WhiteboxTools для выполнения многих типов геопространственного анализа, включая обработку данных LiDAR. Библиотека написана на Rust и имеет обширную поддержку сценариев на основе Python . Например, следующий скрипт Python использует библиотеку WhiteboxTools для заполнения данных цвета RGB точек LiDAR в файле LAS:

from whitebox_tools import WhiteboxTools

wbt = WhiteboxTools()
wbt.work_dir = "/path/to/data/"
in_lidar = "lidar_data.las"
in_image = "airphoto.tif"
out_lidar = "colourized_lidar.las"
wbt.lidar_colourize(in_lidar, in_image, out_lidar) 

Специфичные для LiDAR инструменты обработки WhiteboxTools включают в себя следующие функции:

• BlockMaximum: создает растр с максимальным блоком из входного файла LAS.
• BlockMinimum: создает растр с минимальным блоком из входного файла LAS.
• FilterLidarScanAngles: удаляет точки в файле LAS с углами сканирования, превышающими пороговое значение.
• FindFlightlineEdgePoints: Определяет точки вдоль кромки линии полета в файле LAS.
• FlightlineOverlap: читает файл точек LiDAR (LAS) и выводит растр, содержащий количество перекрывающихся линий полета в каждой ячейке сетки.
• LidarElevationSlice: выводит все точки в файле точек LiDAR (LAS), которые лежат между указанным диапазоном высот.
• LasToAscii: конвертирует один или несколько файлов LAS в текстовые файлы ASCII.
• LidarColourize: добавляет красно-зелено-синие цветовые поля файла LiDAR (LAS) на основе входного изображения.
• LidarGroundPointFilter: определяет наземные точки в наборе данных LiDAR.
• LidarIdwInterpolation: интерполирует файлы LAS с использованием схемы, взвешенной по обратному расстоянию (IDW).
• LidarHillshade: вычисляет значение холма для точек в файле LAS и сохраняет эти данные в поле RGB.
• LidarHistogram: создает гистограмму из данных LiDAR.
• LidarInfo: печатает информацию о наборе данных LiDAR (LAS), включая заголовок, частоту возврата точки и данные классификации, а также информацию о записях переменной длины (VLR) и геоки.
• LidarJoin: объединяет несколько файлов LiDAR (LAS) в один файл LAS.
• LidarKappaIndex: выполняет анализ индекса согласия по Kappa по классификациям двух файлов LAS.
• LidarNearestNeighbourGridding: Сетка файлов LAS с использованием схемы ближайшего соседа.
• LidarPointDensity: вычисляет пространственную структуру плотности точек для набора данных LiDAR.
• LidarPointStats: создает несколько растров, суммирующих распределение данных точек LAS.
• LidarRemoveDuplicates: удаляет дублирующиеся точки из набора данных LiDAR.
• LidarRemoveOutliers: удаляет выбросы (высокие и низкие точки) в облаке точек LiDAR.
• LidarSegmentation: сегментирует облако точек LiDAR на основе нормальных векторов.
• LidarSegmentationBasedFilter: определяет наземные точки в облаках точек LiDAR, используя подход, основанный на сегментации.
• LidarTile: Разбивает файл LiDAR LAS на несколько файлов LAS.
• LidarTophatTransform: выполняет преобразование белого цилиндра в наборе данных Lidar; в качестве оценки высоты над землей это полезно для моделирования растительного покрова.
• NormalVectors: вычисляет векторы нормалей для точек в файле LAS и сохраняет эти данные (векторные компоненты XYZ) в поле RGB.

Кроме того, существует множество инструментов для обработки ЦМР, которые интерполируются из исходных данных LiDAR (например, шумоподавление с сохранением характеристик, гидроизоляция и т. Д.). Подробности можно найти в руководстве пользователя . Исходный код можно найти здесь , а скомпилированные двоичные файлы находятся на веб-сайте Geomorphometry and Hydrogeomatics, здесь .

Хотя это не просто библиотека Python, а скорее набор оберток для других инструментов, в частности GRASS, есть сценарии ARSF DEM, которые я написал:

https://github.com/pmlrsg/arsf_dem_scripts

Одна из целей состояла в том, чтобы предоставить общий набор функций Python для различных инструментов командной строки (называемых с помощью подпроцесса) с methodфлагом, используемым для указания инструмента.

Пример использования для создания изображения DSM, интенсивности и плотности:

from arsf_dem import dem_lidar

# DSM image (GRASS, points2grid, SPDLib, FUSION or licensed LAStools)
dem_lidar.las_to_dsm('in_las.las', 'out_dsm.tif',
                      method='points2grid')

# Intensity image (GRASS or licensed version of LAStools)
dem_lidar.las_to_intensity('in_las.las', 'out_intensity.tif',
                           method='GRASS')

# Density image (GRASS only)
dem_lidar.grass_lidar.las_to_density('in_las.las', 'out_density.tif',
                                     bin_size=10)

Существует множество инструментов обработки LiDAR, доступных через оболочку GRASS Python, которые также можно использовать вместо / в дополнение к тому, что доступно через arsf_dem.

pylidarэто относительно новый набор модулей Python для обработки LiDAR. Он основан на SPDLib и RIOS и использует numpy.

Доступно для скачивания здесь

Начиная играть с инструментами, найденными здесь. Это было довольно полезно. https://github.com/brycefrank/pyfor

Если вы посмотрите на исходный код из QGIS инструментов для LAStools (теперь части рамок обработки плагин) , вы можете увидеть , как вызвать внешнюю программу (здесь LAStools ) для проведения операций по переработке Лидарных.