Densidad de datos LiDAR, retornos por metro cuadrado

Question

¿Cómo puedo calcular una trama que muestre el número de puntos de retorno por metro cuadrado utilizando SAGA GIS u otro software de código abierto?

Mi objetivo es obtener una máscara que me muestre los lugares (celdas) en los que no hubo aciertos y que me ayude a interpretar los datos derivados del LiDAR.

Answer 1

Desarrollo un SIG gratuito y de código abierto llamado Whitebox Geospatial Analysis Tools (se puede descargar aquí ) que tiene una amplia funcionalidad de análisis para el procesamiento de datos LiDAR. Whitebox contiene una herramienta específica para calcular la densidad de puntos de los archivos LiDAR LAS llamada Densidad de puntos LiDAR .

La herramienta es muy específica para LiDAR, tomando uno o más archivos LAS como entrada. También puede calcular la densidad de los puntos de primer retorno, de los puntos de último retorno o de todos los retornos. Además, si sus datos LiDAR contienen información de clasificación, puede excluir opcionalmente los puntos en función de su tipo de clasificación (por ejemplo, edificios o puntos de vegetación).

Hay una segunda herramienta, llamada Hex-binning que también realizará un análisis de tipo densidad en los archivos LAS (también en los ShapeFiles de tipo punto), pero dará como resultado una malla hexagonal de vectores (ShapeFile). Esta puede ser una forma muy eficaz de visualizar la cobertura de puntos de alta densidad (véase el blog sobre hex-binning aquí ).

Answer 2

Puede utilizar Fusión . Es un software gratuito para el procesamiento y la visualización de nubes de puntos.

1- Busca en el manual un programa de comandos llamado Catalog . Devuelve estadísticas descriptivas de la nube de puntos.

Lo que quieres es el interruptor del Catálogo density:area,min,max . La descripción del manual dice:

Crea una imagen para todos los archivos de datos que muestra la densidad de retorno para el área representada por cada píxel. área es el área del píxel, min es la densidad de puntos mínima aceptable por unidad de área, y max es el límite superior para el rango de densidad aceptable. Las celdas con densidades de puntos que caen dentro del rango mín-máx se colorean en verde, las celdas con densidades de puntos por debajo del mínimo se colorean en rojo, y las celdas con densidades por encima del máximo se colorean en azul.

Tienes que ajustar el mínimo y el máximo en consecuencia para que resalte la información que quieres. Por ejemplo: si quiere ver los píxeles en los que hay menos de un retorno, establezca un mínimo igual a 1. Los píxeles con menos de un retorno por metro cuadrado se mostrarán en rojo.

La línea de comandos sería similar a la siguiente, considerando píxeles de 5 metros (25 m²).

Catalog /density:25,1,5 pointcloud.las

Si necesita más ayuda para ejecutar esta línea de comandos, aquí He proporcionado un ejemplo detallado al respecto.

Esta es la catalog /density salida, tomada de una muestra de datos proporcionada por Fusion:

_{La imagen RGB de la escena anterior puede verse <a href="https://gis.stackexchange.com/questions/24166/breakline-detection-algorithms-for-lidar-dataset/55325#55325">aquí </a>.}

2- Hay otra opción, más flexible que el Catálogo.

Utilice el comando GridMetrics para extraer el número de retornos por píxel. Establezca el tamaño de los píxeles de la forma más adecuada para el análisis. La salida será un archivo de valores separados por comas (csv) donde cada línea corresponderá a un píxel.

Ejemplo (con tamaño de píxel igual a 5):

gridmetrics /noground /nointensity 2 5 4800K_gridmetrics lda_4800K_data.las

_{<code>/noground</code> es un interruptor que se utiliza junto con <a href="https://gis.stackexchange.com/questions/112587/normalizing-point-cloud-data/113125#113125">normalizado </a>conjuntos de datos, <code>/nointensity</code> es un interruptor para no generar estadísticas de intensidad LiDAR (acelerará el procesamiento), y <code>2</code> es el corte de altura para calcular las estadísticas de cobertura.}

A continuación, utilice el comando CSV2Grid para transformar el archivo .csv en un archivo de formato rasterizado ASCII (.asc), y podrá abrirlo en diferentes programas de SIG.

Ejemplo (donde la variable de interés "número total de devoluciones" estaba en la columna 5 de la anterior gridmetrics de salida):

csv2grid 4800K_gridmetrics_all_returns_elevation_stats.csv 5 4800K_return_per_pixel.asc

Answer 3

Para comprobar el número de puntos por celda de la cuadrícula de una nube de puntos LIDAR en GRASS se puede utilizar la función r.in.xyz módulo. Este módulo crea una cuadrícula a partir de la nube de puntos utilizando un parámetro "método" mediante el cual se elige cómo agregar los puntos al importarlos. Si eliges method=n entonces la trama resultante contendrá un recuento de puntos para cada celda. Al establecer method=mean se obtiene el valor medio de los puntos en cada celda de la cuadrícula.

Más detalles sobre el Wiki de GRASS Página de procesamiento LIDAR.