Eu tenho dados no formato LAS com valores RGB criados a partir de fotogrametria aérea usando um UAV. Estou tentando encontrar uma solução para extrair o DEM da terra nua da nuvem de pontos.
Eu tentei SAGA, Fusion, MCC-LIDAR, mas parece que eles precisam que o arquivo LAS já esteja classificado (o que naturalmente não é). Alguém pode me apontar na direção certa com uma breve explicação do processo?
Geralmente, eu precisaria processar cerca de 100 pontos de usinagem de cada vez (pode agrupá-los se necessário).
dem
lidar
classification
las
unmanned-aerial-vehicle
user32307
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Respostas:
Gerando DEDs LiDAR a partir de nuvens de pontos não classificadas com:
( suporta LAS versões 1.1 a 1.3 )
Fluxo de trabalho:
Vamos criar uma situação hipotética para fornecer um exemplo de código.
O MCC-LIDAR está instalado em:
A nuvem de pontos LiDAR não classificada (arquivo .las) está em:
A saída que será o DEM de terra nua está em:
O exemplo abaixo classifica os retornos de terra com o algoritmo MCC e cria um DEM de terra nua com resolução de 1 metro.
Para entender melhor como a escala (s) e os parâmetros de limite de curvatura (t) funcionam, leia: Como executar o MCC-LiDAR e; Evans e Hudak (2007).
Os parâmetros precisam ser calibrados para evitar erros de comissão / rotulagem (quando um ponto é classificado como pertencente ao solo, mas na verdade pertence à vegetação ou edifícios). Por exemplo:
O MCC-LIDAR usa o método de interpolação Thin Plate Spline (TPS) para classificar pontos de terra e gerar o DEM de terra nua.
Referências:
Para mais opções sobre algoritmos de classificação de pontos de referência, consulte Meng et al. (2010):
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Acho que o LasTools pode atender às suas necessidades, consulte LASGround . A licença é um pouco engraçada, dependendo de quais ferramentas. As ferramentas podem ser baixadas e avaliadas antes da compra; também o produto é relativamente barato.
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Tive boa sorte com o comando GroundFilter da FUSION (manual aqui ). Não tive problemas em lidar com 40 milhões de pontos (não classificado), por isso não esperaria um problema com 100 milhões.
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Isso pode ser feito com um filtro pdal usando os algoritmos de Filtro Morfológico Simples (SMRF) ou Filtro Morfológico Progressivo (PMF) .
Rápido
Cria um arquivo LAS compactado com terra nua com um tamanho de célula de 5 unidades de terra usando PMF. ( docs )
Para obter mais explicações, consulte o tutorial Identificando retornos do solo usando a segmentação ProgressiveMorphologicalFilter .
Mais envolvido, usando SMRF
Um exemplo de pipeline que:
cell
opção de tamanho para 2,0 (unidades do sistema de coordenadas) e um limite de 0,752
é o valor padrão do LAS para terra)Comando:
pdal pipeline "classify-ground-smrf.json"
O arquivo de parâmetros JSON:
Extrair apenas acima do solo
Este exemplo a) classifica em solo / não-solo, b) adiciona o atributo "Altura acima do solo" e c) exporta apenas os pontos 2.0 (unidades do sistema de coordenadas) acima do solo.
Adaptado de Brad Chambers, https://lists.osgeo.org/pipermail/pdal/2017-July/001367.html
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