Quy trình làm việc phù hợp để chuyển đổi LAS sang DEM

Tôi thường xuyên bắt gặp các tệp LiDAR (.LAS) với dữ liệu độ cao. Khi tôi làm, tôi luôn đấu tranh để tìm cách chuyển đổi chúng thành DEM để phân tích thủy văn. Tôi đã phát triển một số quy trình công việc và ngay cả khi chúng thường (nhưng không phải luôn luôn!) Xuất ra những gì tôi cần, chúng dường như không được tối ưu hóa. Ngoài ra, tôi muốn có một quy trình làm việc mà tôi có thể dựa vào, và không phải thử ba lần khác nhau mỗi lần.

Đây là những quy trình công việc hiện tại của tôi:

FME :

Trình đọc LAS -> PointCloudCombiner -> RasterDEMGenerator -> Trình ghi địa lý. (thời gian tham khảo 5 phút).

Bản đồ :

1. LAS để đa điểm -> Đa điểm thành Địa hình -> Địa hình để raster (10 phút).
2. LAS để đa điểm -> Tạo TIN (vì Topo đến raster không thể đọc các giá trị Point.Z) -> TIN thành raster (15 phút).
3. Tạo bộ dữ liệu khảm mới và thêm LAS dưới dạng raster. Xuất sang ESRI GRID.

LAStools :

LAStoTXT -> Tạo lớp sự kiện XY -> To Shapefile -> Topo to raster (3-4 giờ)

Tôi cũng biết về bộ dữ liệu LAS cho raster và bộ dữ liệu LAS cho TIN , v.v., nhưng họ thường không nhận ra các tệp LAS của tôi. Từ những gì tôi hiểu # 1 trong Arcmap là phương thức ưa thích ESRI (?).

Tất cả những gì tôi muốn là một raster đúng về mặt thủy văn mà tôi có thể sử dụng để phân tích thêm. Bạn sẽ sử dụng cái gì?

Tôi có quyền truy cập vào ArcGIS Standard 10.1 (sớm 10.2), nhà phân tích 3D, nhà phân tích không gian. Các giải pháp nguồn mở được chào đón cũng như kịch bản nếu cần thiết (Python).

Khi chuyển đổi tập dữ liệu LiDAR sang DEM, bạn đang lấy một tập hợp các điểm dữ liệu riêng biệt và chuyển đổi chúng thành một tập dữ liệu liên tục, duy nhất. Giả sử tệp .las của bạn chứa các giá trị X (vĩ độ), Y (kinh độ) và Z (độ cao) với độ phân giải trung bình ~ 1 mét. Độ phân giải ở đây thực sự quan trọng - chúng tôi chỉ nói về mức trung bình và vì vậy chúng tôi sẽ khó tìm thấy độ phân giải ~ 1 mét trong toàn bộ dữ liệu. Thay vào đó, chúng tôi sẽ tìm thấy các giá trị nằm trong ước tính của 'sân bóng' về độ phân giải đó. Vì vậy, bạn lấy những điểm này và chuyển đổi chúng thành DEM raster, hoặc có thể là TIN. Giá trị X và Y sẽ thấy độ méo tối thiểu, nhưng bạn sẽ nhận thấy rằng giá trị Z của bạn có thể không như bạn mong đợi. Điều này là do máy tính không ' t biết giá trị Z chính xác là gì trong các ô không thuộc một trong các điểm LiDAR của bạn. Ở giữa các điểm LiDAR, một thuật toán nội suy đã được áp dụng để ước tính giá trị Z hợp lý có thể là gì. Chọn phương pháp nội suy chính xác liên quan đến các mục tiêu phân tích của bạn là một phần quan trọng của việc đi từ LiDAR sang DEM. Đặt độ phân giải phù hợp cho DEM đầu ra đó rất quan trọng - luôn đặt độ phân giải thấp hơn độ phân giải của bộ dữ liệu LiDAR của bạn. Vì vậy, đối với độ phân giải ~ 1 mét, tôi sẽ đặt độ phân giải 3 mét cho DEM, trong nỗ lực giảm thiểu biến dạng. Đặt độ phân giải phù hợp cho DEM đầu ra đó rất quan trọng - luôn đặt độ phân giải thấp hơn độ phân giải của bộ dữ liệu LiDAR của bạn. Vì vậy, đối với độ phân giải ~ 1 mét, tôi sẽ đặt độ phân giải 3 mét cho DEM, trong nỗ lực giảm thiểu biến dạng. Đặt độ phân giải phù hợp cho DEM đầu ra đó rất quan trọng - luôn đặt độ phân giải thấp hơn độ phân giải của bộ dữ liệu LiDAR của bạn. Vì vậy, đối với độ phân giải ~ 1 mét, tôi sẽ đặt độ phân giải 3 mét cho DEM, trong nỗ lực giảm thiểu biến dạng.

Tôi có kinh nghiệm nghiên cứu các vụ lở đất và dòng chảy mảnh vỡ với các DEM có nguồn gốc từ LiDAR. Lở đất và dòng chảy mảnh vỡ là những đặc điểm rất tuyến tính xảy ra gần các đặc điểm tuyến tính khác trong địa hình. Vì vậy, khi tôi chuyển đổi từ LiDAR sang DEM, tôi muốn một phương thức nội suy làm nổi bật tốt nhất các tính năng tuyến tính. Điều này xảy ra là một TIN (Mạng không thường xuyên tam giác). Bạn nói rằng bạn nhằm mục đích làm một phân tích thủy văn. Có lẽ bạn nên thử một phương pháp nội suy spline để xây dựng DEM của bạn. Công việc nội suy Spline là vẽ các đường liên tục, chồng chéo qua tất cả các điểm dữ liệu của bạn để tạo bề mặt raster rất mịn. Xác định bồn rửa của bạn, lấp đầy chúng, vẽ các đường đếm, lặp lại.

Đây là một chút lan man, nhưng điều tôi đang cố gắng đạt được ở đây là dường như tôi đang hỏi sai câu hỏi. Thay vì yêu cầu một quy trình công việc phần mềm bạn nên sử dụng để xây dựng một DEM chính xác về mặt thủy văn, bạn nên hỏi phương pháp nội suy nào sẽ sử dụng. Nếu tôi là bạn, tôi sẽ thử một phương pháp nội suy spline.

Về phần mềm, xử lý dữ liệu LiDAR rất tốn CPU / RAM. Nếu bạn có> 6 GB RAM, tôi muốn giới thiệu GRASS GIS. Họ đã có phần mềm xử lý LiDAR tốt nhất mà tôi từng sử dụng (đó là FOSS), nhưng bạn phải thực hiện phân bổ bộ nhớ. Nếu không, tôi khuyên bạn nên gắn bó với ArcGIS. Họ đã có một số tài liệu tuyệt vời về cách làm những gì bạn muốn làm trên trang web của họ.

Nếu bạn chỉ phải thực hiện việc này một lần, bạn có thể muốn xem xét tải xuống bản đánh giá 30 ngày của MARS , bởi Merrick & Company. Bộ phần mềm đầy đủ khá đắt ($ 11995), nhưng tôi nghĩ với phần mềm đánh giá, bạn có thể sử dụng bộ dữ liệu cơ thể nước đã có sẵn để thực hiện độ cao không đổi xung quanh đa giác.