LASからDEMへの変換の適切なワークフロー

標高データを含むLiDAR（.LAS）ファイルに定期的に遭遇します。私がそうするとき、私は常にそれらを水文解析のためにDEMに変換する方法を見つけるのに苦労しています。私はいくつかのワークフローを開発しましたが、それらが通常（常にではありません！）必要なものを出力しても、あまり最適化されていないようです。また、信頼できるワークフローが1つあり、毎回3つの異なるワークフローを試す必要はありません。

これらは私の現在のワークフローです：

FME：

LASリーダー-> PointCloudCombiner-> RasterDEMGenerator-> Geotiffライター。（基準時間5分）。

ArcMap：

1. LASからマルチポイントへ->マルチポイントから地形へ->地形からラスタへ（10分）。
2. LASからマルチポイントへ-> TINを作成します（TopoからラスタへはPoint.Z値を読み取れないため）-> TINからラスタへ（15分）。
3. 新しいモザイクデータセットを作成し、LASをラスターとして追加します。ESRI GRIDにエクスポートします。

LAStools：

LAStoTXT-> XYイベントレイヤーの作成->シェープファイルへ->トポからラスターへ（3-4時間）

LASデータセットからラスターへ、LASデータセットからTINなどについても知っていますが、通常はLASファイルを認識しません。私が理解しているのは、Arcmapの＃1がESRI推奨の方法（？）であるということです。

必要なのは、水文学的に正しいラスターで、これをさらに分析するために使用できます。何を使いますか？

ArcGIS Standard 10.1（まもなく10.2）、3Dアナリスト、Spatialアナリストにアクセスできます。必要に応じてスクリプトを作成するだけでなく、オープンソースソリューションも歓迎します（Python）。

LiDARデータセットをDEMに変換する場合、一連の個別のデータポイントを取得し、それらを単一の連続したデータセットに変換します。.lasファイルに、平均解像度が〜1メートルのX（緯度）、Y（経度）、およびZ（標高）の値が含まれているとします。ここでの解像度は非常に重要です。平均値についてのみ話しているため、データセット全体で1メートル以下の解像度を見つけることはほとんどありません。代わりに、その解像度の「ボールパーク」推定内に収まる値を見つけます。したがって、これらのポイントを取得して、ラスタDEMまたはTINに変換します。XとYの値には最小の歪みが見られるはずですが、Zの値は期待したものとは異なる場合があることに気付くでしょう。これは、コンピューターが LiDARポイントのいずれにも当てはまらないセルの正しいZ値が何であるかを知る。LiDARポイント間では、補間アルゴリズムが適用されて、適切なZ値が推定されます。LiDARからDEMに移行するための重要な部分は、分析の目標に応じて適切な補間方法を選択することです。その出力DEMで適切な解像度を設定することが重要です。常に、LiDARデータセットの解像度よりも低い解像度を設定してください。したがって、歪みを最小限に抑えるために、約1メートルの解像度の場合、DEMに3メートルの解像度を設定します。その出力DEMに適切な解像度を設定することが重要です。常にLiDARデータセットの解像度よりも低い解像度を設定してください。そのため、1メートル以下の解像度の場合、歪みを最小限に抑えるために、DEMの解像度を3メートルに設定します。その出力DEMに適切な解像度を設定することが重要です。常にLiDARデータセットの解像度よりも低い解像度を設定してください。そのため、1メートル以下の解像度の場合、歪みを最小限に抑えるために、DEMの解像度を3メートルに設定します。

LiDARから派生したDEMで地滑りと土石流を研究した経験があります。地すべりと土石流は、地形の他の線形特徴の近くで発生する非常に線形の特徴です。したがって、LiDARからDEMに変換するとき、線形フィーチャを最も強調する補間方法が必要です。これはたまたまTIN（Triangulated Irregular Network）です。あなたは、水文解析を行うことを目指していると言います。たぶん、スプライン補間法を試してDEMを構築する必要があります。スプライン補間は、非常に滑らかなラスターサーフェスを作成するために、すべてのデータポイントを通る連続した重複線を描画します。あなたの流しを特定し、それらを埋め、国を描き、繰り返します。

これはちょっとしたとりあえずですが、ここで得ようとしているのは、あなたが間違った質問をしているように思えるということです。水文学的に正しいDEMを構築するために使用するソフトウェアワークフローを求める代わりに、使用する補間方法を尋ねる必要があります。私があなただったら、スプライン補間法を試してみました。

ソフトウェアの観点では、LiDARデータの処理はCPU / RAMを集中的に使用します。RAMが6 GBを超える場合は、GRASS GISをお勧めします。彼らは私が今まで使った中で最高のLiDAR処理ソフトウェア（FOSS）を持っていますが、メモリをいくらか割り当てなければなりません。それ以外の場合は、ArcGISを使用することをお勧めします。彼らはあなたが彼らのウェブサイトでやりたいことをする方法に関するいくつかの素晴らしいドキュメントを持っています。

これを一度だけ行う必要がある場合は、Merrick＆CompanyによるMARSの 30日間評価版のダウンロードを検討することをお勧めします。完全なソフトウェアスイートは非常に高価（11995ドル）ですが、評価ソフトウェアでは、既存の水域データセットを使用して、ポリゴン周辺の一定の標高を強制できると思います。