タグ付けされた質問 「lidar」

LIDAR(光検出と測距またはレーザーイメージング、検出と測距)は、散乱光の特性を測定して遠くのターゲットの距離やその他の情報を検出するアクティブな光学リモートセンシング技術です。

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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: 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)。 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)。 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)。

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高解像度LiDAR DEMから正確な排水ネットワーク(および集水域)を作成する方法
この問題につまずいたのはこれが初めてではありません。正しい排水ネットワークモデルと、フル解像度(1mセル)のLiDARデータから得られる集水域を生成できないようです。 LiDARデータセットを一般化して整数DEMに変換し、シンクを埋めると、すべてが良好であり、非常に一般化されたモデルのように見えるものを簡単に作成できます。ただし、大規模な地図の詳細なサイトモデルを作成したいのですが、ここで問題が発生しています。 ほとんどの問題は、より平坦な領域で発生することを指摘しておく必要があります。 排水ネットワークを地形に正確に追従させたいのですが、使用する整数DEM入力から排水ネットワークを作成すると、結果のストリームは非常に一般的であり、あるべきではない領域で「切断」されることがよくあります。ストリームは、地形の自然の尾根に密接に続いていません。また、多くの「孤立」または「どこにも行かない」セグメントがあります。浮動小数点DEM入力を使用すると、結果の排水ネットワークは詳細かつ正確ですが、非常に切断され、孤立しており、孤立したストリームで「散らばっています」。 私の問題はデータ準備のどこかにあるのではないかと思います。整数vs浮動小数点ラスターDEM入力、シンクを正しく埋めるなど。または、「水文学的に正しい」入力DEMを最初に作成するために、何らかの方法でサーフェスデータを処理する必要があるのでしょうか。 誰かが高解像度LiDARを使用して連続排水ネットワークと集水域を作成するための正しい方法論を説明できますか? 現状では、整数DEM入力からモデルを作成することに成功しています。ただし、これは詳細な大規模分析には理想的ではありません。 最初の添付画像は、整数DEM入力から生成されたモデルです。いくつかの明らかな問題領域が丸で囲まれています。メインの排水路と思われる場所には実際に水が流れていることに注意してください。非常に一般化されたバージョンのストリームを追加しました。 編集:既に述べたように、整数DEM入力からモデルを作成することでより多くの成功を収めています。次のスクリーンキャプチャは、その理由を示しています。整数DEM入力には、上記のように多くの問題がありますが、地形の特性に適合していないにも関わらず、切断されていない排水ネットワークを生成します。下の画像でわかるように、浮動小数点DEM入力を使用すると、小さな孤立したセグメントでいっぱいの非常に切断されたクラスター化されたネットワークが生成されます。 浮動小数点DEMから生成されたFlow Accumulationラスター 整数DEMから生成された流量累積ラスタ 私が推論できる限り、両方の方法は劇的に異なる結果をもたらし、両方の方法は詳細なモデルには使用できません。 編集:この投稿を長くして申し訳ありません(おそらく私は自分を英語で明確に表明していないでしょう)私が期待しているのは、連続したストリームネットワークと、すべてが互いに流れ込む流域で覆われたエリア全体です。 浮動小数点入力DEMから生成されたストリームリンク: 浮動小数点入力DEMから生成された流域盆地: 整数DEM入力の使用により流域全体の流れ方向が変更される例(近隣地域、同じデータ):赤い矢印はモデルの流れ方向、青い矢印は実際の流れの方向を示します。(青い線-実際のストリーム、赤いネットワークはLiDARから派生したストリームネットワークのストララー注文です) データへのリンク:https : //www.yousendit.com/download/MEtSOGNVNXZvQnRFQlE9PQ (2011年5月13日まで有効)


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Pythonで利用できるLiDAR処理ツールは何ですか?
私が使用しているFUSIONとレーザー測量データを処理するためのコマンドラインFUSIONライダーツールキット(LTK)を。Googleの広範な検索( "Lidar Python")では、libLASおよびpyLASがPython LiDARライブラリとして生成されましたが、これらはLASデータへの読み取りおよび書き込みアクセスのみを提供するようです。 特に、点群からの天蓋表面モデルに加えて、強度と密度の画像を作成することに興味があります。FUSION LTKで可能な同じ種類のタスクを実行できる、Pythonで一般に受け入れられているツールのセットはありますか?

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WebブラウザーからLiDARデータを表示しますか?
私は自分のサーバーでLIDARデータをホストし、クライアントにそのデータを3Dポイントクラウド(ファイルは.las形式または同等のもの)としてWebブラウザーを介して表示する機能を提供したいと考えています。 誰でも簡単に実装できるソフトウェアを知っていますか? 私はオープンソースを意図的に探しているわけではありません。プログラマーではないので、プラグアンドプレイのものを好むでしょう。

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地上DEMの橋の高架を考慮して、高架下の水の流れを考慮します
LIDARデータから作成されたベアアースDEMがあります(A)。 うまく機能し、すべての精度テストに合格しています。高潮モデルで使用されます。私たちが抱えている問題は地下道にあります。ある道路が別の道路と交差するときに、地下道を水が流れるようにする必要があります。私の考えは: 1)OSMから橋としてマークされたすべての道路を取得します。 2)交差するすべての交差道路を選択します(交差)。 3)次に、新しい道路セグメントの新しい選択で(2)これらをラスタに変換します。 4)これらの道路セグメントの下のすべてのDEM(A)値を抽出します。 5)新しい道路セグメントでこれらの値の最小値を選択します(2)。 6)この最小値をDEMに書き込みます。地下道を通るチャネルをカットする必要があります。 完全に異なるソリューションを含む、これを達成する方法に関するすべての提案、改善、アイデアを受け入れます。 他のオプションは、単に交差点を取得してこれを拡大するか、シンクを特定してこれから戻ることです。
18 dem  lidar  hydrology  streets 

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QGISでLIDARデータ(.las)を表示しますか?
QGISでLIDARデータを視覚化する簡単な方法はありますか? http://lidar.cr.usgs.gov/からダウンロードした.las形式のUSGS LIDARデータがいくつかあります。これは、.lasとメタデータの両方が.xml形式であることを意味します。liblasは知っていますが、このタスクにそれを適用する方法は知りません。QGIS 1.7.0-Wroclawを使用してUbuntu 11.04で実行しています。 ArcGISに関する同様の質問は 、ArcGIS入力用にLiDARデータをラスター(DEM / DSM)に変換することです。。このデータと登録の感覚をつかむ必要があります。視覚化できれば、DEMへの変換は問題ありません。

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SQL Server 2008の7000万点のクラウドで最近傍クエリを最適化する
SQL Server 2008 R2 Expressデータベースには約7,500万件のレコードがあります。それぞれは、ある値に対応する緯度経度です。テーブルにはgeography列があります。特定の緯度経度(ポイント)の最も近い隣人を見つけようとしています。既に空間インデックスを使用したクエリがあります。ただし、レコードがデータベース内のどこにあるか、たとえば第1四半期または最後の四半期に応じて、クエリは3〜30秒で最も近い隣を見つけることができます。これは、クエリまたは空間インデックスを最適化することで、より高速な結果を得るために最適化できると思います。現在、デフォルト設定でいくつかの空間インデックスを適用しています。これが私のテーブルとクエリの外観です。 CREATE TABLE lidar( [id] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [POINTID] [int] NOT NULL, [GRID_CODE] [numeric](17, 8) NULL, [geom] [geography] NULL, CONSTRAINT [PK_lidar_1] PRIMARY KEY CLUSTERED ([id] ASC) WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) …

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XYZファイル(一定間隔のxy)をESRI GRID形式に変換しますか?
通常、コンサルタント(LiDAR調査)は、仕様に合ったデータを提供してくれます。すでにESRI GRIDまたはASCII GRID形式です。このようにして、LiDARデータをArcGISで簡単に使用できます。今回はxyzファイル(つまり、等間隔のxy座標)しかありません。 以前は、GridBatchという名前のMin-Lang Huangのユーティリティを使用し、XYZをASCII GRIDに変換してからESRI GRIDファイルに変換していました。残念ながら、マシンをW7 64ビットにアップグレードし、ArcGISをバージョン10にアップグレードしたため、ユーティリティはクラッシュしています。 LiDARサーフェスXYZデータをESRI GRIDファイルにバッチ変換する別の方法はありますか? (ポイントに変換->補間は、変換する300以上のタイルがあることを考慮することを避けたいオプションです)。

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LASファイルをnumpy配列に変換しますか?
PythonでLASデータを操作する方法を学び始め、他のユーザーがLASファイルをどのように処理するかを知りたいと思いました。ポイントを読み取り(numpy配列を使用しています)、クラス1および2(未分類およびグラウンド)を別の配列にフィルター処理します。私は次のコードを持っていますが、ポイントをフィルタリングすることはできません。 # Import modules from liblas import file import numpy as np if __name__=="__main__": '''Read LAS file and create an array to hold X, Y, Z values''' # Get file las_file = r"E:\Testing\ground_filtered.las" # Read file f = file.File(las_file, mode='r') # Get number of points from header num_points = int(f.__len__()) …
15 python  lidar  numpy  array  liblas 

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PostGISの巨大なポイントクラウドレーザーデータ-格納と処理
膨大な数のレーザースキャンされたポイントクラウドデータを、処理の時間的側面を念頭に置いてPostGISに保存する方法はどのように考えられるのでしょうか。PointPostGISにはジオメトリオブジェクトが存在します。しかし、私が知る限り、各ポイントが新しいtupelに保存されるため、数百万以上が保存されている場合、特定のポイントの検索は非常に遅いプロセスになります。 このトピックについて議論しているHSR Universtiy of Applied Sciences Rapperswillの論文を見つけました。そのようなデータを保存する3つの方法を提案します:Whole data in one tupel、Each point in one tupelまたはSplitting Data into Blocks各ブロックの拡張を保持する情報テーブルによって参照されます。3番目の方法は、保存されたポイントを見つけるのに最も役立つように思えるので、誰かが既にそれを使って経験をしたことがあるのでしょうか? 論文はここにあります:http : //wiki.hsr.ch/Datenbanken/files/pgsql_point_cloud.pdf 最後になりましたが、私はgithubのプロジェクトに困惑しました。これはPostgeSQLの点群マナーに対処しているようです。残念ながら、ネットに関する情報はあまり多くありません。ここで同じ質問があります:誰かが既にそれでいくつかの経験をしましたか?そのような目的に使用できますか? プロジェクトはここにあります:https : //github.com/pramsey/pointcloud また、もしあれば、他の提案、アイデア、または経験について聞いてうれしいです。しかし、非営利的なソリューションが好まれることを認めなければなりません。

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DEMから堤防の抽出を実行していますか?
私は1x1メートルのDEMと.lasの元のLiDAR点群を持っています。ベクトルフィーチャ(ポイント、ポリライン)に川の堤防(堤防の最高点)を抽出する必要があります。 アルゴリズムまたは既存のツールのアイデアはありますか? 最初の画像では堤防が明るい灰色で表示され、その下にある堤防のある領域の点群画像が下にあります。青の川の中心線。 DEMから線形フィーチャを抽出するためのツールはありますか? ENVIの空間特徴抽出モジュール(7ページ)のようなものが必要だと思いますが、ENVIの部分はありません。

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点群(LiDAR)データを探していますか?[閉まっている]
閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか?この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 3年前に閉店しました。 自由に利用できるポイントクラウドデータはありますか? 私は特に小さなエリア(半径5mから100m)の密な雲に興味がありますが、それ以外のものでも問題ありません。 これらのページには、ポイントクラウドデータにアクセスするのに非常に便利で使いやすいことがわかりました。 http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/3Dscans/ http://www.liblas.org/samples/ http://www-graphics.stanford.edu/data/3Dscanrep/
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複数の大きなLiDARタイルを視覚化する方法は?
分析のために約10個の大きなLiDARタイルをロードしたい。ArcSceneを使用してみましたが、ArcSceneが一度に処理できるデータの量には制限があるようです。各タイルのサイズは65〜90MBです。私が使用している(そして利用可能な)唯一のリターンは地上リターンです。 私のコンピューターには、8GBのRAM、amd 6コアプロセッサー、非常に優れたビデオカードが搭載されています。大量のデータを処理するのに十分であることはかなり確信しています。 このタスクを完了するために、ESRI製品以外のものを使用することに反対しません。複数の大きなLiDARタイルを視覚化する他のオプションは何ですか? WebブラウザーでLiDAR /ポイントコロイドデータを視覚化するには、「WebブラウザーからLiDARデータを表示する」を参照してください。

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ArcGIS for DesktopでLiDARを使用する場合の* .las対* .xyzまたは* .asciiの利点は?
時々、ArcGISでのモデリングにLiDARデータを使用します。以前は、データの.xyzまたは.asciiのいずれかが提供されていましたが、最近では、.xyzおよびasciiに加えて.lasファイルも提供されています。 私は、「LAS形式のLIDARを持っていることは、LIDARデータを初めて使用する人には明らかかもしれませんが、LIDARデータを初めて使用する人にはわかりにくい」と「ArcGISが最適に機能するバイナリ、効率的、広くサポートされている」という記事を読みました。私は、.lasフォーマットの使用が初めてのカテゴリに分類される人の1人です。 通常、.xyzとasciiでは、Global Mapperを使用してそれらをラスターグリッドに変換し(モデリング内で使用)、. lasファイルも変換する必要があるようです(点群です)。私が尋ねている質問は次のとおりです: 別のラスター形式(GRIDまたは.img)に変換する必要がある場合、.xyzまたはasciiと比較して.lasを使用する利点はありますか?

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