Menentukan DEM bare earth dari file LAS yang tidak terklasifikasi?

Saya memiliki data dalam format LAS dengan nilai RGB yang dibuat dari fotogrametri udara menggunakan UAV. Saya mencoba mencari solusi untuk mengekstrak DEM bumi kosong dari cloud titik.

Saya telah mencoba SAGA, Fusion, MCC-LIDAR, tetapi tampaknya mereka membutuhkan file LAS untuk diklasifikasi (yang sebenarnya tidak). Adakah yang bisa mengarahkan saya ke arah yang benar dengan penjelasan singkat tentang prosesnya?

Secara umum, saya perlu memproses sekitar 100 poin pabrik pada satu waktu (dapat ubin jika diperlukan).

Menghasilkan DEM LiDAR dari cloud titik yang tidak rahasia dengan:

• MCC-LIDAR - Algoritma Klarifikasi Kelengkungan Multiskala (MCC).
  _{( mendukung LAS versi 1.1 hingga 1.3 )}

MCC-LIDAR adalah alat baris perintah untuk memproses data LIDAR pengembalian diskrit di lingkungan berhutan (Evans & Hudak, 2007).

Alur kerja:

• a) cloud titik tidak terklasifikasi.
• b) pengembalian tanah diklasifikasikan.
• c) DEM bare-earth (raster).

Mari kita ciptakan situasi hipotetis untuk lebih lanjut memberikan contoh dengan kode.

MCC-LIDAR dipasang di:

C:\MCC

Cloud titik LiDAR yang tidak diklasifikasi (file .las) ada di:

C:\lidar\project\unclassified.las  

Output yang akan menjadi DEM bare-earth adalah di:

C:\lidar\project\dem.asc  

Contoh di bawah ini mengklasifikasikan pengembalian tanah dengan algoritma PKS dan membuat DEM bare-earth dengan resolusi 1 meter.

#MCC syntax: 
#command
#-s (spacing for scale domain)
#-t (curvature threshold)
#input_file (unclassified point cloud) 
#output_file (classified point cloud - ground -> class 2 and not ground -> class 1)
#-c (cell size of ground surface)
#output_DEM (raster surface interpolated from ground points)

C:\MCC\bin\mcc-lidar.exe -s 0.5 -t 0.07 C:\lidar\project\unclassified.las C:\lidar\project\classified.las -c 1 C:\lidar\project\dem.asc

Untuk memahami lebih baik bagaimana skala (s) dan ambang batas kelengkungan (t) bekerja, baca: Cara Menjalankan MCC-LiDAR dan; Evans dan Hudak (2007).

Parameter perlu dikalibrasi untuk menghindari kesalahan komisi / pelabelan (ketika suatu titik diklasifikasikan sebagai milik tanah tetapi sebenarnya milik vegetasi atau bangunan). Sebagai contoh:

MCC-LIDAR menggunakan metode interpolasi Thin Plate Spline (TPS) untuk mengklasifikasikan titik tanah dan menghasilkan DEM bare-earth.

_Referensi:

• _{Evans, Jeffrey S .; Hudak, Andrew T. 2007. Algoritma kelengkungan multiskala untuk mengklasifikasikan LiDAR pengembalian diskrit di lingkungan hutan . Transaksi IEEE pada Geoscience dan Remote Sensing. 45 (4): 1029-1038.}

_{Untuk opsi lainnya tentang algoritme klasifikasi titik dasar, lihat Meng et al. (2010):}

• _{Meng, X.; Currit, N .; Zhao, K. (2010). Algoritma Pemfilteran Tanah untuk Data LiDAR Melalui Udara: Tinjauan Masalah Kritis . Penginderaan Jauh, 2 (3), 833–860. doi: 10.3390 / rs2030833}

Saya pikir LasTools mungkin sesuai dengan kebutuhan Anda, lihat LASGround . Lisensi agak lucu tergantung pada alat apa. Alat-alat tersebut dapat diunduh dan dievaluasi sebelum membeli; juga produknya relatif murah.

Saya beruntung dengan perintah FUSION (manual di sini ) GroundFilter. Saya tidak punya masalah dalam menangani 40 juta poin (tidak terklasifikasi), jadi saya tidak akan mengharapkan masalah dengan 100 juta poin.

Ini dapat dilakukan dengan filter pdal menggunakan algoritma Simple Morphological Filter (SMRF) atau Progressive Morphological Filter (PMF) .

Cepat

pdal ground --cell_size=5 --extract input.laz out-bare-earth.laz

Membuat file LAS terkompresi bare earth dengan ukuran sel 5 unit tanah menggunakan PMF. ( docs )

Untuk penjelasan lebih lanjut, lihat Mengidentifikasi pengembalian tanah menggunakan tutorial segmentasi ProgressiveMorphologicalFilter .

Lebih terlibat, menggunakan SMRF

Contoh saluran pipa yang:

• menerapkan filter SMRF, memperbesar cellopsi ukuran ke 2.0 (mengoordinasikan unit sistem) dan ambang batas 0,75
• hanya memilih titik tanah yang baru diklasifikasikan ( 2adalah nilai standar LAS untuk tanah)
• menulis pilihan ke file output LAS terkompresi (hanya mengubah ekstensi ke .laz untuk dikompresi)

Perintah: pdal pipeline "classify-ground-smrf.json"

File parameter JSON:

{
    "pipeline": [
        "inputfile.laz",
        {
            "type":"filters.smrf",
            "cell": "2.0",
            "threshold": "0.75"
        },
        {
            "type":"filters.range",
            "limits":"Classification[2:2]"
        },
        "out/smurf_classifed.las"
    ]
}

Ekstrak di atas tanah saja

Contoh ini a) mengklasifikasikan menjadi ground / not-ground, b) menambahkan atribut "Height Above Ground", dan c) ekspor hanya menunjuk 2,0 (unit sistem koordinat) di atas tanah.

{
    "pipeline": [
        "input.laz",
        {
            "type": "filters.assign",
            "assignment": "Classification[:]=0"
        },
        {
            "type": "filters.smrf"
        },
        {
            "type": "filters.hag"
        },
        {
            "type": "filters.range",
            "limits": "HeightAboveGround[2:]"
        },
        {
            "filename":"above-ground.laz"
        }
    ]
}

Diadaptasi dari Brad Chambers, https://lists.osgeo.org/pipermail/pdal/2017-July/001367.html