ArcGIS Pro点云LAS数据相关系列---创建及浏览

本文介绍如何在ArcGIS Pro中使用激光雷达数据,包括单个LAS或ZLAS文件的浏览、创建LAS数据集、在镶嵌数据集和点云场景图层中使用激光雷达数据。还介绍了创建点云数据集的具体步骤。

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       ArcGIS Pro 支持以 LAS 或经过优化的 LAS (.ZLAS) 文件形式提供的激光雷达数据。在 ArcGIS Pro 中有多种不同的格式(数据集)可用于管理和处理激光雷达数据(具体取决于您的需要),其中包括 LAS 数据集、镶嵌数据集点云场景图层。此外,单个 LAS 或 ZLAS 文件可用于与 LAS 数据集具有相同支持的 ArcGIS Pro 中。

1、LAS数据浏览

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(1)使用单个LAS或ZLAS文件

       在 ArcGIS Pro 中可以使用单个 LAS 或 ZLAS 文件,这样可以快速检查 LAS 或 ZLAS 文件,而无需创建 LAS 数据集。此功能允许您在将文件用作另一个数据集的输入之前了解数据。在 ArcGIS Pro 中,LAS 和 ZLAS 文件的行为方式与 LAS 数据集的相同。ArcGIS Pro中的使用方式:在ArcGIS Pro的场景中,直接将las数据拖进来即可,加载需要一定的时间,耐心等待,此时对电脑显卡的要求较高;

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(2)将激光雷达用作 LAS 数据集

除了可以实现在Pro中进行直接浏览LAS数据以及处理之外,还可以将激光雷达LAS数据导入到 LAS 数据集中进行管理,并且查看和编辑。

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(3)在镶嵌数据集中使用激光雷达

通过将激光雷达数据添加到镶嵌数据集,可将其用作栅格并渲染为栅格。镶嵌数据集与 LAS 数据集类似,由于镶嵌数据集存储的是指向原始数据集的指针,且并不将所有点从一种格式移动到另一种格式,因此可快速进行创建、文件大小较小且易于使用其他 LAS 文件进行更新。或者,也可以将 LAS 文件或 LAS 数据集转换为栅格数据集。

(4)使用点云场景图层共享激光雷达数据

点云场景图层提供大量符号化和已过滤点云数据的快速显示。已针对显示和包括激光雷达在内的许多种类的传感器数据共享对其进行了优化。可使用共享包地理处理工具将点云场景图层发布为服务图层并上传到 Portal for ArcGIS 或 ArcGIS Online。

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2、创建点云数据集

通过ArcGIS Pro中的点云数据集创建工具可以实现点云数据集的创建,从而实现点云数据的管理。

LAS 数据集存储对磁盘上一个或多个 LAS 文件以及其他表面要素的引用。LAS 文件为行业标准二进制格式,用于存储机载激光雷达数据。LAS 数据集也支持经过优化的 LAS (.ZLAS) 文件。

LAS 数据集允许您以其原生格式方便快捷地检查 LAS 文件,同时提供 LAS 文件中包含的激光雷达数据的详细统计数据和区域 coverage。

LAS 数据集还可存储包含表面约束的要素类的引用。表面约束为隔断线、水域多边形、区域边界或 LAS 数据集中强化的任何其他类型的表面要素。表面约束存储在地理数据库要素类或 shapefile 中,通常通过某些遥感技术(如摄影测量)而获得。

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(1)创建LAS数据集:

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参数说明:

输入文件:LAS数据所在的文件夹;包括子文件夹:勾选则会自动对子文件夹中的LAS数据进行过滤;

输出LAS数据集:输出结果路径及文件名,后缀为*.lasd;

表面约束:

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坐标系:如果数据包含坐标,则会自动识别坐标系;

计算统计数据:勾选则会创建数据统计数据;

存储相对路径:勾选则会存储相对路径,不勾选则是据对路径,默认是绝对路径;

### ArcGIS Pro点云数据与深度学习的结合应用 ArcGIS Pro 提供了强大的点云数据处理能力,并且随着深度学习技术的不断发展,越来越多的GIS应用开始结合深度学习方法来提升点云数据的分类、分割和特征提取效率。以下是对 ArcGIS Pro 点云数据与深度学习结合应用的指南。 #### 1. ArcGIS Pro点云数据的支持 ArcGIS Pro 支持多种点云格式,如 LAS、LAZ 等,并提供了点云数据的可视化、过滤、分类和导出功能。用户可以通过 LAS 数据集管理大规模点云数据,并利用栅格函数(Raster Functions)进行高程分析、密度计算等操作。此外,ArcGIS Pro 还支持将点云数据转换为多分辨率的地形模型(DSM、DTM)和三维网格模型,为深度学习应用提供高质量的输入数据 [^1]。 #### 2. 深度学习在点云数据中的应用 深度学习技术在点云处理中的主要应用包括: - **点云分类**:使用深度学习模型(如 PointNet、PointNet++)对点云中的每个点进行语义分类(如地面、建筑物、植被等)。 - **目标检测与实例分割**:识别点云中特定对象(如车辆、电线杆)并进行实例分割。 - **特征提取与建模**:从点云中提取关键特征用于三维重建、城市规划、灾害评估等。 #### 3. 在 ArcGIS Pro 中结合深度学习的方法 ArcGIS Pro 提供了与深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)的集成支持,主要通过以下方式实现点云数据的深度学习处理: - **使用 ArcGIS API for Python** 通过 `arcgis.learn` 模块,用户可以调用深度学习模型进行训练和推理。例如,`arcgis.learn` 提供了对点云分类的支持,用户可以将点云数据转换为图像或体素数据后,输入到深度学习模型中进行训练 [^1]。 - **结合第三方工具链** 可将点云数据导出为 NumPy 数组或 HDF5 格式,然后使用 PyTorch 或 TensorFlow 进行深度学习处理。训练完成后,可将结果重新导入 ArcGIS Pro 进行空间分析与可视化 [^2]。 - **使用 Raster Analytics 工具箱** ArcGIS Pro 提供了基于 GPU 速的 Raster Analytics 工具箱,可以用于处理大规模点云数据,并结合深度学习模型进行自动分类和特征提取。 #### 4. 示例代码:使用 ArcGIS API for Python 进行点云分类 ```python from arcgis.learn import PointCNN from arcgis import PointCloud # 点云数据 point_cloud = PointCloud("path_to_pointcloud.las") # 初始化点云分类模型 model = PointCNN(point_cloud, batch_size=1024, epochs=50) # 训练模型 model.fit() # 对点云进行分类 classified_point_cloud = model.predict() # 导出分类结果 classified_point_cloud.save("classified_pointcloud.las") ``` #### 5. 推荐的深度学习模型与数据预处理 - **推荐模型**: - **PointNet / PointNet++**:适用于点云语义分割和分类任务。 - **PointCNN**:能够处理无序点云数据,具有良好的空间特征提取能力。 - **VoxelNet / Frustum PointNet**:适用于目标检测任务。 - **数据预处理建议**: -点云进行降采样,减少数据量以提高训练效率。 -点云进行归一化处理,确保坐标值在合理范围内。 - 使用颜色、强度、回波等属性作为额外特征输入模型。 #### 6. 应用场景 - **城市三维建模**:对大规模 LiDAR 数据进行自动分类,提取建筑物、道路、植被等要素。 - **灾害评估**:通过深度学习识别滑坡、塌陷等地理灾害区域。 - **自动驾驶**:处理车载 LiDAR 数据,识别道路障碍物和交通设施。 - **林业监测**:分析点云数据识别树木种类、高度和密度。 ---
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