Grundlagen der Berechnung großer Terrain-Datasets

Komplexität: Einsteiger Erforderliche Daten: Eigene Daten verwenden

Berechnen eines großen Terrain-Datasets

Ein Terrain-Dataset wird aus mehreren Datenquellen wie LIDAR-Massenpunktsammlungen, 3D-Bruchkanten und 3D-Vermessungsbeobachtungen berechnet. Die Datenquellen, aus denen Terrain-Datasets erstellt werden, werden als Gruppe integrierter Feature-Classes in der Geodatabase verwaltet. Die Berechnung eines Terrain-Datasets zur effizienten Visualisierung und Speicherung großer Mengen von ursprünglichen Messdaten kann ein langwieriger Prozess sein. Bei der Erstellung größerer Terrains wird empfohlen, das Terrain-Dataset in Phasen durch Anhängen an referenzierte oder eingebettete Feature-Class zu berechnen. Damit können vor allem extrem lange Prozesse vermieden werden, bei denen es im Falle eines Systemausfalls zu einem vollständigen Verlust des Ergebnisses kommen würde.

Die folgenden allgemeinen Schritte beschreiben einen Workflow für die Arbeit mit Massenpunkten von Terraindaten:

Schritte:

1. Erstellen Sie eine Multipoint-Feature-Class mit so vielen Punkten, wie Sie einem Prozess zuweisen möchten.
2. Berechnen Sie das Terrain-Dataset und geben Sie optional an, dass die Multipoint-Feature-Class eingebettet werden soll.
3. Löschen Sie gegebenenfalls nach Abschluss der Berechnung die Multipoint-Feature-Class, um Speicherplatz zu sparen, falls die Punkte eingebettet wurden.
4. Erstellen Sie eine andere Feature-Class mit weiteren Punkten, die an die vorherige Abfolge angrenzen.
5. Registrieren Sie das Feature-Datasets als versioniert, wenn Sie in ArcSDE arbeiten.
6. Verwenden Sie das Geoverarbeitungswerkzeug Terrain-Punkte hinzufügen oder Anhängen, um die zusätzlichen Punkte an die eingebettete Feature-Class des Terrains anzuhängen.
7. Entfernen Sie die Registrierung des Feature-Datasets als versioniert und komprimieren Sie die Bearbeitungen in die Basistabelle, wenn Sie in ArcSDE arbeiten.
8. Verwenden Sie das Geoverarbeitungswerkzeug Terrain berechnen, um das Terrain mit den angehängten Punkten zu aktualisieren.
9. Löschen Sie gegebenenfalls die Multipoint-Feature-Class, um Speicherplatz zu sparen.
10. Wiederholen Sie bei Bedarf die Schritte 4 bis 9, um weitere Daten hinzuzufügen.

Verbessern der Berechnungsleistung von Terrain-Datasets

• Je größer die Z-Toleranz oder Fenstergröße der Pyramidenebene mit der genauesten Auflösung ist, desto besser ist die Performance.
• Wenn weniger Quell-Feature-Classes verwendet werden, wird die Leistung verbessert.
• Ein langsamer Client/langsames Netzwerk kann zu Leistungseinbußen führen, da der Client an der Erstellung der Terrain-Pyramide beteiligt ist.