Datenbereichsbegrenzung aus LIDAR-Punkten

Gängig für LIDAR-Daten oder photogrammetrische Daten für eine Vermessung, die ohne detaillierte Datenbereichsgrenze bereitgestellt werden soll. Oft werden die X- und die Y-Ausdehnung des untersuchten Gebiets von einem Kachelsystem definiert, das einen Interessensbereich abdeckt; die Daten füllen diese Kacheln aus. Die nachstehende Abbildung zeigt LIDAR-Datenkacheln für ein Projekt. Die Ausdehnung dieser Kacheln ist eine ungefähre Annäherung an die tatsächlichen Grenzen des untersuchten Gebiets.

Es kommt häufig vor, dass die LIDAR-Daten nicht alle Kacheln auf dem Umfang der Projektfläche vollständig abdecken. Die Daten decken nur eine minimale Ausdehnung garantiert ab, und es gibt keine explizite oder absolute Grenze außer der, die abgeleitet werden kann (siehe Abbildung unten). Eine solche Kachel bildet den Mittelpunkt dieser Grafik.

In jedem Fall handelt es sich bei der Coverage-Fläche in der Regel nicht um ein sauber gefülltes Rechteck.

Das Problem

Wenn eine Oberfläche erstellt wird, ohne dass der Datenbereich im Voraus festgelegt wird (anders ausgedrückt, durch das Verwenden eines Clip-Polygons beim Definieren eines Terrain-Datasets oder TIN), werden einige Lücken im Umfang als Datenbereiche behandelt. Analytische Ergebnisse in diesen Bereichen sind unzuverlässig, da Höhenschätzungen auf Beispielen basieren, die sich weit entfernt befinden können.

Die Grafik links zeigt eine dichte Sammlung von grünen LIDAR-Punkten. Die Lücken im Innern sind Gewässer (bei denen LIDAR-Punkte in der Regel weggelassen werden). Die unregelmäßig geformte Datengrenze ist einfach zu erkennen, doch wenn keine explizite Ausdehnung in Form eines Clip-Polygons angegeben wird, werden durch TIN- und Terrain-Dataset-Werkzeuge Lücken eingefügt, welche die tatsächliche Datenausdehnung deutlich vereinfachen.

Sie wissen, dass Flächen außerhalb der erfassten Daten von der Oberfläche ausgeschlossen werden sollten. Das Problem dabei besteht darin, ein Polygon zu finden, das eine genaue Repräsentation der benötigten Ausdehnung bietet.

Die Lösung

Die Lösung besteht darin, eine Datengrenze aus diesen Punkten zu erstellen, die verwendet werden kann, um eine angemessene Interpolationszone in der Oberfläche zu schaffen. Unten stellt das linke Bild die LIDAR-Punkte dar. Das mittlere Bild zeigt eine mithilfe eines Polygons erstellte Grenze zu den Punkten. Das rechte Bild zeigt eine aus den LIDAR-Punkten und dem Clip-Polygon erstellte Oberfläche.

Beim Erstellen des korrekten Datenbereichs ist der Punktabstand von entscheidender Bedeutung. Vermessungen weisen in der Regel ein explizites Minimum an Punktabstand auf, um die Kontrolle von Interpolatoren zu ermöglichen. Flächen, die keine Dichteanforderungen erfüllen, sind Ausnahmen. Sie gehören normalerweise zu einer der folgenden Kategorien: Gewässer, verdeckte Bereiche und "Holidays" (Letzteres zur Reparatur zurück an den Datenanbieter senden). Die Mehrheit der Daten entspricht den Beispielspezifikationen für die Dichte. Der Punktabstand wird in der Regel in Metadaten angegeben. Wenn Sie den Punktabstand der LIDAR-Daten nicht kennen, verwenden Sie das 3D Analyst-Geoverarbeitungswerkzeug Punktdateiinformationen. Alternativ können Sie den Punktabstand mithilfe des Werkzeugs Messen in ArcMap schätzen. Weitere Informationen zum Punktabstand finden Sie unter Durchschnittlicher Punktabstand.

Datenbereichsbegrenzung aus LIDAR-Punkten

Sobald Sie den Punktabstand der LIDAR-Daten ermittelt haben, führen Sie folgende Schritte aus, um den Datenbereich zu begrenzen:

Schritte:

1. Rastern Sie die LIDAR-Punkte mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Punkt in Raster.

   Das Rastern der LIDAR-Punkte hilft, die von den LIDAR-Punkten abgedeckte Fläche zusammenzufassen. Es sorgt für eine gute Datenstruktur als Grundlage für die nachfolgenden Schritte. Sie müssen dem Geoverarbeitungswerkzeug nur "mitteilen", welcher Zellenzuweisungstyp und welche Zellengröße für die Ausgabe verwendet werden sollen. Verwenden Sie COUNT als Wert für den Zellenzuweisungstyp. Geben Sie einen Wert für die Zellengröße an, der mehrere Male größer ist als der durchschnittliche Punktabstand der LIDAR-Daten. Andernfalls erhalten Sie ein hohes Maß an Rauschen, da die Punkte keine gleichmäßigen Abstände aufweisen. Hinsichtlich Verarbeitungseffizienz und Rauschunterdrückung gilt: Je größer die Zellen sind, die Sie verwenden, desto besser. Das Endergebnis weist dann jedoch Einbußen bei der Anpassung auf. Ein guter Ausgangswert ist das Vierfache des durchschnittlichen Punktabstands.

   
2. Weisen Sie mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Con allen Datenzellen einen Wert zu.

   Mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Con werden in diesem Workflow ganz einfach alle Datenzellen in Zellen mit einem Wert umgewandelt. Dieser Wert definiert eine Raster-Zone, die in Schritt 3 erweitert wird. Alles dies ist erforderlich, um auf Grundlage der Ausgabe des Werkzeugs Punkt in Raster einen konstanten Wert für einen positiven Ausdruck bereitzustellen. Alle Werte ungleich 0 (Null) werden als positiv angesehen und dem konstanten Wert zugewiesen. Da COUNT während der Rasterung als Zellenzuweisungsmethode verwendet wurde, muss jede Zelle mit einem Punkt über einen Wert größer als Null verfügen.

   
3. Füllen Sie kleine NoData-Flächen mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Erweitern aus.

   Sofern Sie keine relativ zum durchschnittlichen Punktabstand sehr grobe Zellengröße verwendet haben, ist es wahrscheinlich, dass viele NoData-Zellen übrig bleiben. Die meisten davon können mit dem Geoverarbeitungswerkzeug Erweitern entfernt werden. Sie sollten die meisten dieser Zellen entfernen, damit das während der Vektorisierung in einem späteren Schritt erzeugte Polygon nicht voller Löcher ist. Dies würde einen unnötigen Zusatzaufwand bedeuten.

   

   Das Werkzeug Erweitern schiebt den Interessenbereich nach außen. In diesem Fall umfasst die Zone alle mit dem Wert 1 codierten Datenzellen. Dadurch werden kleine Lücken im Innern effektiv beseitigt.

   Das linke Bild zeigt viele einzelne Zellen und einige kleine Cluster von NoData-Zellen (in Weiß). Das rechte Bild zeigt das Ergebnis der Verwendung des Geoverarbeitungswerkzeugs Erweitern; die NoData-Zellen (in Weiß) wurden zum Großteil entfernt. Es ist in Ordnung, wenn einige isolierte NoData-Flächen in der Ausgabe verbleiben. Die verbleibenden NoData-Zellen werden dann im letzten Schritt behandelt.

4. Reduzieren Sie die Gesamtausdehnung der Datenzellen mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Verkleinern.

   Das Werkzeug Erweitern entfernt nicht nur isolierte NoData-Zellen, sondern es erweitert auch den Datenbereich nach außen. Es muss daher etwas begrenzt werden. Clip-Polygone müssen kleiner sein als die tatsächliche Punktausdehnung, damit wenn Terrain-Datasets oder TINs versuchen, Z-Werte entlang der Polygongrenze zu schätzen, sich Punkte auf beiden Seiten befinden. Dies ist erforderlich, damit gute Z-Schätzungen durchgeführt werden können. Um die Datengrenze des Rasters zu reduzieren, verwenden Sie das Geoverarbeitungswerkzeug Verkleinern, wie unten dargestellt.

   Reduzieren Sie die Ausdehnung etwas, damit das in Schritt 5 erzeugte Polygon kleiner ist als die tatsächliche Datenausdehnung der Punkte. Dieser Vorgang ermöglicht es der Software, die Z-Werte entlang der Polygongrenze besser zu schätzen.

   

   An diesem Punkt haben Sie bereits ein relativ sauberes Raster, bei dem die Ausdehnung der Datenzellen innerhalb der LIDAR-Punkt-Ausdehnung liegt.

5. Vektorisieren Sie das Raster mit dem Geoverarbeitungswerkzeug Raster in Polygon.

   Das Geoverarbeitungswerkzeug Raster in Polygon konvertiert das Raster in eine Polygon-Feature-Class. Stellen Sie sicher, dass die Option Polygone vereinfachen (optional) aktiviert ist. Wenn dies nicht der Fall ist, ist die Ausgabe eher stufig als glatt und enthält mehr Stützpunkte als notwendig.

   Das Geoverarbeitungswerkzeug Raster in Polygon gibt eine Polygon-Feature-Class aus. Das Ergebnis ist für die Datenausdehnung der am Anfang dieses Prozesses verwendeten Punkte repräsentativ.

   

   Nun ist der Prozess beinahe abgeschlossen. Sie müssen nur noch die Ausgabe auf ihre Richtigkeit überprüfen. Es ist möglich, dass noch ein weiterer Schritt ansteht. Dabei handelt es sich um das Löschen von Löchern im Inneren des Clip-Polygons.

6. Entfernen Sie alle verbleibenden kleinen Löcher mithilfe des Geoverarbeitungswerkzeugs Polygonteil entfernen.

   Das Geoverarbeitungswerkzeug Polygonteil entfernen entfernt alle internen Ringe, sodass nur die äußeren Grenzen übrig bleiben.

Ein Clip-Polygon ist jetzt vorhanden, das beim Definieren eines Terrain-Datasets oder TIN verwendet werden kann. Es sollte der Datenausdehnung der LIDAR-Punkte entsprechen, jedoch innerhalb derselben liegen. Das linke Bild stellt das resultierende Clip-Polygon dar. Das rechte Bild ist eine vergrößerte Ansicht, die die Ausdehnung des Polygons relativ zu den Quellpunkten zeigt. Beachten Sie, wie es innerhalb der Quellpunktgrenze liegt.