评估激光雷达的覆盖范围和采样密度

接收激光雷达数据时，需确保数据提供程序发送的激光雷达点达到预期的覆盖范围和密度，这是基本的 QA/QC 流程。在处理激光雷达数据过程中尽早地检查 coverage 和密度问题并对其加以解决，这一点很重要。可通过以下两个地理处理工具来执行此操作：点文件信息（位于 3D Analyst 工具箱中）和点转栅格（位于核心的“转换”工具箱中）。

点文件信息

点文件信息地理处理工具可报告磁盘上一个或多个点数据文件的基本统计数据。点文件信息地理处理工具的主要用途是在将数据导入地理数据库之前帮助您查看和汇总这些数据。输入支持采用 LAS（激光雷达数据的业内标准格式）和 ASCII 格式的文件。由于激光雷达投影通常使用多组数据文件，有时可达数百甚至数千个，因此，除了具体文件名外，还可通过该工具来指定各文件夹的名称。给定某个文件夹后，将读取其中所有具有指定后缀的文件。

对于每个输入点文件，该工具都会输出一个面，且目标要素类带有属性。该面会以图形方式描述文件中数据的 x,y 范围（或边界框）。属性包括文件名、点数、最小 z 值、最大 z 值和点间距。

由点文件信息报告的点间距并不精确，因此需要加以讨论。出于性能方面的考虑，使用了粗略的估计值，只是将点数与文件边界框的面积做了比较。如果所检查文件的矩形范围内布满了数据，则精确度最高。因此，对于那些在大型水体上或者研究区域的周围已排除了大量点的文件，由于只是部分填充了数据，因此，不能生成精确的估计值。因此，如果在考察多组文件的趋势时将所报告的点间距作为汇总，则会更有意义。

输出要素类的好处是：可在 ArcMap 中进行显示、可打开属性表以及能以升序排列点间距字段。还可使用分级色带来根据点间距字段进行符号化。在下图中，使用了基于点间距估计值的色带对 LAS 范围面进行了符号化。符号为红色的面表示点间距较小。

点文件信息地理处理工具处理 LAS 文件比较快，因为仅需要通过扫描标题来获取所需的信息。而对于 ASCII 文件，其处理速度会非常慢，因为在进行处理时该工具实际上需要读取所有数据。

您还可以检查 LAS 文件中对源点进行的分类。根据激光雷达系统返回的表面要素，激光雷达提供程序可将激光雷达数据分类为不同的类代码。可使用这些要素代码来表示地面的或非地面的激光雷达回波。如果在点文件信息 对话框中选择按类代码汇总选项，则输出属性表中将包含各个 LAS 文件中每个类代码的汇总统计数据。使用此选项来检查与每个类代码相关联的对应点信息和每个 LAS 文件中的类代码。

假定“点文件信息”审查过程已确定各项均可接受，则下一步应使用 LAS 转多点或ASCII 3D 转要素类工具将激光雷达点装载到多点要素类中。如果要用这些点来构建 terrain 数据集，则应将此要素类放到要素数据集中。尽管既可使用 LAS 格式的文件也可使用 ASCII 格式的文件，但通常 LAS 为最佳选择。LAS 文件包含的信息更多，而且由于采用二进制，所以可以被导入程序更有效的读取。

当将这些点加载到多点要素类中后，可使用点转栅格地理处理工具来更全面地查看点分布情况。

点转栅格

点转栅格地理处理工具不但可利用点来创建栅格，而且还支持多点。它是一种通用工具，具有许多选项，用途广泛。如果要评估激光雷达点的密度，应使用该工具的 COUNT 选项。这样，会使用落在栅格单元内的点数来作为单元值。能够以图形方式在投影区域范围查看此值，这会非常直观。

对于此点转栅格工具的一些参数，在此练习中，它们的值并不明显。第一个是值字段参数。此参数的设置无关紧要，因为将单元分配类型设置为 COUNT 时即忽略了此值字段。第二个是单元大小参数。您可能会认为平均点间距是非常适合输出栅格的单元大小，但是，由于激光雷达点之间的间距不均等，因此这样通常会导致过多的空（或 NoData）单元。而且，可能会造成输出栅格过大。因此，选择单元大小时，最好使其既能比平均点间距大几倍，又足够小，以便能确定间隙或空白，从而可做进一步的调查。比较合理的大小应为点间距的四倍。举例来说，如果采样数据为 1 米，而且将单元大小设为 4，则每个单元平均有 16 个点。

还可为不同类型的点评估密度。尽管多数情况下您可能只是检查所有回波的密度，但查看落入某一特定类（例如地面）中的回波密度会非常有用。例如，这可让您了解植被覆盖区域内的地面穿透度。点转栅格工具并不会区分点类型。因此，可通过 LAS 转多点工具创建多点要素类的方式来控制所用的点。该工具中提供了相应的选项，可按照类代码和返回数值来加载点。

待栅格创建完毕后，在 ArcMap 中进行查看。使用色带渲染器来显示，以便可很容易地区分数量较大的单元和数量较小的单元。还可以将 NoData 设置为比较突出的颜色。检查密度和数据空白中是否有差异。对存有疑虑的任何地方，都要求供应商进行解释。

下图中，黑色区域表示没有数据存在的区域，而红色区域则表示激光雷达采样密度较高的区域。