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Densité des données LiDAR, retours par mètre carré

Densité des données LiDAR, retours par mètre carré


Comment puis-je calculer un raster indiquant le nombre de points de retour par mètre carré à l'aide de SAGA GIS ou d'un autre logiciel open source ?

Mon objectif est d'obtenir un masque qui me montrerait les endroits (cellules) où il n'y avait pas de hits et m'aiderait à interpréter les données dérivées du LiDAR.


Je développe un SIG gratuit et open source appelé Whitebox Geospatial Analysis Tools (téléchargeable ici) qui possède une fonctionnalité d'analyse étendue pour le traitement des données LiDAR. Whitebox contient un outil spécifiquement pour calculer la densité de points des fichiers LiDAR LAS appelé LiDAR à densité de points.

L'outil est très spécifique au LiDAR, prenant un ou plusieurs fichiers LAS en entrée. Il peut également calculer la densité des points de premier retour uniquement, des points de dernier retour uniquement ou de tous les retours. De plus, si vos données LiDAR contiennent des informations de classification, vous pouvez éventuellement exclure des points en fonction de leur type de classification (par exemple, des bâtiments ou des points de végétation).

Il existe un deuxième outil, appelé Hex-binning, qui effectuera également une analyse de type densité sur les fichiers LAS (ShapeFiles de type Point également), mais produira une grille hexagonale vectorielle (ShapeFile). Cela peut être un moyen très efficace de visualiser une couverture de points à haute densité (voir le blog sur le binning hexadécimal ici).


Vous aimeriez peut-être utiliser Fusion. C'est un logiciel gratuit pour le traitement et la visualisation des nuages ​​de points.

1- Recherchez dans le manuel un programme de commande appeléCatalogue. Il renvoie des statistiques descriptives à partir du nuage de points.

Ce que vous voulez, c'est le commutateur du cataloguedensité:surface,min,max. La description du manuel dit :

Crée une image pour tous les fichiers de données qui montre la densité de retour pour la zone représentée par chaque pixel. area est la zone de pixels, min est la densité de points minimale acceptable par unité de surface et max est la limite supérieure de la plage de densité acceptable. Les cellules avec des densités de points comprises dans la plage min-max sont colorées en vert, les cellules avec des densités de points inférieures au minimum sont colorées en rouge et les cellules avec des densités supérieures au maximum sont colorées en bleu.

Vous devez définir le min et le max en conséquence afin de mettre en évidence les informations que vous souhaitez. Par exemple : si vous voulez voir les pixels où il y avait moins d'un retour, définissez min égal à 1. Les pixels avec moins d'un retour par mètre carré apparaîtront en rouge.

La ligne de commande serait similaire à la suivante, en considérant des pixels de 5 mètres (25 m²).

Catalogue /densité:25,1,5 pointcloud.las

Si vous avez besoin de plus d'aide pour exécuter cette ligne de commande, j'ai fourni ici un exemple détaillé à ce sujet.

C'est lecatalogue / densitésortie, extraite d'un exemple de données fourni par Fusion :


L'image RVB de la scène ci-dessus peut être vue ici.

2- Il existe une autre option, plus flexible que Catalogue.

Utilisez la commandeGridMetricspour extraire le nombre de retours par pixel. Définissez la taille du pixel de la manière la plus appropriée pour l'analyse. La sortie sera un fichier de valeurs séparées par des virgules (csv) où chaque ligne correspondra à un pixel.

Exemple (avec une taille de pixel égale à 5) :

gridmetrics /noground /nointensity 2 5 4800K_gridmetrics lda_4800K_data.las

/pas de solest un commutateur utilisé avec des ensembles de données normalisés,/non-intensitéest un commutateur pour ne pas générer de statistiques d'intensité LiDAR (accélérera le traitement), et2est la coupure de hauteur pour le calcul des statistiques de couverture.

Ensuite, utilisez la commandeCSV2Gridpour transformer le fichier .csv en un fichier au format raster ASCII (.asc), et vous pourrez l'ouvrir dans différents logiciels SIG.

Exemple (où la variable d'intérêt 'nombre total de retours' était dans la colonne 5 de la précédentegridmetricsproduction):

csv2grid 4800K_gridmetrics_all_returns_elevation_stats.csv 5 4800K_return_per_pixel.asc


Pour vérifier le nombre de points par cellule de grille à partir d'un nuage de points LIDAR dans GRASS, vous pouvez utiliser ler.in.xyzmodule. Ce module crée une grille à partir du nuage de points à l'aide d'un paramètre "méthode" par lequel vous choisissez comment agréger les points lors de l'importation. Si tu choisisméthode=nalors le raster résultant contiendra un nombre de points pour chaque cellule. En définissantméthode=moyennevous obtenez la valeur moyenne des points dans chaque cellule de la grille.

Plus de détails sur la page de traitement LIDAR du Wiki GRASS.