ArcGIS 10.1对Lidar支持的魔法力量

1、ArcGIS 10.1对Lidar支持的魔法力量（一）2012-03-12 11:33:42 作者： 马静丽 浏览：716 评论：0  近期研究ArcGIS对Lidar的支持，有一惊喜。像爱丽丝在 梦游仙境，发现了ArcGIS 10.1的神奇魔法！之所以这么说，是因为在Lidar支持方面，ArcGIS 10.1较ArcGIS 10来说，有了质的飞跃。 ArcGIS 10中，如果使用Lidar数据，需要使用地理处理工具将LAS文件转为地理数据库（geodatabase）的点要素类，这样 才能对点云数据可视化显示。ArcGIS 10.1中，魔法棒一挥，便出现了一个新鲜、神奇的数据集 LA

2、S dataset！LAS dataset能够原生支持Lidar数据，是一种二进制文件（.lasd），它存储LAS文件和表面约束要素类的索引（断裂线、区 域边界、水面等）。LAS dataset可以对：                LAS文件数据管理                 LAS文件快速访问和 处理 

3、60;              LAS文件直接编辑                 LAS文件统计分析和 覆盖面积                导入Terrain dataset或Mosaic dataset当中 A

4、rcGIS 10.1中，可以对Lidar数据进行可视化、管理、分析和共享。          1.     可视化：提供2D剖视图和3D视图显示；快速浏览点云数据和表面数据；能够基于LAS属性进行符号化；支持断裂线。           2.     管理：能够管理海量LAS文件或大型Lidar点集合；修改分类编码；剖面图中交互编辑分类编码 ；根据

5、要素重分类；借助排查数据异常和分类错误。      3.     分析：获得表面，以表面的形式分析Lidar数据（LAS Dataset To Raster、LAS Dataset To TIN）；进行3D分析（Interpolate Shape、Line Of Sight、Locate Outliers等）；进行栅格分析。4. 共享：利用Mosaic dataset发布影像服务来实现Lidar数据的共享，同时终 端用户可以访问栅格服务，甚至是下载LAS原始文件。 ArcGIS 10.1对Lid

6、ar支持的魔法力量（二）2012-03-20 18:22:42 作者： 马静丽 浏览：675 评论：0  ArcGIS提供了一些Lidar的解决方案，有些方案是ArcGIS 10中原有的，但在ArcGIS 10.1当中更为便捷、高效，有些方案则是ArcGIS 10.1新增的。     1.    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

7、以下的地理处理工具来执行此操作： LAS dataset、Point File Informatio（点文件信息）和LAS Point Statistics To Raster （LAS点转栅格）。       2.    由激光雷达创建强度图像第一步创建LAS Dataset图层；第二步从LAS dataset图层中创建强度图像，使用LAS Dataset To Raster工具；第三步：显示强度图像。      3.    从大型激光雷达点集合创建栅格 DEM

8、和 DSM栅格（或格网化）高程模型是最常用的 GIS 数据类型之一。它们可用于多种分析方式并且可以很容易地共享。凭借激光雷达，您能够制作出两种不同风格的高质量高程模型：第一次回波和地面。第一次回波表面包括树冠和建筑物，通常被称为数字表面模型 (DSM)。地面（或裸露地表）仅包含地形，通常被称为数字高程模型 (DEM)。左侧的图像显示了使用山体阴影表示的第一次回波表面（或 DSM），右侧的图像显示的是裸露地表模型（或 DEM）。Mosaic dataset、 LAS dataset、或Terrain dataset，都可以基于栅格显示DEM和DSM，这些表面模型便可供 ArcGIS 中大量的栅格

9、工具进行分析。       4.    由激光雷达点描绘数据区发送测量到的激光雷达或摄影测量数据时，通常不带详细的数据区边界。在通常情况下，测量区的 x 和 y 范围都由覆盖感兴趣区域的切片系统定义，而且这些切片都由数据来填充。下图展示了一个投影的激光雷达数据切片，这些切片的范围大致近似于实际研究区域的 使用一系列的处理工具后，便得到了剪切多边形，可使用它定义LAS dataset、Terrain dataset或 TIN当中。左图显示了得到的剪切多边形，右图是放大的视图，其中显示了面范围与源点范围的大小关系。 

10、   5.    评估森林冠层密度和高度LAS dataset能够用来计算森林冠层密度和高度。使用Create LAS Dataset工具来索引LAS格式的lidar数据。建立LAS dataset之后，将数据添加到新创建的图层中或使用Make LAS Dataset Layer工具创建图层，便可在图层中来定义过滤器属性，这能够控制LAS文件中的哪些点被应用。当定义图层时，选择所有返回值，然后关注分类码。基本上，我们处理的只是两部分点数据：地面数据和地面之上的数据。要计算冠层密度，要将地面（或裸露地表）激光雷达点加载到一个多点要素类中，并将地上

11、点加载到另一多点要素类中。使用一系列的地理处理工具计算密度，下图表示了冠层密度。浅色区域表示基本没有植被。在这些区域中，大部分激光雷达波能够“看到”地面。深绿色区域表示植被冠层很茂密，激光雷达无法穿透到达地面。要确定冠层高度，需要用第一个回波表面 (DSM) 减去裸露地表 (DEM)。生成第一个回波栅格和裸露地表栅格后，使用Minus（减）地理处理工具确定这两个栅格数据集的差值。对森林而言，差值结果即为冠层高度。下图表示了距地面的高度。它的范围为从蓝色（基本没有高度）到橙色（最高）。激光雷达可用于计算植被的密度和高度。这具有多种用途，其中包括生物量估算、碳估算以及森林管理。 

12、60;  6.    由激光雷达描绘洪泛区水资源应用中能够准确地对不同程度的洪涝灾害进行评估很关键，这对财产风险、应急管理和规划来说是十分必要的。因为lidar数据精度高且具有成本效益，所以它正在迅速成为描绘泛洪区的地形数据的主要来源。水泛滥的程度通常是通过水表和地表的模型对比进行评估的。      7.    将激光雷达的噪点降至最低以便进行等值线绘制和分析坡度激光雷达并不总是表面建模活动的最佳来源。在等值线生成和坡度分析这两个方面往往会出现问题。让计算机根据传统数据源生成规范的等值

13、线本已十分困难。根据激光雷达生成则是难上加难。根据全分辨率激光雷达生成的等值线往往呈锯齿状，有许多曲折转弯和独立的闭合环。用激光雷达数据进行坡度估计同样存在问题。如果根据全分辨率激光雷达检查平均坡度，您会发现结果高得惊人,即使在相对平坦的地面上也是如此。由于相对水平采样距离而言垂直精度较低，因此激光雷达存在很多噪点。要获得锯齿较少的等值线和更合理的坡度估计，必须去除激光雷达中的噪点，同时还要尽最大可能保留真实信息。尽管无法做到完全没有损失，但可以将损失降低到最小程度。Terrain 数据集为此提供了两种工具。一个是智能点细化器；另一个是高质量插值器。8.    使用新的测量值更新 terrain 数据集的部分内容更新表面数据的能力对于为分析提供准确、最新的表面信息而言十分重要。通常情况下，最好是对用于构造表面的测量值，而不是对派生的数据（如栅格 DEM）执行这些类型的更新。