Lidar-Workflow für Klassifizierung benötigt

GeorgeDurkee1

Hallo zusammen.<\/P>

Was ist der beste Workflow zur Klassifizierung von Lidar-Punktwolken? Wenn ich in LAS dekomprimiere und in ArcPro 3 ein LASD erstelle und dann Statistiken ausführe, erhalte ich Ground, unassigned und vielleicht Türme oder etwas anderes, aber keine Vegetationshöhen oder Gebäude. Sollte ich zuerst Gebäudefußabdrücke erstellen und dann den Rest nach Höhe klassifizieren? Ist das Ground-Werkzeug besser oder anders als die Art und Weise, wie Ground bei der Berechnung von Statistiken erstellt wird, und sollte ich einfach alles auf unassigned umklassifizieren und dann jeweils nur ein Klassifizierungstool verwenden?<\/P>

Ich möchte schließlich die Dichte der Vegetation für verschiedene Höhenklassen schätzen und als Raster exportieren. Wie eliminiere ich Mehrfachabtastungen von angrenzenden Fluglinien? Ich weiß, dass es dafür ein Werkzeug gibt und dass es Kachelung erfordert. Wo würde das in einen Workflow passen? Also:<\/SPAN><\/P>LASD ==> Überlappende Fluglinien\/Übersampling eliminieren (??) ==> Ground klassifizieren ==> Gebäudefußabdrücke klassifizieren (??)  ==> Gebäude klassifizieren (??) ==> nach Höhe für Vegetation klassifizieren.<\/SPAN><\/P>Oder können Fußabdrücke & Gebäude nach der Vegetation gemacht werden.<\/SPAN><\/P>Ich habe erfolgreich DEM, DSM und nDSM abgeleitet. Wie würden diese am besten in die obige Analyse und\/oder Klassifizierung passen, falls überhaupt.<\/P>Ist LASTools dafür besser geeignet?<\/P>OK. Ich hoffe, das ergibt einigermaßen Sinn. Ich habe im Web nach einem Anfänger-Workflow gesucht, aber nur Bruchstücke gefunden, und natürlich funktionieren in solchen Demos immer alle Schritte – was normalerweise nicht meine Erfahrung ohne viel Herumprobieren ist. Ich schätze jede Hilfe, die mir gegeben werden kann!<\/P>Danke!<\/P>George<\/P>

CodyBinkelheim

George

There are a lot of questions and assumptions in your post, so this will be more than a "one answer and done" response.

1. for a very general response, please review ArcGIS Pro Help system, and also note that the Imagery Workflows documentation site has advice on best practices (expanding on the core help topics).  You'll find resources there to provide a good background for questions such as this.
2. specific to your question, I'd advise you classify ground first, then buildings, then vegetation but there are many footnotes. 
   1. if your data already has ground points classified, you should consider carefully before altering those class codes (depending on the source).  If you feel the current Ground class is significantly in error, then yes you can "reclassify everything to unassigned and then just go one classification type tool at a time"
   2. You ask "is the Classify Ground tool better than or different from how Ground is created when calculating statistics?" but the latter does not perform classification - it's simply summarizing existing classifications
3. for your question re: vegetation density, one method (perhaps not the only way to do it) would be to generate rasters for POINT density and also PULSE density, then use the latter to normalize the former.  (Where you have extra points in the overlap, the PULSE density will quantify the extra sampling).  See discussion of those two QC rasters here (from the workflows site)
4. regarding building footprints, that is not a separate classification code in the lidar - you'd use the building classified points to generate polygons.  See this blog.

I'll forward your questions to some of my colleagues and they may have further advice for you.

Cody B.