Spaß beim Kolorieren von Lidar mit Bildern

ArthurCrawford01

<\/HEAD>

Dieser Blog befindet sich in der Entwicklung, steht noch am Anfang und wird mit der Zeit wachsen:<\/STRONG><\/P><\/P>In den letzten Jahren habe ich farbige lidar-Punktwolken als Ergänzungen zu den 3D-Städten veröffentlicht, wie zum Beispiel St. Louis area<\/A>, die ich mit der 3D Basemap-Lösung erstellt und Gebäude aus lidar extrahiert habe.    Sean Morrish schrieb einen wunderbaren Blog<\/A> über die Mechanik der Veröffentlichung von lidar.   In letzter Zeit habe ich untersucht, wie man die farbigen lidar-Punktwolken als effektive und relativ kostengünstige Methode zur Erstellung von 3D Basemaps nutzen kann.   Es hat einige Vorteile, da die meisten Bundesstaaten, Landkreise und Städte bereits lidar verfügbar haben, die meisten hochauflösende Bilder besitzen und alle NAIP-Bilder haben, die benötigt werden, um diese Szenen zu erstellen.   <\/P>

<\/P>

Mantiowoc County lidar-Szenen:<\/STRONG><\/P>Einige Landkreise, Städte und Bundesstaaten machen das bereits. Manitowoc County, WI., hat eine

3D LiDAR Point Cloud<\/A> und erstellt auch Szenen<\/A> mit den Daten.  Manitowoc County hat auch eine großartige Story Map erstellt, die zeigt, wie ihr lidar als farbige lidar-Punktwolke verwendet wird <\/SPAN>hier<\/A> und ich empfehle dringend, sie sich anzusehen.  <\/SPAN><\/P><\/A><\/P>

Die StoryMap zeigt mit einem Video, wie man vertikale, horizontale und direkte Entfernungen von LiDAR-Bodenflächen an jedem Ort im gesamten Landkreis erfasst.   Wie man detaillierte Messungen kleiner LiDAR-Oberflächenmerkmale wie die Tiefe von Gräben bis zur Straße erhält. <\/P>

<\/P>

Messen Sie Entfernungen in lidar-Punktwolken relativ zu LiDAR-Bodenflächen anhand von Hausdächern als Beispiel, um die Höhe des Gebäudes zu sehen.<\/P>

<\/P>

Hier ist eine der Manitowoc-Gebäude-Szenenschichten, bei der sie die kreative Idee hatten, denselben farbigen lidar mehrfach zu verwenden, um falsche Gebäudeseiten zu erzeugen, indem sie den als Gebäude klassifizierten lidar mehrmals anzeigen, jeweils mit einer etwas geringeren Höhe durch Ändern des Versatzes in der Symbolik.   Weiter unten im Blog zeige ich, wie man das macht.<\/P>

<\/A><\/H2>

Hut ab vor Bruce Riesterer aus Manitowoc County, der das alles zusammengestellt hat, bevor er in den Ruhestand ging, einschließlich der Idee, die Gebäudepunkte mehrfach mit unterschiedlichen Farben zu verwenden, um die Seiten der Gebäude zu zeigen. Er arbeitet jetzt in der Privatwirtschaft. Sehen Sie seine neue Arbeit bei

RiestererB_AyresAGO<\/A>.<\/SPAN><\/P>.<\/P>State of Connecticut 3D Viewer:<\/STRONG><\/P>Ich habe dem State of Connecticut CLEAR geholfen, ihren lidar mit NAIP-Bildern farbig zu gestalten als erste landesweite lidar-Punktwolke, die auf ArcGIS Online veröffentlicht wurde.   Es stellte sich heraus, dass es etwa 650 GB lidar waren, aufgeteilt in zwei Szenenschichtpakete.   Die meiste Zeit wurde für Verarbeitung und Laden benötigt.   Der State of Connecticut CLEAR schickte mir die neuesten NAIP-Bilder, die sie hatten. Mit allen Daten auf einem Computer ließ ich es einfach laufen und kolorierte den lidar.  Mit dieser Schicht und anderen Schichten von CLEAR online wurde eine Webszene erstellt<\/A>.   Eine Feature-Class wurde hinzugefügt, die Links zu ihren laz-Dateien sowie zu den Bildern, DEM und anderen Schichten enthält.   Dies ermöglicht es Benutzern, den lidar in einem 3D-Viewer vor dem Herunterladen anzusehen.   Benutzer können sogar Messungen mit Linien oder Flächen in 3D durchführen, was es den meisten Benutzern erlaubt, ihn vorher anzusehen.   <\/P>

<\/A><\/P>

Hier sind mehrere Ansichten mit unterschiedlicher Symbolik und Filtern auf der veröffentlichten lidar-Punktwolke für Connecticut.
Farblich gestaltet mit NAIP:

Klassencode moduliert mit Intensität:  Modulated Intensity lässt Merkmale wie Straßen, Gehwege, Details auf Dächern und Bäume sichtbar werden.

Höhe moduliert mit Intensität:

Farbfilter zur Anzeige von Gebäuden:

Hier einige Beispiele zur Anzeige aus ihrem Blog:

< / A >< / P >< P >< STRONG > Chicago 3D : < / STRONG >< / P >< P > Kürzlich wurde ich vom Urban-Team gebeten , bei Chicago zu helfen , und habe grundlegende 3D-Gebäudegrundrisse aus den Chicago Data Portal-Gebäudegrundrissen erstellt .& nbsp ; & nbsp ; Ich verwendete das 8ppm Geiger lidar , um das DSM , nDSM und DTM für die 3D Basemap-Lösung zu erstellen .& nbsp ; & nbsp ; Dann kolorierte ich den lidar mit NAIP-Bildern und erneut mit hochauflösenden Blatt-freien Bildern von 2018 .& nbsp ; & nbsp ; Anschließend extrahierte ich die als Vegetation klassifizierten Punkte und nutzte sie , um die hochauflösenden Blatt-freien Bilder in der Szenenschicht zu ersetzen , damit Bäume grün dargestellt werden , aber um die Dächer mit der hohen Auflösung darzustellen .< / P >< P > Oben sind die hochauflösenden Blatt-freien Bilder gezeigt , die verwendet wurden , um den lidar in der Szene einzufärben .& nbsp ; Unten ist dasselbe Gebiet mit dem mit NAIP kolorierten lidar für die Vegetation ( einige Gebäudeseiten wurden vom Anbieter bei der Lieferung an USGS des 8ppm Geiger lidars als Vegetation klassifiziert ) .& nbsp ; Man kann sehen , wie Bäume viel besser erkennbar sind , wenn man den mit NAIP kolorierten lidar verwendet .< / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer " >< IMG __jive_id = "497497 " class = "image-2 jive-image " height = "447 " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497497_pastedImage_2.png " width = "794 " / >< / A >< / P >< P > Dies könnte als 3D Basemap verwendet werden .& nbsp ; Die 3D-Gebäude haben keine segmentierten Dächer ( nach Höhe unterteilt ) , aber der lidar zeigt die Details der Gebäude .& nbsp ; & nbsp ; Unten ist das John Hancock Building blau markiert mit einem einfachen Multipatch-Polygon in einer Szenenschicht mit angewandter Transparenz .< / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer " >< IMG __jive_id = "497525 " alt = "Chicago Skyline showing 3D basic buildings " class = "jive-emoji jive-image image-3 j-img-original " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497525_TowerShowingAttributes.JPG " / >< / A >< / P >< P > Hier ist eine Ansicht des Navy Pier mit sowohl den NAIP-farbigen Bäumen als auch dem hochauflösenden farbigen lidar gleichzeitig eingeschaltet .< / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer " >< IMG __jive_id = "497526 " alt = "Navy Pier " class = "jive-emoji jive-image image-4 j-img-original " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497526_NavyPier.JPG " / >< / A >< / P >< P >Auswahl der zu verwendenden Bilder:< / STRONG >< / P >< P > Verwendung das Chicago Lidar, ich habe auch eine Szene erstellt, um die verschiedenen Arten von Bildern zu vergleichen, die zur Kolorierung des Lidar verwendet werden. Es ist ein Leitfaden, der das untenstehende Video verwendet, um zu zeigen, wie hochauflösende Bilder mit Laub an vs. hochauflösende Bilder mit Laub ab vs. 1m NAIP Laub an funktionieren. Sie können unten sehen, wie Laub-an-Bilder großartig sind, um Bäume darzustellen. Ihre Bilder müssen nicht genau dem Jahr des Lidars entsprechen, aber je näher desto besser. Aber es ist wichtig, es visuell ansprechend zu machen in der 3D-Kartographie mit kolorierten Punktwolken.<\/P><\/P>Chicago Lidar Colorized Comparison (High Res Leaf On vs. High Res Leaf Off vs. NAIP Leaf On). <\/A><\/SPAN><\/P>

Laub an Hochauflösend:<\/SPAN>
<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Laub an NAIP:<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Laub ab Hochauflösend:<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>Manchmal kann farbenfrohes Herbstbildmaterial vor dem Blattfall großartig für Szenen sein, aber es hängt alles davon ab, was Sie zeigen möchten.<\/SPAN><\/P><\/P>Weg, um Bäume mit Ästen und Punkten als Blätter hinzuzufügen:<\/STRONG><\/P>Hier ist ein Test, den ich mit Dead Tree Symbology gemacht habe, um den Stamm und die Äste darzustellen, während die Blätter aus dem kolorierten Lidar stammen. Mein Tool Trees from Lidar oder 3D Basemap Solution Baumtools kann die Bäume aus Lidar erstellen und dann können die Punkte mit dem Dead Tree Symbol symbolisiert werden. Dieses Bild wurde in ArcGIS Pro erstellt, nicht in einer Szene.<\/P><\/P><\/P>Stadt Klaipėda 3D Viewer (Litauen):<\/STRONG><\/P>Die

Stadt Klaipėda <\/A>in Litauen hat die kolorierten Punktwolken von Bäumen mit Zylindern verwendet, um Stämme darzustellen. Das Mesh hier ist sehr detailliert. Aufgrund des starken Hineinzoomens erscheinen die Punkte ziemlich groß.<\/P>

<\/A><\/P>

Hier ist eine weitere Ansicht herausgezoomt:<\/P>

<\/P>

Und noch eine weiter herausgezoomt:<\/P>

Einige der oben genannten Szenen verwenden NAIP-Bilder anstelle von höher aufgelösten Bildern. Warum, wenn höher aufgelöste verfügbar sind? Oft sind hochauflösende Bilder etwas schräg aufgenommen, während NAIP normalerweise aus größerer Höhe gesammelt wird. Mit der größeren Höhe erhält man weniger Gebäudeneigungen im Bildmaterial und oft unterstützt die Punktdichte des Lidars nicht die höhere Auflösung der Bilder. In diesen Fällen wird oft NAIP bevorzugt, aber erstellen Sie Punktwolken mit ein paar las-Dateien, um die Unterschiede zu sehen.<\/> <\/> <\/> <\/> Hier ist eine über Fairfax County, VA, unter Verwendung ihres veröffentlichten lidar colorized (aus ihrem

3D LiDAR Viewer) und Verwendung von Intensität zur Darstellung der Dächer. Mit Intensität können Sie die Dachdetails besser sehen als mit den NAIP-Bildern.<\/> <\/> <\/> Scene Viewer <\/> <\/> <\/> <\/> Mit großen Gebäuden zeigen die Gebäudeseiten und Dächer unter Verwendung von Intensität für die Symbolik wirklich die Details. Die Seiten der Gebäude sind nur repräsentativ und zeigen nicht, wie die tatsächlichen Seiten aussehen.<\/> <\/> Scene Viewer <\/> <\/> <\/> <\/> Hier unten nur mit NAIP kolorierten Punkten ohne Gebäudeseiten und Dächer unter Verwendung von Intensität für Symbolik. <\/> Die fehlenden Seiten der Gebäude machen es schwer zu erkennen, wo sich das Gebäude tatsächlich befindet, und viele Dachdetails gehen verloren. Die Kolorierung mit Intensität ermöglicht mehr Details, weil intensity ein Maß ist, das für jeden Punkt gesammelt wird und die Rückkehrstärke des Laserimpulses misst, der den Punkt erzeugt hat. Es basiert teilweise auf der Reflexion des Objekts, das vom Laserimpuls getroffen wurde. Das Bildmaterial stimmt oft nicht genau mit dem Lidar überein aufgrund einer möglicherweise leicht abweichenden Erfassung und einem leichten schrägen Winkel bei der Orthorektifizierung des Bildmaterials.<\/> <\/> <\/> Kolorierung Redlands 2018 lidar:<\/> Hier ist ein Beispiel für die Kolorierung der Stadt Redlands mit dem 2018 lidar, an dem ich gearbeitet habe, um eine der Gruppen hier bei Esri zu unterstützen. Ich empfehle dringend, zunächst nur eine las-Datei zu nehmen und den Prozess bis zur Veröffentlichung durchzuführen, um sicherzustellen, dass keine Probleme auftreten. Ich habe in der Vergangenheit Stunden mit Download und Kolorierung verbracht, nur um festzustellen, dass eine Projektion falsch war oder etwas anderes nicht korrekt war (schlechte Bilder, zu dunkel oder zu hell usw.).<\/> <\/> 1. Heruntergeladenes 2018 lidar vom USGS.<\/> a. Laden Sie die Metadaten-Datei mit Footprints herunter, entpacken Sie sie und fügen Sie die Tile-Shapefile zu ArcGIS Pro hinzu<\/> b. Ich habe den vollständigen Pfad und Namen der laz-Dateien von der USGS-Seite erhalten. Hier ist ein Beispiel für den Pfad zur Datei zum Herunterladen:<\/> ftp:\/rockyftp.cr.usgs.gov/vdelivery/Datasets/Staged/Elevation/LPC/Projects/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_LAS_2019/laz/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_w1879n1438_LAS_2019.laz<\/> c. Habe ein Pfadfeld zu den Tiles hinzugefügt und den Pfad mit dem individuellen Dateinamen berechnet, um den ursprünglichen Pfad aus b zu ersetzen. Dies ist die Formel, die ich im Feldberechnung verwendet habe:<\/> "ftp:\/rockyftp.cr.usgs.gov/vdelivery/Datasets/Staged/Elevation/LPC/Projects/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_LAS_2019/laz/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_" & !Name! & "_LAS_2019.laz"<\/> d. Dann exportierte ich in eine Textdatei und verwendete eine kostenlose Downloadsoftware über FTP zum Massendownload aller Dateien von den USGS lidar laz-Dateien für die Tiles, die das Feature-Class-Gebiet City of Redlands Limits schneiden.<\/> 2. Verwenden Sie Convert LAS zum Konvertieren der Daten vom laz-Format in LAS. LAS wird benötigt, um das Lidar zu kolorieren. Ich erhielt einen Fehler, aber es lag daran, dass die Projektion nicht unterstützt wurde. Ich schaltete das Umordnen aus und konvertierte von laz zu las.<\/> 3. In den Berichten in den heruntergeladenen Metadaten die Projektion betrachtet und festgestellt, dass sie nicht unterstützt wurde, weil Meter statt Fuß verwendet wurden, eine Projektion geändert und dann mit einem einfachen Model Builder Tool kopiert, um jeder LAS-Datei eine Projektionsdatei zu geben.<\/SPAN><\/P><\/P>4. Das Lidar bewertet, indem ein las-Datensatz erstellt und befüllt wurde: Boden, Brückendecks, Wasser, Überlappungen usw. wurden klassifiziert. Gebäude und Vegetation wurden nicht klassifiziert.<\/SPAN><\/P><\/P>5. Die Funktion Classify LAS Building mit der aggressiven Option verwendet, um die Gebäude zu klassifizieren. Die Klassifizierung der Gebäude ermöglicht es, diese in zukünftigen Szenen zu filtern. Es ist auch gut für die Extraktion von Gebäudegrundrissen, eine weitere Operation, die ich häufig durchführe.<\/SPAN><\/P><\/P>6. Die Funktion Classify LAS by Height verwendet, um die Vegetation zu klassifizieren. (3) Niedrige Vegetation auf 2m gesetzt, (4) Mittlere Vegetation auf 5m gesetzt, (5) Hohe Vegetation auf 50m gesetzt. Dies bewirkte, dass die niedrige Vegetation von 0 bis 2m als Nicht-Boden klassifiziert wurde, mittlere >2m bis 5m und hohe Vegetation >5m bis 50m. Dies wird gemacht, damit man die Vegetation in einer Szene ausschalten kann.<\/SPAN><\/P><\/P>7. Den ArcGIS Pro NAIP Imagery Service mit der Vorlage auf None gesetzt und dann das Werkzeug Split Raster verwendet, um das benötigte Gebiet basierend auf den Redlands City Limits herunterzuladen.<\/SPAN><\/P><\/P>8. Einen Mosaik-Datensatz der NAIP-Bilder erstellt. Die Funktion angewendet, um von 0,6m auf 0,2m neu zu sampeln und eine Statistik mit einem Kreis von 2 angewendet. Dies glättet das grobe 0,6m (oder 1m) NAIP-Bildmaterial für eine bessere Kolorierung.<\/SPAN><\/P><\/P>9. Das Lidar mit dem Color LAS Tool koloriert. Auf kolorisiertes RGB und Infrarot mit den Bändern 1,2,3,4 und einem Ausgabeordner eingestellt. Standardmäßig wird "_colorized" angehängt, ich mache das normalerweise nicht und nenne den Ausgabeordner einfach colorlas. Die kolorisierten lasd-Ausgabedateien werden ein Verzeichnis höher mit demselben Namen gespeichert.<\/SPAN><\/P><\/P>10. Zu Pro hinzugefügt und die las-Dateien lasd überprüft. Es deckte das Gebiet ab, das Lidar war korrekt koloriert und sah gut aus. Die Symbologie auf RGB gesetzt.<\/SPAN><\/P><\/P>11. Das Werkzeug Point Cloud Scene Layer Package mit dem Ausgabelidar verwendet, um eine slpk-Datei zu erstellen und dann zu ArcGIS Pro hinzugefügt, um sicherzustellen, dass es korrekt funktioniert. Die Standardeinstellungen geändert.<\/SPAN><\/P><\/P>12. Mein ArcGIS Online-Konto verwendet, um die slpk oder das Share Package Tool zu laden.<\/SPAN><\/P><\/P>13. Die Szene veröffentlicht und online angesehen.<\/SPAN><\/P><\/P>14. Die lidar-Szenenschichten mehrfach hinzugefügt und Symbolisierung oder Eigenschaften verwendet, um sie so anzuzeigen, wie man möchte. Ein Beispiel ist bei Chicago 3D zu sehen. Wenn man es öffnet und als eigenes speichert (eingeloggt), kann man auf die Schichten in den Szenenschichten zugreifen und sehen, wie sie mit Symbologie und Eigenschaften eingerichtet sind.<\/SPAN><\/P><\/P>Kentucky lidar test:<\/A><\/STRONG><\/P>

Unten ist etwas Arbeit dargestellt, bei der ich dem Bundesstaat Kentucky geholfen habe. Das Ergebnis ähnelt in gewisser Weise der Arbeit der neo-Impressionisten Georges Seurat und Paul Signac, die eine Maltechnik namens Pointillismus begründeten.<\/P>

<\/P>

Kentucky lidar koloriert:<\/P>

Georges Seurats Meereslandschaft bei Port en Bessin Normandy unten:<\/P>Hinzufügen von Baumstämmen:<\/STRONG>Das Hinzufügen von Baumstämmen im Hintergrund lässt die Punktwolken-Szenen etwas realistischer wirken und ermöglicht es Betrachtern besser zu erkennen, dass es sich um einen Baum handelt. Kürzlich habe ich an einem Parkgebiet in Kentucky<\/ Code, dann setzen Sie die class code color auf die Farbe, die Sie für Gebäudeseiten wünschen.   Wenn Sie die modulated with intensity einstellen, ändert sich auch das Erscheinungsbild, was oft Schatten an den Seiten der Gebäude oder manchmal wie Fenster aussehen lässt.<\/P>

<\/P>

Standardansicht vor dem Hinzufügen von Gebäudeseiten und Dachdicke:<\/P>

<\/A><\/P>

<\/P>

Mit der Illusion von Wänden hinzugefügt und verdicktem Dach (Cumberland, KY):<\/P>

<\/A><\/P>

Hier ist eine weitere Ansicht, die die Gebäudeseiten zeigt:<\/P>

<\/A><\/P>

Es ist eine Illusion mit den Seiten der Gebäude, die Farben stimmen nicht mit der echten Seite der Gebäude überein und die Unterschiede in der Intensität des verwendeten lidar zeigen nicht die wahren Unterschiede an den Seiten wie die wahrgenommenen Fenster oben.   Wie bei den meisten Illusionen oder Darstellungen täuscht es das Auge und lässt es denken, dass es sich um die Seiten der Gebäude handelt.   Manchmal funktioniert es, wie bei den meisten Illusionen oder Darstellungen, nicht aus allen Blickwinkeln, wie dieses Gebäude mit einer geringen Anzahl von Punkten:<\/P>

<\/A><\/P>

<\/P>

Insgesamt denke ich, dass die repräsentativen Seiten Ihnen helfen zu erkennen, was ein Gebäude ist und was nicht.  Die Farben der Gebäudeseiten entsprechen nicht der Realität und zeigen auch keine echten Fenster oder echte Türen.   Dies zu tun ist normalerweise ein sehr kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess nach der Erstellung von 3D-Modellen der Gebäude.   Sie könnten dennoch die 3D-Gebäude mit der Local Government 3D Basemap Solution for ArcGIS Pro generieren und sie halbtransparent machen sowie für Auswahl und Analyse ohne jegliche Färbung verwenden.  Sie könnten auch rpks auf die Gebäude anwenden, um die 3D-Modelle genauer darzustellen, aber dies wäre wiederum eine Darstellung ohne sehr detaillierte Daten.  <\/P>

<\/P>

Wie man Lidar einfach für große Gebiete erhält:<\/STRONG>  Hier ist ein

Video <\/A>, wie man große Mengen von Lidar-Tiles einfach vom USGS für ein Projektgebiet herunterlädt.   Enthält auch, wie man eine Liste der laz-Dateien zum Herunterladen erhält.   Nach dem Herunterladen verwenden Sie Convert LAS, um die Dateien vom LAZ-Format in LAS umzuwandeln.   Das LAS-Format wird benötigt, um Klassifizierung, Kolorierung und manuelle Bearbeitung des Punktwolken durchzuführen.<\/P>

<\/P>

Grundlagen von Colorized Lidar Point Clouds, Erstellen von Scene Layer Packages und Visualisierung:<\/STRONG><\/P>Hier ist ein

Video<\/><\/> , in dem ich den Prozess des Colorizing Lidar durchgehe und worauf ich achte (26 Minuten lang):<\/> <\/> <\/> Link: https://esri-imagery.s3.us-east-1.amazonaws.com/events/UC2020/videos/ColorizingLidar.mp4<\/><\/> <\/> <\/> 0:30 Sekunden sprechen über lidar input und etwas Klassifizierung von lidar.<\/> <\/> <\/> 1:05 Hinzufügen von imagery services und Überprüfung der Bildausrichtung zur Verwendung für die Kolorierung von lidar.<\/> <\/> <\/> 1:49 Hinzufügen Getting NAIP imagery service.<\/> <\/> <\/> 2:20 Hi Resolution imagery services.<\/> <\/> <\/> 3:35 Sprechen über das Kolorieren von Bäumen mit Blatt ab vs. Blatt an Bildern.<\/> <\/> <\/> 4:55 Vergleich von Bildern, Gehwege färben die Bäume mit Blatt ab.<\/> <\/> <\/> 6:00 Verwendung von Split raster zum Herunterladen von Bildern aus einem Service.<\/> <\/> <\/> 8:25 Mosaic to New Raster der heruntergeladenen gesplitteten Bilder.<\/> <\/> <\/> 10:50 Überprüfung des Download-Mosaiks<\/> <\/> <\/> 11:40 Colorize LAS tool<\/> <\/> <\/> 13:52 Sprechen über lidar, wie groß es ist, wie lange es dauert zu kolorieren, Downloadzeiten von Services mit Split Raster,   Größe des Scene Layer Package im Verhältnis zum vorher unkolorierten lidar.<\/> <\/> <\/> 15:40 Hinzufügen des kolorierten lidars und Anzeige in 3D.<\/> <\/> <\/> 16:40 Erhöhen des Display Limits, um mehr Punkte im 3D Viewer sichtbar zu machen.<\/> <\/> <\/> 17:00 Hinzufügen von Bildern und Überprüfung des kolorierten lidars.<\/> <\/> <\/> 17:56 Erhöhen der Punktgröße der Punkte zur besseren Sichtbarkeit der Dächer, Bäume und Gebäudeseiten im kolorierten lidar.   Sprechen darüber, dass die Farbe für Gebäudeseiten nicht übereinstimmt.<\/> <\/> <\/> 19:00 Betrachtung von Bäumen, Schatten.<\/> <\/> <\/> 19:25 Betrachtung von Dächern und Straßenansichten.<\/> <\/> <\/> 20:10 Erstellen eines Create Point Cloud Scene Layer Package.<\/> <\/> <\/> 21:30 Hinzufügen des Scene Layer Package zu Pro und Beobachtung der erhöhten Geschwindigkeit aufgrund von Kachelung und Formatierung.   Überprüfen Sie es auf diese Weise zur Beschleunigung.<\/> <\/> <\/> 22:30 Betrachtung mit verschiedenen Einstellungen in Symbologie, Elevation, Class, Intensity, Return (Geiger lidar hat keine Returns).<\/> <\/> <\/> 24:35 Betrachtung eines einzelnen Baumes.<\/> <\/> <\/> 24:50 Share Package tool.<\/>26:35 Zeigen der Webszene<\\/SPAN><\\/P><\\/P><\\/P>Es gibt auch dieses Video<\\/A>, das vor ein paar Jahren gemacht wurde und das Thema auf andere Weise behandelt.<\\/SPAN><\\/P><\\/P><\\/P>DEMs:<\\/STRONG><\\/P><\\/P>Das Laden eines höherauflösenden DTM (DEM) als Boden ist oft erforderlich.   In diesem Link<\\/A> können Sie das DTM1m_tif ausschalten, welches das lidar Boden-DTM gegenüber dem World Terrain Service ist, um den Unterschied zu sehen.   In den USA ist meistens NED ausreichend genau, sodass Ihr koloriertes las sehr nah dran sein wird. Aber manchmal gehen Ihre kolorierten Gebäude in den Boden hinein und die lidar-Punkte nahe am Boden liegen darunter oder schweben darüber.   Sie können Ihre las-Dateien nehmen und in ArcGIS Pro prüfen, ob die Bodenpunkte unter oder über dem Terrain liegen.  Wenn der Unterschied zu groß ist, müssen Sie Ihr DTM veröffentlichen.   Die 3D Basemap solution (derzeit Local Government 3D Basemap solution genannt) kann Sie durch diesen Prozess führen und könnte zukünftig auch durch Kolorierung und Veröffentlichung von lidar führen.  Hier ist ein Blog<\\/A>, der erklärt wie man es macht sowie die Hilfe<\\/A>.   Die Local Government 3D Basemaps solution<\\/A> enthält Aufgaben, die Sie ebenfalls durch diesen Prozess zur Veröffentlichung einer Höhe führen können. <\\/P><\\/P>Importtools für building colorized lidar packages:<\\/STRONG>
und reprojiziert die Sammlung von Lidar-Daten, die durch einen LAS-Datensatz referenziert werden.<\/SPAN><\/SPAN><\/P>Colorize LAS<\/A> <\/SPAN>- Wendet Farben und nahinfrarote Werte aus orthographischen Bildern auf LAS-Punkte an.<\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/P>Classify LAS Building<\/A> <\/SPAN>- Klassifiziert Gebäudedächer und -seiten in LAS-Daten.<\/SPAN><\/P>Classify Ground<\/A> <\/SPAN>- Klassifiziert Bodenpunkte in Luftbild-Lidar-Daten.<\/SPAN><\/P>Classify LAS by Height<\/A> <\/SPAN>- Klassifiziert Lidar-Punkte basierend auf ihrer Höhe über der Bodenoberfläche neu. Wird hauptsächlich zur Klassifizierung von Vegetation verwendet.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Noise<\/A> <\/SPAN>- Klassifiziert LAS-Punkte mit anomalen räumlichen Merkmalen als Rauschen.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Overlap<\/A> <\/SPAN>- Klassifiziert LAS-Punkte aus überlappenden Scans von Luftbild-Lidar-Erhebungen.<\/SPAN><\/P>Change LAS Class Codes<\/A> <\/SPAN>- Weist die Klassifikationscodes und Flags von LAS-Dateien neu zu.<\/SPAN><\/P>Create Point Cloud Scene Layer Package<\/A> <\/SPAN>- Erstellt ein Point Cloud Scene Layer Package (.slpk-Datei) aus LAS-, zLAS-, LAZ- oder LAS-Datensatz-Eingaben.<\/SPAN><\/P>Share Package<\/A> <\/SPAN>- Teilt ein Paket durch Hochladen zu ArcGIS Online oder ArcGIS Enterprise.<\/SPAN><\/P>Share a web elevation layer<\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/><\/>

ShannonWhite1

@ArthurCrawford 

I wanted to share the St. Louis  imagery web app linked in the blog  (https://www.arcgis.com/home/webscene/viewer.html?webscene=6ece8b4050294139969fc4c10ad6b9b1) with my students in a Geovisualization and Cartography class.  When we log in to our org we can see it, but we get a few layers that are "service not found" or "You do not have permission to access this resource".   

They are:

St Louis Iconic Waterfront Features 3D

City of St. Louis Lidar Dec 2016 Colorized

CityofStLouis_6_27_2018

 

Was trying to show them how the Colorize LAS tool worked and our computers were not happy (end of semester and not great graphics cards) but the colorized lidar was not showing up in this.  🙂  Thanks in advance. 

Best, 
@shannonhwhite (not sure why its not defaulting to my wm-gis org account but either way I will get it).