Flujo de trabajo de Lidar para clasificación necesario

GeorgeDurkee1

Hola a todos.<\/P>

¿Cuál es el mejor flujo de trabajo para clasificar nubes de puntos lidar? Cuando descomprimo a LAS y, en ArcPro 3, creo un LASD y luego ejecuto estadísticas, obtengo Suelo, no asignado y, tal vez, torres o algo más pero no alturas de vegetación ni edificios. ¿Debería hacer primero las huellas de edificios y luego clasificar el resto por altura? ¿Es la herramienta Suelo mejor o diferente de cómo se crea Suelo al calcular estadísticas y debería simplemente reclasificar todo a no asignado y luego usar una herramienta de tipo clasificación a la vez?<\/P>

Eventualmente querré estimar la densidad de veg para diferentes clases de altura y exportar a un ráster. ¿Cómo elimino el muestreo múltiple de líneas de vuelo adyacentes? Sé que hay una herramienta para eso y requiere dividir en mosaicos. ¿Dónde encajaría eso en un flujo de trabajo? Entonces:<\/SPAN><\/P>LASD ==> Eliminar líneas de vuelo superpuestas\/sobremuestreo (??) ==> Clasificar Suelo ==> Clasificar huellas de edificios (??)  ==> clasificar edificios (??) ==> clasificar por altura para vegetación.<\/SPAN><\/P>¿O pueden las huellas y edificios hacerse después de la veg?<\/SPAN><\/P>He derivado con éxito DEM, DSM y nDSM. ¿Cómo encajarían mejor esos en lo anterior para análisis y\/o clasificación si es que encajan?<\/P>¿Es LASTools mejor para esto?<\/P>OK. Espero que tenga sentido. He buscado un flujo de trabajo para principiantes en la web pero solo encuentro fragmentos y, por supuesto, en tales demostraciones, todo siempre funciona -- lo cual usualmente no es mi experiencia sin mucho esfuerzo. ¡Agradezco cualquier orientación que puedan darme!<\/P>¡Gracias!<\/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.