Diversión con la colorización de Lidar con imágenes

ArthurCrawford01

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Este blog está en desarrollo, recién comenzando y crecerá con el tiempo:<\/STRONG><\/P><\/P>En los últimos años, he estado publicando nubes de puntos lidar colorizadas como suplementos a las ciudades 3D, como área de St. Louis<\/A>, que he creado usando la solución 3D Basemap y extrayendo edificios del lidar.    Sean Morrish escribió un maravilloso blog<\/A> sobre la mecánica de publicar lidar.   Últimamente, he investigado el uso de las nubes de puntos lidar colorizadas como una forma efectiva y relativamente económica de crear 3D Basemaps.   Tiene algunas ventajas ya que la mayoría de los estados, condados y ciudades ya tienen lidar disponible, la mayoría tiene imágenes de alta resolución y todos tienen imágenes NAIP que se necesitan para crear estas escenas.   <\/P>

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Escenas lidar del Condado Manitowoc:<\/STRONG><\/P>Algunos condados, ciudades y estados ya están haciendo esto. El Condado Manitowoc, WI., tiene una

Nube de Puntos LiDAR 3D<\/A> y también está creando escenas<\/A> con los datos.  El Condado Manitowoc también hizo un gran story map mostrando cómo su lidar se usa como una nube de puntos lidar colorizada <\/SPAN>aquí<\/A> y recomiendo mucho echarle un vistazo.  <\/SPAN><\/P><\/A><\/P>

El StoryMap muestra con un video cómo capturar distancias verticales, horizontales y directas de superficies terrestres LiDAR en cualquier ubicación del condado.   Cómo obtener mediciones detalladas de pequeñas características superficiales LiDAR como la profundidad de zanjas hacia la carretera. <\/P>

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Mida distancias en nubes de puntos LiDAR relativas a superficies terrestres LiDAR usando techos de casas como ejemplo para ver la altura del edificio.<\/P>

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Aquí está una capa de escena de Edificios Manitowoc donde tuvieron la idea creativa de usar el mismo lidar colorizado para dar lados falsos a los edificios mostrando el lidar clasificado como edificios varias veces, cada uno con una elevación ligeramente menor cambiando el desplazamiento en la simbología.   Más adelante en el blog, muestro cómo hacer esto.<\/P>

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Mis respetos a Bruce Riesterer del Condado Manitowoc que juntó todo esto antes de retirarse, incluyendo la idea de usar los puntos del edificio múltiples veces con diferentes colores para mostrar los lados de los edificios y ahora trabaja para la industria privada, vea su nuevo trabajo en

RiestererB_AyresAGO<\/A>.<\/SPAN><\/P>.<\/P>Visor 3D del Estado de Connecticut:<\/STRONG><\/P>Ayudé al Estado de Connecticut CLEAR a colorizar su lidar usando imágenes NAIP como la primera nube de puntos lidar estatal publicada en ArcGIS Online.   Resultó ser alrededor de 650GBs de lidar dividido en dos paquetes de capas de escena.   El tiempo invertido fue principalmente tiempo de procesamiento y carga.   El Estado de Connecticut CLEAR me envió las imágenes NAIP más recientes que tenían y con todos los datos en una computadora, simplemente dejé correr el proceso para colorizar el lidar.  Con esa capa y otras capas que CLEAR tenía en línea, se creó una escena web<\/A>.   Se añadió una clase de entidad que tiene enlaces a sus archivos laz, a las imágenes, DEM y otras capas.   Esto permite a los usuarios previsualizar el lidar en un visor 3D antes de descargarlo.   Los usuarios incluso pueden hacer mediciones con líneas o áreas en 3D que permiten a la mayoría ver antes.   <\/P>

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Aquí hay varias vistas usando diferentes simbologías y filtros en la nube de puntos lidar publicada para Connecticut.
Colorizado con NAIP:

Código Clase modulado con intensidad:  La Intensidad Modulada permite que las elementos aparezcan como carreteras, aceras, detalles en techos y árboles.

Elevación modulada con intensidad:

Color filtrado para mostrar edificios:

Aquí algunos ejemplos de cómo mostrar desde su blog:

Chicago 3D:



Recientemente, el equipo Urban me pidió ayuda con Chicago y creé huellas básicas 3D de edificios a partir del portal Chicago Data Portal footprints.

Usé el lidar Geiger 8ppm para crear DSM, nDSM y DTM para la solución 3D Basemap.

Luego coloricé el lidar usando imágenes NAIP y nuevamente las imágenes sin hojas 2018 alta resolución.

Extraje los puntos clasificados como vegetación y lo usé para reemplazar las imágenes sin hojas alta resolución en la capa escena para mostrar árboles en verde pero obtener techos usando alta resolución.



Arriba está la imagen sin hojas alta resolución usada para colorizar el lidar en la escena.

Abajo está la misma área con el lidar colorizado con NAIP para vegetación (algunos lados del edificio fueron clasificados por el proveedor como vegetación al entregar al USGS el lidar Geiger 8ppm).

Se puede ver cómo los árboles son mucho más identificables usando el lidar colorizado con NAIP.







Esto podría usarse como un 3D Basemap.  Los edificios 3D no tienen techos segmentados (divididos por altura), pero el lidar muestra el detalle de los edificios.

Abajo está el Edificio John Hancock identificado en azul con un polígono multipatch básico en una capa escena con transparencia aplicada.







Aquí hay una vista del Navy Pier con ambos árboles colorizados NAIP y lidar colorizado Alta Resolución encendidos al mismo tiempo.







Seleccionando las Imágenes a usar:

el Chicago Lidar, también construí una escena para comparar los diferentes tipos de imágenes utilizadas para colorear el lidar.   Es una guía que utiliza el video a continuación para mostrar cómo la imagen de alta resolución con hojas vs. imagen de alta resolución sin hojas vs. NAIP 1m con hojas.  Puedes ver abajo cómo la imagen con hojas es excelente para mostrar árboles.   Tu imagen no tiene que coincidir exactamente con el año del lidar, pero mientras más cerca mejor.   Pero hacerla visualmente atractiva es importante en la cartografía 3D con nubes de puntos coloreadas.<\/P><\/P>Comparación Colorizada de Chicago Lidar (Alta Resolución con Hojas vs. Alta Resolución sin Hojas vs. NAIP con Hojas).  <\/A><\/SPAN><\/P>

Alta Resolución con Hojas:<\/SPAN>
<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>NAIP con Hojas:<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Alta Resolución sin Hojas:<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>A veces, imágenes coloridas de otoño antes de que caigan las hojas pueden ser geniales para escenas, pero todo depende de lo que quieras mostrar.<\/SPAN><\/P><\/P>Forma de agregar árboles con ramas y puntos como hojas:<\/STRONG><\/P>Aquí hay una prueba que hice usando la simbología Dead Tree para representar el tronco y las ramas, mientras que las hojas provienen del lidar colorizado.  Mi herramienta Trees from LIdar o las herramientas de árboles de 3D Basemap Solution pueden crear los árboles a partir del lidar y luego los puntos pueden simbolizarse con el símbolo Dead Tree.  Esta imagen fue hecha en ArcGIS Pro, no en una escena.<\/P><\/P><\/P>Visor 3D de la Ciudad de Klaipėda (Lituania):<\/STRONG><\/P>La

Ciudad de Klaipėda <\/A>en Lituania ha utilizado las nubes de puntos colorizadas de árboles con cilindros para representar los troncos.  La malla aquí es muy detallada.  Debido a estar tan acercado, los puntos parecen bastante grandes.<\/P>

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Aquí hay otra vista alejada:<\/P>

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Y otra más alejada aún:<\/P>

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Algunas de las escenas anteriores usan imágenes NAIP en lugar de imágenes de mayor resolución.  ¿Por qué, cuando hay mayor resolución disponible?  A menudo, la imagen de alta resolución es algo oblicua donde NAIP se recoge usualmente desde una altitud más alta.   Con la altitud más alta, se obtiene menos inclinación de edificios en la imagen y a menudo el espaciamiento del lidar no soporta la imagen de mayor resolución.   En estos casos, NAIP suele ser preferido, pero haz nubes de puntos con un par de archivos las para ver cuáles son las diferencias.<\/P>

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Aquí hay uno sobre Fairfax County, VA, usando su lidar colorizado publicado (desde su 

Visor 3D LiDAR<\/>A>) <\/>y usando intensidad para mostrar los techos.  Con intensidad, puedes ver los detalles del techo mejor que con la imagen NAIP.<\/>\n

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Visor de Escena<\/> <\/>\n

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Con edificios grandes, los lados y techos del edificio usando intensidad para simbología realmente muestran el detalle.  Los lados de los edificios son solo representativos, no muestran cómo lucen realmente los lados.<\/> <\/>

Visor de Escena<\/> <\/>

< \/ a > < p > Aquí está abajo solo usando puntos colorizados NAIP sin los lados y techos del edificio usando intensidad para simbología. & nbsp ; < img __jive_id = \ "512308 \ " class = \ "jive-image image -36 \ " src = \ "https : \/ us.v-cdn.net / 6038851 / uploads / legacyfs / online / 512308_pastedImage_8.png \ " \/ > < \/ p > < p > Los lados faltantes de los edificios dificultan ver dónde está realmente el edificio y se pierde gran parte del detalle del techo. & nbsp ; & nbsp ; Colorear con intensidad permite más detalle porque i < span style = \ "color : #4d4d4d ; background-color : #fefefe ; \ " > ntensidad es una medida, recogida para cada punto, de la fuerza del retorno del pulso láser que generó el punto. Se basa, en parte, en la reflectividad del objeto golpeado por el pulso láser. La imagen a menudo no coincide exactamente con el lidar debido a que la recolección puede estar ligeramente desviada y al ligero ángulo oblicuo encontrado en la ortorrectificación de la imagen. < \/ span > < \/ p > < p > < \/ p > < p > < strong > Colorizando Redlands 2018 lidar : < \/ strong > < \/ p > < p > < span style = \ "background-color : #ffffff ; color : #4c4c4c ; \ " > Aquí hay un ejemplo de colorear la Ciudad de Redlands con el lidar 2018 en el que trabajé para apoyar a uno de los grupos aquí en Esri. & nbsp ; Recomiendo encarecidamente tomar solo un archivo las para comenzar, pasar por todo el proceso hasta publicar para asegurarse de que no haya problemas. & nbsp ; & nbsp ; En el pasado he pasado horas descargando y coloreando, solo para aprender que una proyección está mal o algo más no es correcto (imagen mala, demasiado oscura o demasiado clara, etc.). < \/ span > < \/ p > < p > < \/ p > < p > < span style = \ "background-color : #ffffff ; color : #4c4c4c ; \ " > 1. Descargué el lidar 2018 del USGS. < \/ span > < \/ p > < p > < span style = \ "background-color : #ffffff ; color : #4c4c4c ; \ " > & nbsp ; & nbsp ; & nbsp ; a. Descargue el archivo meta datos con huellas digitales , lo descomprimí y agregué el archivo shapefile Tile a ArcGIS Pro< \/ span >< span style = \ "background-color : #ffffff ; color : #4c4c4c ; \ " >& nbsp ; & nbsp ; < /p ><\/P><\/P>4. Evalué el lidar creando y poblando un conjunto de datos las: suelo, plataformas de puentes, agua, superposición, etc. fueron clasificados.  Edificios y vegetación no lo fueron.<\/SPAN><\/P><\/P>5. Usé Classify LAS Building con opción agresiva para clasificar los edificios.  Clasificar los edificios permite filtrarlos en la escena futura.   También es bueno para usarlo para extraer huellas de edificios, otra operación que hago comúnmente.<\/SPAN><\/P><\/P>6. Usé Classify LAS by Height para clasificar la vegetación. (3) Vegetación Baja configurada a 2m, (4) Vegetación Media configurada a 5m, (5) Vegetación Alta configurada a 50m.  Esto causó que la Vegetación Baja fuera no suelo de 0 a 2m, Vegetación Media >2m a 5m y Vegetación Alta >5m a 50m.   Esto se hace para que puedas apagar la vegetación en una escena.<\/SPAN><\/P><\/P>7. Usé el servicio de imágenes NAIP de ArcGIS Pro con la plantilla configurada en Ninguna y luego la herramienta Split Raster para descargar el área que necesito basado en los Límites de la Ciudad de Redlands.<\/SPAN><\/P><\/P>8. Creé un conjunto de datos mosaico de las imágenes NAIP.      Apliqué función para remuestrear de 0.6m a 0.2m y apliqué estadísticas con un círculo 2 sobre ellas.   Esto tomará las imágenes NAIP gruesas de 0.6m (o 1m) y las suavizará para mejor colorización.<\/SPAN><\/P><\/P>9. Coloricé el lidar con la herramienta Color LAS.  La configuré para colorizar RGB e Infrarrojo con las bandas 1,2,3,4 y una carpeta de salida.  El valor predeterminado pone un "_colorized" en el nombre, usualmente no hago esto y simplemente llamo a la carpeta de salida colorlas.   Configuré el lasd colorizado de salida para que esté un directorio arriba con el mismo nombre.<\/SPAN><\/P><\/P>10. Añadí a Pro y revisé los archivos las lasd.   Encontré que cubría el área, el lidar estaba correctamente colorizado y tenía buen aspecto.   Configuré la simbología a RGB.<\/SPAN><\/P><\/P>11. Creé Point Cloud Scene Layer Package Tool con el lidar de salida para crear un archivo slpk y luego lo añadí a ArcGIS Pro para asegurarme que funcionaba correctamente.   Cambié los valores predeterminados.<\/SPAN><\/P><\/P>12. Usé mi cuenta ArcGIS Online para cargar el slpk o la herramienta Share Package.<\/SPAN><\/P><\/P>13. Publiqué la escena y la vi en línea.<\/SPAN><\/P><\/P>14. Añade las capas de escena lidar múltiples veces y usa simbolizar o propiedades para mostrarlo como te gustaría.  Puedes ver un ejemplo en Chicago 3D.   Si lo abres y guardas como tuyo (con sesión iniciada), puedes acceder a las capas en las capas de escena para ver cómo están configuradas con Simbología y Propiedades.<\/SPAN><\/P><\/P>Prueba lidar Kentucky:<\/A><\/STRONG><\/P>

Abajo hay algo del trabajo con el que ayudé al Estado de Kentucky.   El resultado es similar en algunos aspectos al trabajo de los neoimpresionistas Georges Seurat y Paul Signac que pionearon una técnica pictórica llamada Puntillismo.   <\/P>

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Lidar colorizado Kentucky:<\/P>

Marina de Georges Seurat en Port en Bessin Normandy abajo:<\/P>Añadiendo Troncos de Árboles:<\/STRONG>Añadir troncos de árboles en el fondo hace que las escenas del point cloud se vean un poco más reales y permite a los espectadores ver mejor que es un árbol.  Recientemente trabajé en un área de parque en Kentucky junto con la División de Información Geográfica (DGI) para intentar crear troncos como los del City of Klaipėda (Lituania) y luego añadir lados de edificios como prueba.  No quería que los troncos dominaran la escena, solo ser un elemento de fondo para hacer el paisaje más realista.  La imagen y enlace a la escena muestran flechas rojas apuntando a los troncos.  Usé funciones raster aplicadas al Rango de Valores usando Las Point Statistics as Raster.  &nbspPrimero creé un Rango de Valores de Elevación usando valor muestreo 5ft usando Las <\/A> Punto Estadística<\/Span> como Raster<\/Span>.  &nbsptLuego usé funciones raster para crear un raster mostrando los puntos altos como se muestra abajo.(1).Estadísticas: media 5x5.  (2). Menos: &nbsptEstadísticas – Rango,&nbsptMáximo De,&nbsptIntersección De. &nbspt(3). Remap:&nbsptMínimo -0.1 a 0.1, Salida 0, Cambiar valores faltantes a NoData. &nbspt(4). Más:&nbsptRango más Máximo De, Intersección De .&nbspt(5). Remap:&nbspt0 a 26 configurado como no data. &nbsptLuego usé Raster to Points para crear una capa puntual del raster.&nbsptAñadí campo y calculé que fuera Altura desde gridcode,&nbsptAñadí campo TreeTrunkRadius y calculé que fuera (!Height! /60) + .5, esto me dio un ancho para usar después para los polígonos 3D.&nbsptColoqué los puntos en las Capas 3D y apliqué Tipo – Altura base y campo aplicado Altura y US Feet.&nbsptUsé una expresión para Altura usando Expression Builder $feature.Height *0.66, porque quería que los troncos subieran solo 2/3 de la altura de los árboles.&nbsptUsé Capa 3D a Clase de Entidad para crear una clase entidad línea y luego usarla como entrada para Buffer 3D usando opción Campo para distancia y TreeTrunkRadius como campo entrada.&nbsptLuego usé Create 3D Object Scene Layer Package para generar TreeTrunks.slpk.&nbsptUsé Añadir ítem a tu Cuenta ArcGIS Online y publicarlo.&nbsptUna vez online, jugué con colores hasta obtener marrón.&nbsptEste proceso también podría haber usado la herramienta Trees from Lidar, pero las imágenes NAIP eran otoñales y no tenían la misma reflectividad NDVI para ese proceso.
} Añadiendo lados del edificio:
Para llenar los lados del edificio, clasifiqué los edificios usando Classify LAS Building.& nbsp;& nbsp;luego usé Extract LAS con filtro sobre el conjunto lidar point cloud para extraer solo aquellos con código clase edificio. & nbsp;& nbsp;públicado esto y añadido nueve veces a un grupo en la escena. & nbsp;& nbsp;tres primeras capas edificio ajustadas arriba .5, 0 y -0.5 metros dejando coloreadas con imágenes. & nbsp;& nbsp>Esto hace techo ligeramente más sólido ya que había huecos. & nbsp;& nbsp>Segundo tomé seis capas restantes configurándolas intensidad color incrementos -1m,-2m,-3m,-4m,-5m,-6m. & nbsp;& nbsp>Esto creó paredes edificios. Cambié rango colores -3m dando línea cruzándola ligeramente más oscura. Agrupé todas capas juntas formando una sola capa. También puedes usar filtro edificios colorear con Class Código, luego establece el color del código de clase al color que desees para los lados de los edificios.   Si configuras la modulación con intensidad, esto también puede cambiar la apariencia, a menudo dando sombra a los lados de los edificios o lo que a veces parece ventanas.<\/P><\/P>Apariencia estándar antes de agregar lados a los edificios y grosor al techo:<\/P><\/A><\/P>

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Con la ilusión de paredes añadidas y techo engrosado (Cumberland, KY):<\/P>

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Aquí hay otra vista que muestra los lados del edificio:<\/P>

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Es una ilusión con los lados de los edificios, los colores no coinciden con el lado real de los edificios y las diferencias en la intensidad del lidar usado no muestran las verdaderas diferencias en los lados como las ventanas percibidas arriba.   Como la mayoría de las ilusiones o representaciones, engaña a los ojos haciéndoles pensar que son los lados de los edificios.   A veces, como la mayoría de las ilusiones o representaciones, no funciona desde todos los ángulos como este edificio con una baja cantidad de puntos:<\/P>

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En general, creo que los lados representativos te ayudan a identificar qué es un edificio y qué no lo es.  Los colores de los lados del edificio no coincidirán con la realidad, ni muestran verdaderas ventanas o verdaderas puertas.   Hacerlo suele ser un proceso muy costoso y que consume mucho tiempo después de generar modelos 3D de los edificios.   Todavía podrías generar los edificios 3D con la Local Government 3D Basemap Solution para ArcGIS Pro y tenerlos semi-transparentes para usarlos en selección y análisis sin ningún coloreado.  También podrías usar rpks aplicados a los edificios para representar los modelos 3D más precisamente, pero esto sería nuevamente una representación sin datos muy detallados.  <\/P>

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Cómo obtener Lidar fácilmente para áreas grandes:<\/STRONG>  Aquí hay un

video <\/A>de cómo descargar grandes volúmenes de teselas Lidar fácilmente desde USGS para un área de proyecto.   Incluye cómo obtener una lista de archivos laz para descargar.   Una vez descargados, usa Convert LAS para convertir los archivos del formato LAZ a LAS.   El formato LAS es necesario para ejecutar clasificación, colorización y edición manual de la nube de puntos.<\/P>

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Cubriendo lo básico sobre Nubes de Puntos Lidar Colorizadas, creación de paquetes de capas escena y visualización:<\/STRONG><\/P>Aquí hay un

video<\/A> donde explico el proceso de Colorizar Lidar y qué cosas observo con tiempos abajo para ir a ciertos temas (26 minutos):<\/P>

Enlace:

https:\/\/esri-imagery.s3.us-east-1.amazonaws.com/events/UC2020/videos/ColorizingLidar.mp4<\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/>\/<\/> y reproyecta la colección de datos lidar referenciada por un conjunto de datos LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/P>

Colorize LAS<\/A> <\/SPAN>- Aplica colores y valores de infrarrojo cercano de imágenes ortográficas a puntos LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/P>Classify LAS Building<\/A> <\/SPAN>- Clasifica los techos y lados de edificios en datos LAS.<\/SPAN><\/P>Classify Ground<\/A> <\/SPAN>- Clasifica puntos del suelo en datos lidar aéreos.<\/SPAN><\/P>Classify LAS by Height<\/A> <\/SPAN>- Reclasifica puntos lidar basándose en su altura desde la superficie del suelo. Principalmente usado para clasificar vegetación.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Noise<\/A> <\/SPAN>- Clasifica puntos LAS con características espaciales anómalas como ruido.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Overlap<\/A> <\/SPAN>- Clasifica puntos LAS de escaneos superpuestos de levantamientos lidar aéreos.<\/SPAN><\/P>Change LAS Class Codes<\/A> <\/SPAN>- Reasigna los códigos de clasificación y banderas de archivos LAS.<\/SPAN><\/P>Create Point Cloud Scene Layer Package<\/A> <\/SPAN>- Crea un paquete de capa de escena de nube de puntos (.slpk file) a partir de entrada LAS, zLAS, LAZ o conjunto de datos LAS.<\/SPAN><\/P>Share Package<\/A> <\/SPAN>- Comparte un paquete subiéndolo a ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise.<\/SPAN><\/P>Share a web elevation layer<\/A>































Aquí hay algo de lidar coloreado para mirar:<\strong>Nube de puntos Helsinki (Finlandia) Scene Viewer<\A> <\P>

Bahía Barneget (New Jersey, US) 

Scene Viewer<\A> <\P>

Nube de puntos Ciudad de Denver (Colorado, US)  

Scene Viewer<\A> <\P>

Ciudad de Redlands (California, US) 

Scene Viewer<\A>  Tiene una comparación entre lidar coloreado con alta resolución vs. NAIP.<\P>

Prueba Lidar Kentucky (Cumberland, Kentucky, US) 

Scene Viewer<\A>  Imágenes otoñales aplicadas a árboles, lados de edificios añadidos, troncos añadidos.<\P>

Lewisville, TX, US (cerca de Dallas) 

Scene Viewer<\A> <\P>

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Añadiré más a este blog en el futuro, manténganse atentos.<\\STRONG>

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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).