Amusement avec la colorisation du Lidar avec des images

ArthurCrawford01

<\/HEAD>

Ce blog est en développement, vient de commencer et grandira avec le temps :<\/STRONG><\/P><\/P>Au cours des dernières années, j'ai publié des nuages de points lidar colorisés en complément des villes 3D, comme la région de St. Louis<\/A>, que j'ai créés en utilisant la solution 3D Basemap et en extrayant les bâtiments du lidar.    Sean Morrish a écrit un blog merveilleux<\/A> sur les mécanismes de publication du lidar.   Dernièrement, j'ai étudié l'utilisation des nuages de points lidar colorisés comme un moyen efficace et relativement peu coûteux de créer des 3D Basemaps.   Cela présente certains avantages car la plupart des états, comtés et villes disposent déjà de lidar, la plupart ont des images à haute résolution et tous ont des images NAIP nécessaires pour créer ces scènes.   <\/P>

<\/P>

Scènes lidar du comté de Mantiowoc :<\/STRONG><\/P>Certaines comtés, villes et états le font déjà. Le comté de Manitowoc, WI., a un

nuage de points LiDAR 3D<\/A> et crée également des scènes<\/A> avec ces données.  Le comté de Manitowoc a aussi réalisé une excellente story map montrant comment leur lidar est utilisé comme un nuage de points lidar colorisé <\/SPAN>ici<\/A> et je recommande vivement d'y jeter un œil.  <\/SPAN><\/P><\/A><\/P>

La StoryMap montre avec une vidéo comment capturer les distances verticales, horizontales et directes des surfaces au sol LiDAR à n'importe quel endroit dans tout le comté.   Comment obtenir des mesures détaillées de petites caractéristiques de surface LiDAR telles que la profondeur des fossés jusqu'à la route. <\/P>

<\/P>

Mesurer les distances dans les nuages de points LiDAR par rapport aux surfaces au sol LiDAR en utilisant les toits des maisons comme exemple pour voir la hauteur du bâtiment.<\/P>

<\/P>

Voici une couche de scène des bâtiments de Manitowoc où ils ont eu l'idée créative d'utiliser le même lidar colorisé pour donner de fausses façades de bâtiments en montrant plusieurs fois le lidar classifié comme bâtiments, chacun avec une élévation légèrement inférieure en changeant le décalage dans la symbologie.   Plus bas dans le blog, je montre comment faire cela.<\/P>

<\/A><\/H2>

Chapeau à Bruce Riesterer du comté de Manitowoc qui a tout mis en place avant sa retraite, y compris l'idée d'utiliser plusieurs fois les points des bâtiments avec différentes couleurs pour montrer les côtés des bâtiments et qui travaille maintenant dans le secteur privé, voir son nouveau travail chez

RiestererB_AyresAGO<\/A>.<\/SPAN><\/P>.<\/P>Visionneuse 3D de l'État du Connecticut :<\/STRONG><\/P>J'ai aidé l'État du Connecticut CLEAR à coloriser leur lidar en utilisant les images NAIP comme premier nuage de points lidar à l'échelle de l'État publié sur ArcGIS Online.   Cela représentait environ 650 Go de lidar divisés en deux paquets de couches de scène.   Le temps passé était principalement du temps de traitement et de chargement.   L'État du Connecticut CLEAR m'a envoyé les toutes dernières images NAIP qu'ils avaient et avec toutes les données sur un ordinateur, je l'ai simplement laissé tourner pour coloriser le lidar.  Avec cette couche et d'autres couches que CLEAR avait en ligne, une scène web a été créée<\/A>.   Une classe d'entités a été ajoutée qui contient des liens vers leurs fichiers laz, vers les images, DEM et autres couches.   Cela permet aux utilisateurs d'apercevoir le lidar dans un visualiseur 3D avant téléchargement.   Les utilisateurs peuvent même faire des mesures avec des lignes ou des zones en 3D ce qui permet à la plupart des utilisateurs de le visualiser auparavant.   <\/P>

<\/A><\/P>

Voici plusieurs vues utilisant différentes symbologies et filtres sur le nuage de points lidar publié pour le Connecticut.
Colorisé avec NAIP:

Code Classe modulé avec intensité :  L'intensité modulée permet aux elementaires d'apparaître comme routes, trottoirs, détails sur les toits et arbres.

Élévation modulée avec intensité :

Couleur filtrée pour montrer les bâtiments :

Voici quelques exemples d'affichage tirés de leur blog :

Chicago 3D :
Récemment, l'équipe Urbaine m'a demandé d'aider avec Chicago et j'ai créé des empreintes basiques 3D des bâtiments à partir des empreintes du portail de données Chicago.  j'ai utilisé le lidar Geiger 8ppm pour créer le DSM, nDSM et DTM pour la solution 3D Basemap.  j'ai ensuite colorisé le lidar en utilisant les images NAIP et encore une fois les images haute résolution sans feuilles 2018.  j'ai ensuite extrait les points classifiés comme végétation et utilisé cela pour remplacer l'imagerie haute résolution sans feuilles dans la couche scène afin d'afficher les arbres en vert, mais pour obtenir les toits en utilisant la haute résolution.Ci-dessus se trouve l'imagerie haute résolution sans feuilles utilisée pour coloriser le lidar dans la scène.  Ci-dessous est la même zone avec le lidar colorisé avec NAIP pour la végétation (certains côtés des bâtiments ont été classifiés par le fournisseur comme végétation lors de la livraison au USGS du lidar Geiger 8ppm).  Vous pouvez voir comment les arbres sont beaucoup plus identifiables en utilisant le lidar colorisé avec NAIP.
Cela pourrait être utilisé comme un 3D Basemap.  Les bâtiments 3D n'ont pas de toits segmentés (divisés par hauteur), mais le lidar montre le détail des bâtiments.  Ci-dessous se trouve le John Hancock Building identifié en bleu avec un polygone multipatch basique dans une couche scène avec transparence appliquée.
Voici une vue du Navy Pier avec à la fois les arbres colorisés NAIP et le lidar colorisé haute résolution activés simultanément.
Sélectionner l'imagerie à utiliser :
le Chicago Lidar, j'ai également construit une scène pour comparer les différents types d'imagerie utilisés pour coloriser le lidar.   C'est un guide utilisant la vidéo ci-dessous pour montrer comment l'imagerie haute résolution avec feuilles (leaf on) vs. imagerie haute résolution sans feuilles (leaf off) vs. NAIP 1m avec feuilles (leaf on).  Vous pouvez voir ci-dessous comment l'imagerie leaf on est excellente pour montrer les arbres.   Votre imagerie n'a pas besoin de correspondre exactement à l'année du lidar, mais plus c'est proche, mieux c'est.   Mais rendre cela visuellement attrayant est important en cartographie 3D avec des nuages de points colorisés.<\/P><\/P>Comparaison colorisée du Chicago Lidar (High Res Leaf On vs. High Res Leaf Off vs. NAIP Leaf On).  <\/A><\/SPAN><\/P>

Leaf On Haute Résolution:<\/SPAN>
<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Leaf On NAIP:<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Leaf Off Haute Résolution:<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>Parfois, une imagerie colorée d'automne avant la chute des feuilles peut être excellente pour les scènes, mais tout dépend de ce que vous voulez montrer.<\/SPAN><\/P><\/P>Méthode pour ajouter des arbres avec des branches et des points comme feuilles:<\/STRONG><\/P>Voici un test que j'ai fait en utilisant la symbologie Dead Tree pour représenter le tronc et les branches, tandis que les feuilles proviennent du lidar colorisé.  Mon outil Trees from LIdar ou les outils d'arbres de la solution 3D Basemap peuvent créer les arbres à partir du lidar puis les points peuvent être symbolisés avec le symbole Dead Tree.  Cette image a été réalisée dans ArcGIS Pro, pas dans une scène.<\/P><\/P><\/P>Visionneuse 3D de la ville de Klaipėda (Lituanie):<\/STRONG><\/P>La

ville de Klaipėda <\/A>en Lituanie a utilisé les nuages de points colorisés des arbres avec des cylindres pour représenter les troncs.  Le maillage ici est très détaillé.  En raison du zoom très rapproché, les points apparaissent assez grands.<\/P>

<\/A><\/P>

Voici une autre vue dézoomée:<\/P>

<\/P>

Et une autre encore plus dézoomée:<\/P>

Certaines des scènes ci-dessus utilisent l'imagerie NAIP au lieu d'une imagerie à plus haute résolution.  Pourquoi, alors qu'une résolution plus élevée est disponible ?  Souvent, l'imagerie haute résolution est quelque peu oblique alors que NAIP est généralement collecté à une altitude plus élevée.  Avec l'altitude plus élevée, vous obtenez moins d'inclinaisons des bâtiments dans l'imagerie et souvent l'espacement du lidar ne supporte pas l'imagerie à plus haute résolution.  Dans ces cas, NAIP est souvent préféré, mais créez des nuages de points avec quelques fichiers las pour voir quelles sont les différences.<\/P>

Voici un exemple sur Fairfax County, VA, utilisant leur lidar colorisé publié (depuis leur 

3D LiDAR Viewer<\/>\) <\/>\et utilisant l'intensité pour montrer les toits.  Avec l'intensité, vous pouvez voir les détails des toits mieux qu'avec l'imagerie NAIP.<\/>\\\Scene Viewer<\/>\ <\/>\\\<\/>\\Avec de grands bâtiments, les côtés et toits des bâtiments utilisant l'intensité pour la symbologie montrent vraiment le détail.  Les côtés des bâtiments sont juste représentatifs, ne montrant pas à quoi ressemblent réellement les côtés.<\/>\\ Scene Viewer<\\/> <\\/> <\/P>

<\/P>

4. Évalué le lidar en créant et en remplissant un jeu de données las : sol, tabliers de ponts, eau, chevauchement, etc. ont été classifiés. Bâtiments et végétation ne l'ont pas été.<\/SPAN><\/P><\/P>5. Utilisé Classify LAS Building avec l'option agressive pour classifier les bâtiments. Classifier les bâtiments permet de les filtrer dans la scène future. C'est aussi utile pour extraire les empreintes des bâtiments, une autre opération que je fais couramment.<\/SPAN><\/P><\/P>6. Utilisé Classify LAS by Height pour classifier la végétation. (3) Végétation basse réglée à 2m, (4) Végétation moyenne réglée à 5m, (5) Végétation haute réglée à 50m. Cela a fait que la végétation basse est non-sol de 0 à 2m, moyenne >2m à 5m et haute >5m à 50m. Ceci est fait pour pouvoir désactiver la végétation dans une scène.<\/SPAN><\/P><\/P>7. Utilisé le service d'imagerie NAIP d'ArcGIS Pro avec le modèle défini sur None puis l'outil Split Raster pour télécharger la zone dont j'ai besoin basée sur les limites de la ville de Redlands.<\/SPAN><\/P><\/P>8. Créé un jeu de mosaïque des images NAIP. Appliqué une fonction pour rééchantillonner de 0,6m à 0,2m et appliqué des statistiques avec un cercle de 2 dessus. Cela va prendre l'imagerie NAIP grossière de 0,6m (ou 1m) et la lisser pour une meilleure colorisation.<\/SPAN><\/P><\/P>9. Colorisé le lidar avec l'outil Color LAS. Réglé sur colorisé RGB et Infrared avec les bandes 1,2,3,4 et un dossier de sortie. Par défaut, il ajoute "_colorized", je ne fais généralement pas cela et nomme simplement le dossier de sortie colorlas. Défini le lasd colorisé de sortie dans un répertoire au-dessus avec le même nom.<\/SPAN><\/P><\/P>10. Ajouté à Pro et revu les fichiers las lasd. Constaté qu'il couvrait la zone, que le lidar était correctement colorisé et avait un bon rendu. Défini la symbologie sur RGB.<\/SPAN><\/P><\/P>11. Créé Point Cloud Scene Layer Package Tool avec le lidar en sortie pour créer un fichier slpk puis ajouté à ArcGIS Pro pour vérifier que cela fonctionnait correctement. Changé les paramètres par défaut.<\/SPAN><\/P><\/P>12. Utilisé mon compte ArcGIS Online pour charger le slpk ou l'outil Share Package.<\/SPAN><\/P><\/P>13. Publié la scène et visualisé en ligne.<\/SPAN><\/P><\/P>14. Ajouté plusieurs fois les couches de scène lidar et utilisé symboliser ou propriétés pour afficher ce que vous souhaitez. Vous pouvez voir un exemple à Chicago 3D. Si vous l'ouvrez et l'enregistrez comme le vôtre (connecté), vous pouvez accéder aux couches dans les couches de scène pour voir comment elles sont configurées avec Symbology et Properties.<\/SPAN><\/P><\/P>

Test lidar Kentucky:<\/A><\/STRONG><\/P>

Ci-dessous un travail auquel j'ai aidé l'État du Kentucky. Le résultat est similaire en certains points au travail des néo-impressionnistes Georges Seurat et Paul Signac qui ont pionnier une technique de peinture appelée Pointillisme.<\/P>

<\/P>

Lidar colorisé du Kentucky:<\/P>

Paysage marin de Georges Seurat à Port en Bessin Normandie ci-dessous:<\/P>Ajout des troncs d'arbres:<\/STRONG>Ajouter des troncs d'arbres en arrière-plan rend les scènes du nuage de points un peu plus réalistes et permet aux spectateurs de mieux voir qu'il s'agit d'un arbre. J'ai récemment travaillé sur une zone de parc dans Kentucky avec le soutien de la Division of Geographic Information (DGI) pour essayer de créer des troncs d'arbres comme celui dans la scène City of Klaipėda en Lituanie puis ajouter les côtés des bâtiments comme test. Je ne voulais pas que les troncs d'arbres dominent la scène, juste être un élément d'arrière-plan pour rendre le paysage plus réaliste. L'image et le lien vers la scène montrent que les flèches rouges pointent vers les troncs d'arbres. J'ai utilisé des fonctions raster appliquées à la plage des valeurs utilisant Las Point Statistics as Raster. D'abord j'ai créé une plage de valeurs d'altitude utilisant un échantillonnage de 5ft avec Las Point Statistic s as Raster. Ensuite j'ai utilisé des fonctions raster pour créer un raster montrant les points hauts comme montré ci-dessous.(1). Statistiques : moyenne 5x5. (2). Moins : Statistiques – Plage, Max Of, Intersection Of. (3). Remap : Minimum -0,1 à 0,1, Sortie 0, changer valeurs manquantes en NoData. (4). Plus : Plage plus Max Of, Intersection Of . (5). Remap : 0 à 26 défini comme no data. Puis j'ai utilisé Raster to Points pour créer une couche ponctuelle du raster. Ajouté un champ et calculé sa hauteur depuis gridcode, ajouté un champ TreeTrunkRadius et calculé comme (!Height!/60) + .5, cela m'a donné une largeur à utiliser plus tard pour les polygones 3D. Placé les points dans les couches 3D et appliqué Type – Base height avec champ Height et US Feet. Utilisé une expression pour Height via Expression Builder $feature.Height *0.66 car je voulais que les troncs montent seulement aux deux tiers de la hauteur des arbres. J'ai utilisé 3D Layer to Feature Class pour créer une classe d'entités linéaires puis utilisé Buffer 3D avec option Field distance et TreeTrunkRadius comme champ d'entrée. Ensuite utilisé Create 3D Object Scene Layer Package pour sortir TreeTrunks.slpk. J'ai utilisé Add item to your ArcGIS Online Account et publié cela. Une fois en ligne, j'ai joué avec les couleurs pour obtenir du marron. Ce processus aurait aussi pu utiliser l'outil Trees from Lidar, mais l'imagerie NAIP était automnale et n'avait pas la même réflectivité NDVI pour ce processus.<\/P>Ajout des côtés des bâtiments:<\/STRONG>Pour remplir les côtés des bâtiments, j'ai classifié les bâtiments en utilisant Classify LAS Building. Puis utilisé Extract LAS avec un filtre sur le nuage de points lidar pour extraire uniquement ceux ayant le code classe bâtiment. J'ai publié cela et ajouté neuf fois dans un groupe dans la scène. Pour les trois premières couches bâtiment, je les ai ajustées respectivement +0,5m, 0m et -0,5m tout en gardant leur colorisation avec l'imagerie. Cela rend le toit légèrement plus solide car il y avait des trous. Ensuite j'ai pris les six couches restantes et défini leur couleur par intensité avec incréments -1m, -2m, -3m, -4m, -5m et -6m créant ainsi les murs des bâtiments. J'ai changé la gamme de couleurs du -3m pour donner une ligne légèrement plus sombre traversant celle-ci. J'ai groupé toutes ces couches ensemble afin qu'elles forment une seule couche. Vous pouvez aussi utiliser le filtre pour bâtiments et coloriser avec Class Codez, puis définissez la couleur du code de classe selon la couleur que vous souhaitez pour les côtés des bâtiments.  Si vous réglez la modulation avec intensité, cela modifie également l'apparence, donnant souvent l'illusion d'ombres sur les côtés des bâtiments ou ce qui ressemble parfois à des fenêtres.<\/P><\/P>Aspect standard avant d'ajouter les côtés des bâtiments et l'épaisseur du toit :<\/P><\/A><\/P>

<\/P>

Avec l'illusion des murs ajoutée et le toit épaissi (Cumberland, KY) :<\/P>

<\/A><\/P>

Voici une autre vue montrant les côtés du bâtiment :<\/P>

<\/A><\/P>

C'est une illusion avec les côtés des bâtiments, les couleurs ne correspondent pas aux vrais côtés des bâtiments et les différences d'intensité du lidar utilisé ne montrent pas les vraies différences sur les côtés comme les fenêtres perçues ci-dessus.  Comme la plupart des illusions ou représentations, cela trompe les yeux en leur faisant croire que ce sont les côtés des bâtiments.  Parfois, comme la plupart des illusions ou représentations, cela ne fonctionne pas sous tous les angles comme ce bâtiment avec un faible nombre de points :<\/P>

<\/A><\/P>

<\/P>

Dans l'ensemble, je pense que les côtés représentatifs vous aident à identifier ce qui est un bâtiment et ce qui ne l'est pas. Les couleurs des côtés des bâtiments ne correspondent pas à la réalité, ni ne montrent de vraies fenêtres ou de vraies portes.  Faire cela est généralement un processus très coûteux et chronophage après la génération de modèles 3D des bâtiments.  Vous pouvez toujours générer les bâtiments 3D avec la Local Government 3D Basemap Solution pour ArcGIS Pro et les rendre semi-transparents pour la sélection et l'analyse sans aucune coloration. Vous pouvez également utiliser rpks appliqués aux bâtiments pour représenter plus précisément les modèles 3D, mais ce serait encore une représentation sans données très détaillées.  <\/P>

<\/P>

Comment obtenir facilement du Lidar pour une grande zone :<\/STRONG> Voici une

vidéo <\/A>montrant comment télécharger facilement de grands volumes de tuiles Lidar depuis l'USGS pour une zone de projet.  Inclut comment obtenir une liste des fichiers laz à télécharger.  Une fois téléchargés, utilisez Convert LAS pour convertir les fichiers du format LAZ au format LAS.  Le format LAS est nécessaire pour exécuter la classification, la colorisation et l'édition manuelle du nuage de points.<\/P>

<\/P>

Couverture des bases des nuages de points Lidar colorisés, création de packages de couches scène et visualisation :<\/STRONG><\/P>Voici une

vidéo<\/A> où je passe en revue le processus de colorisation du Lidar et ce que je recherche avec les temps ci-dessous pour accéder à certains éléments (26 minutes) :<\/P>

Lien :

https:\/\/esri-imagery.s3.us-east-1.amazonaws.com/events/UC2020/videos/ColorizingLidar.mp4<\/A><\/P>

0:30 Parler de l'entrée lidar et un peu de classification du lidar.<\/P>

1:05 Ajout de services d'imagerie et revue de l'alignement des images pour la colorisation du lidar.  <\/P>

1:49 Ajout du service d'imagerie NAIP.<\/P>

2:20 Services d'imagerie haute résolution.<\/P>

3:35 Discussion sur la colorisation des arbres avec feuilles absentes vs. feuilles présentes.<\/P>

4:55 Comparaison d'images, trottoirs colorant les arbres avec feuilles absentes.<\/P>

6:00 Utilisation de Split raster pour télécharger des images à utiliser depuis un service.<\/P>

8:25 Mosaïque vers nouveau raster des images divisées téléchargées.<\/P>

10:50 Vérification de la mosaïque téléchargée<\/P>

11:40 Outil Colorize LAS<\/P>

13:52 Discussion sur le lidar, sa taille, le temps nécessaire pour coloriser, temps de téléchargement depuis les services utilisant Split Raster,   taille du package couche scène par rapport au lidar non colorisé avant.<\/P>

15:40 Ajout du lidar colorisé et visualisation en 3D.<\/P>

16:40  Augmentation de la limite d'affichage pour permettre plus de points visibles dans le visualiseur 3D.<\/P>

17:00 Ajout d'images et revue du lidar colorisé.<\/P>

17:56 Augmentation de la taille des points pour mieux voir les toits, arbres et côtés des bâtiments dans le lidar colorisé.   Discussion sur le fait que la couleur ne correspond pas aux côtés des bâtiments.<\/P>

19:00 Observation des arbres, ombres.
19:25 Observation des toits et vue vers les rues.
20:10 Création d'un package couche scène nuage de points.
21:30 Ajout du package couche scène dans Pro et observation de l'augmentation de vitesse grâce au carroyage et formatage.  Revue ainsi pour accélérer.
22:30 Observation avec différents réglages en symbologie, Élévation, Classe, Intensité, Retour (Geiger lidar n'a pas    de retours).
24:35 Observation d'un arbre unique.
24:50 Outil Partager Package.
26:35 Présentation de la scène web

Ceci est aussi cette

vidéo, réalisée il y a quelques années qui couvre le sujet différemment.



Déms :



Le chargement d'un DTM (DEM) à plus haute résolution comme sol est souvent nécessaire.  Dans ce lien, vous pouvez désactiver le DTM1m_tif qui est le DTM sol lidar contre le Service Terrain Mondial pour voir la différence.  Aux États-Unis, la plupart du temps NED est généralement suffisant pour que votre las colorisé soit très proche, mais parfois vos bâtiments colorisés pénètrent dans le sol et les points lidar proches du sol seront en dessous ou flottants dessus.  Vous pouvez prendre vos fichiers las et dans ArcGIS Pro vérifier si les points sol tombent en dessous ou au-dessus du terrain. Si la différence est trop grande, vous devez publier votre DTM.  La solution 3D Basemap (appelée actuellement Local Government 3D Basemap solution) peut vous guider dans ce processus et pourrait à l'avenir vous guider dans la colorisation et publication du lidar. Voici un blog expliquant comment faire ainsi que l'aide.  La Local Government 3D Basemaps solution propose aussi des tâches pouvant vous accompagner dans ce processus de publication d'une élévation.</p>
</p>
<strong>Outils d'importation pour packages lidar colorisés</strong> :</p>
<a href=\"https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/las-dataset/edit-las-file-classification-codes.htm\" style=\"color: #2989c5; text-decoration: none;\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">Modifier les codes de classification LAS</a><span style=\"color: #4c4c4c; background-color: #ffffff;\">&#160;</span></span></span><span style=\"color: #4c4c4c; background-color: #ffffff;\">-&#160;</span><span style=\"color: #4c4c4c; background-color: #ffffff;\">Chaque point lidar peut avoir un</span><span style=\"color: #4c4c4c; background-color: #ffffff;\">&#160;</span><a href=\"https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/data/las-dataset/storing-lidar-data.htm\" style=\"color: #0074b8; text-decoration: none;\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\">code de classification</a><span style=\"color: #4c4c4c;\">&#160;Convertir LAS</a>&#160;-&#160;<span style=\"color: #4c4c4c;background-color:#ffffff ;\">Convertit les fichiers LAS entre différentes méthodes de compression, versions de fichiers et formats d'enregistrement des points.</span>
</p>
<p>
<a href=\"https://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/3d-analyst/extract-las.htm\" style=\"color:#2989c5;text-decoration:none ;\ " rel=\ "nofollow noopener noreferrer \">Extraire LAS</a>&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;-&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;- Filtre, et reprojette la collection de données lidar référencée par un jeu de données LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/P>Colorize LAS<\/A> <\/SPAN>- Applique des couleurs et des valeurs proche infrarouges à partir d'images orthographiques aux points LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/P>Classify LAS Building<\/A> <\/SPAN>- Classifie les toits et les côtés des bâtiments dans les données LAS.<\/SPAN><\/P>Classify Ground<\/A> <\/SPAN>- Classifie les points au sol dans les données lidar aériennes.<\/SPAN><\/P>Classify LAS by Height<\/A> <\/SPAN>- Reclasse les points lidar en fonction de leur hauteur par rapport à la surface du sol. Principalement utilisé pour classifier la végétation.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Noise<\/A> <\/SPAN>- Classifie les points LAS avec des caractéristiques spatiales anormales comme du bruit.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Overlap<\/A> <\/SPAN>- Classifie les points LAS provenant de scans qui se chevauchent lors d'enquêtes lidar aériennes.<\/SPAN><\/P>Change LAS Class Codes<\/A> <\/SPAN>- Réaffecte les codes de classification et les indicateurs des fichiers LAS.<\/SPAN><\/P>Create Point Cloud Scene Layer Package<\/A> <\/SPAN>- Crée un package de couche de scène de nuage de points (.slpk) à partir d'entrées LAS, zLAS, LAZ ou jeu de données LAS.<\/SPAN><\/P>Share Package<\/A> <\/SPAN>- Partage un package en le téléchargeant sur ArcGIS Online ou ArcGIS Enterprise.<\/SPAN><\/P>Share a web elevation layer<\/A>

Voici quelques données lidar colorisées à regarder :
Nuage de points Helsinki (Finlande) Scene Viewer<\/><\/>

Baie de Barneget (New Jersey, US) 

Scene Viewer<\/><\/>

Nuage de points de la ville de Denver (Colorado, US)  

Scene Viewer<\/><\/>

Ville de Redlands (Californie, US) 

Scene Viewer<\/><\/>   Contient une comparaison entre lidar colorisé haute résolution et NAIP.

Test Lidar Kentucky (Cumberland, Kentucky, US) 

Scene Viewer<\/><\/>   Images d'automne appliquées aux arbres, côtés des bâtiments ajoutés, troncs d'arbres ajoutés.

Lewisville, TX, US (près de Dallas) 

Scene Viewer<\/>

Je vais ajouter plus à ce blog à l'avenir, restez à l'écoute.

Arthur Crawford - Living Atlas\\Content Product Engineer

TrishLong

Hi! Interesting blog. I noticed you have Barnegat Bay Scene Viewer listed under the examples of some colorized lidar to look at. Barnegat Bay is in New Jersey, for those who are curious!