分類のためのLidarワークフローが必要です

GeorgeDurkee1

皆さん、こんにちは。<\/P>

Lidarポイントクラウドを分類するための最適なワークフローは何でしょうか？LASに解凍して、ArcPro 3でLASDを作成し、統計を実行すると、Ground、未割り当て、おそらくタワーか何かが得られますが、植生の高さや建物は得られません。まず建物のフットプリントを作成し、その後高さで残りを分類すべきでしょうか？Groundツールは統計を計算するときに作成されるGroundとは異なるか、それとも優れているのでしょうか？すべてを未割り当てに再分類してから、一つずつ分類タイプのツールを使うべきでしょうか？<\/P>

最終的には異なる高さクラスの植生密度を推定し、ラスターにエクスポートしたいと考えています。隣接する飛行ラインからの重複サンプリングをどのように排除すればよいでしょうか？そのためのツールがあり、タイル処理が必要だと知っています。それはワークフローのどこに位置づけられるのでしょうか。つまり：<\/SPAN><\/P>LASD ==> 重複する飛行ライン／過剰サンプリングの排除（??） ==> Groundの分類 ==> 建物フットプリントの分類（??） ==> 建物の分類（??） ==> 植生の高さによる分類。<\/SPAN><\/P>それともフットプリントと建物は植生の後でも可能でしょうか。<\/SPAN><\/P>DEM、DSM、およびnDSMはうまく導出できています。これらは上記の分析や分類にどのように組み込むのが最適でしょうか。<\/P>このためにはLASToolsの方が良いのでしょうか？<\/P>以上、ご理解いただければ幸いです。初心者向けのワークフローをウェブで探しましたが、断片的な情報しか見つからず、もちろんデモではすべてうまく動きますが、私の場合は多く試行錯誤しないとうまくいきません。皆さんからのアドバイスを感謝します！<\/P>ありがとうございます！<\/P>ジョージ<\/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.