Fluxo de Trabalho Lidar Necessário para Classificação

GeorgeDurkee1

Olá a todos.<\/P>

Qual é o melhor fluxo de trabalho para classificar nuvens de pontos lidar? Quando eu descomprimo para LAS e, no ArcPro 3, crio um LASD e depois executo estatísticas, obtenho Ground, não atribuído e, talvez, torres ou algo mais, mas não alturas de vegetação ou edifícios. Devo fazer os footprints de edifícios primeiro, depois classificar o resto por altura? A ferramenta Ground é melhor ou diferente de como o Ground é criado ao calcular estatísticas e devo simplesmente reclassificar tudo para não atribuído e depois usar uma ferramenta de tipo de classificação por vez?<\/P>

Eventualmente, quero estimar a densidade da veg para diferentes classes de altura e exportar para um raster. Como elimino múltiplas amostragens de linhas de voo adjacentes? Sei que existe uma ferramenta para isso e que requer tiling. Onde isso se encaixaria em um fluxo de trabalho. Então:<\/SPAN><\/P>LASD ==> Eliminar linhas de voo sobrepostas\/sobreamostragem (??) ==> Classificar Ground ==> Classificar footprints de edifícios (??)  ==> classificar edifícios (??) ==> classificar por altura para vegetação.<\/SPAN><\/P>Ou footprints & edifícios podem ser feitos após a veg.<\/SPAN><\/P>Eu já derivei com sucesso DEM, DSM e nDSM. Como eles se encaixariam melhor no acima para análise e\/ou classificação, se for o caso.<\/P>LASTools é melhor para isso?<\/P>OK. Espero que faça algum sentido. Procurei um fluxo de trabalho para iniciantes na web, mas só encontrei pedaços e partes e, claro, em tais demos, tudo sempre funciona -- o que geralmente não é minha experiência sem muita tentativa e erro. Agradeço qualquer orientação que as pessoas possam me dar!<\/P>Obrigado!<\/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.