Diversão com Colorização de Lidar com Imagens

ArthurCrawford01

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Este blog está em desenvolvimento, apenas começando e crescerá com o tempo:<\/STRONG><\/P><\/P>Nos últimos anos, tenho publicado nuvens de pontos lidar colorizadas como complementos para as cidades 3D, como a área de St. Louis<\/A>, que criei usando a solução 3D Basemap e extraindo edifícios do lidar.    Sean Morrish escreveu um maravilhoso blog<\/A> sobre a mecânica da publicação de lidar.   Ultimamente, tenho pesquisado o uso das nuvens de pontos lidar colorizadas como uma forma eficaz e relativamente barata de criar 3D Basemaps.   Tem algumas vantagens, pois a maioria dos estados, condados e cidades já possuem lidar disponível, a maioria tem imagens de alta resolução e todos têm imagens NAIP necessárias para criar essas cenas.   <\/P>

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Cenas lidar do Condado de Mantiowoc:<\/STRONG><\/P>Alguns condados, cidades e estados já estão fazendo isso. O Condado de Manitowoc, WI., tem uma

Nuvem de Pontos LiDAR 3D<\/A> e também cria cenas<\/A> com os dados.  O Condado de Manitowoc também fez um ótimo story map mostrando como seu lidar é usado como uma nuvem de pontos lidar colorizada <\/SPAN>aqui<\/A> e recomendo muito dar uma olhada nele.  <\/SPAN><\/P><\/A><\/P>

O StoryMap mostra com um vídeo como capturar distâncias verticais, horizontais e diretas das superfícies do solo LiDAR em qualquer local do condado.   Como obter medições detalhadas de pequenas características da superfície LiDAR, como a profundidade de valas até a estrada. <\/P>

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Meça distâncias nas nuvens de pontos LiDAR em relação às superfícies do solo LiDAR usando telhados de casas como exemplo para ver a altura do edifício.<\/P>

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Aqui está uma das camadas de cena dos Edifícios de Manitowac onde tiveram a ideia criativa de usar o mesmo lidar colorizado para dar lados falsos aos edifícios mostrando o lidar classificado como edifícios várias vezes, cada um com uma elevação ligeiramente menor alterando o deslocamento na simbologia.   Mais adiante no blog, mostro como fazer isso.<\/P>

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Meus parabéns a Bruce Riesterer do Condado de Manitowoc que juntou tudo isso antes de se aposentar, incluindo a ideia de usar os pontos dos edifícios várias vezes com cores diferentes para mostrar os lados dos edifícios e agora está trabalhando para a indústria privada, veja seu novo trabalho em

RiestererB_AyresAGO<\/A>.<\/SPAN><\/P>.<\/P>Visualizador 3D do Estado de Connecticut:<\/STRONG><\/P>Ajudei o Estado de Connecticut CLEAR a colorir seu lidar usando imagens NAIP como a primeira nuvem de pontos lidar estadual publicada no ArcGIS Online.   Acabou sendo cerca de 650GBs de lidar divididos em dois pacotes de camada de cena.   O tempo gasto foi principalmente tempo de processamento e carregamento.   O Estado de Connecticut CLEAR me enviou as imagens NAIP mais recentes que tinham e com todos os dados em um computador, deixei rodar colorindo o lidar.  Com essa camada e outras camadas que CLEAR tinha online, uma web scene foi criada<\/A>.   Uma classe de feição foi adicionada que tem links para seus arquivos laz, para as imagens, DEM e outras camadas.   Isso permite que os usuários visualizem o lidar em um visualizador 3D antes do download.   Os usuários podem até fazer medições com linhas ou áreas em 3D que permitem à maioria dos usuários visualizar antes.   <\/P>

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Aqui estão várias visualizações usando diferentes simbologias e filtros na nuvem de pontos lidar publicada para Connecticut.
Colorido com NAIP:

Código da Classe modulado com intensidade:  A Intensidade Modulada permite que as elementos apareçam como estradas, calçadas, detalhes nos telhados e árvores.

Elevação modulada com intensidade:

Cor filtrada para mostrar edifícios:

Aqui estão alguns exemplos de como exibir do blog deles:

Chicago 3D:
Recentemente, fui solicitado pela equipe Urban para ajudar com Chicago e criei footprints básicos 3D dos edifícios a partir dos footprints do Portal de Dados Chicago.  Usei o lidar Geiger 8ppm para criar o DSM, nDSM e DTM para a Solução 3D Basemap.  Depois colorizei o lidar usando imagens NAIP e novamente as imagens foliares off 2018 em alta resolução.  Extraí os pontos classificados como vegetação e usei-os para substituir as imagens foliares off em alta resolução na camada da cena para mostrar árvores em verde, mas mantendo os telhados usando a alta resolução.Acima está a imagem foliar off em alta resolução usada para colorir o lidar na cena.   Abaixo está a mesma área com o lidar colorido com NAIP para a vegetação (alguns lados dos edifícios foram classificados pelo fornecedor como vegetação na entrega ao USGS do lidar Geiger 8ppm).  Você pode ver como as árvores são muito mais identificáveis usando o lidar colorido com NAIP.
Isto poderia ser usado como um 3D Basemap.  Os edifícios 3D não têm telhados segmentados (divididos por altura), mas o lidar mostra os detalhes dos edifícios.   Abaixo está o Edifício John Hancock identificado em azul com um polígono multipatch básico numa camada da cena com transparência aplicada.
Aqui está uma vista do Navy Pier com ambas as árvores coloridas NAIP e o lidar colorido em alta resolução ligados ao mesmo tempo.
Escolhendo as Imagens para usar:
o Chicago Lidar, eu também construí uma cena para comparar os diferentes tipos de imagens usadas para colorir o lidar.   É um guia usando o vídeo abaixo para mostrar como a imagem de alta resolução com folhas presentes vs. imagem de alta resolução com folhas ausentes vs. 1m NAIP com folhas presentes.  Você pode ver abaixo como a imagem com folhas presentes é ótima para mostrar árvores.   Sua imagem não precisa corresponder exatamente ao ano do lidar, mas quanto mais próximo melhor.   Mas tornar visualmente atraente é importante na cartografia 3D com nuvens de pontos colorizadas.<\/P><\/P>Comparação Colorida do Chicago Lidar (Alta Resolução Folhas Presentes vs. Alta Resolução Folhas Ausentes vs. NAIP Folhas Presentes).  <\/A><\/SPAN><\/P>

Alta Resolução com Folhas Presentes:<\/SPAN>
<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>NAIP com Folhas Presentes:<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>Alta Resolução com Folhas Ausentes:<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>Às vezes, imagens coloridas de outono antes das folhas caírem podem ser ótimas para cenas, mas tudo depende do que você quer mostrar.<\/SPAN><\/P><\/P>Forma de adicionar árvores com galhos e pontos como folhas:<\/STRONG><\/P>Aqui está um teste que fiz usando a simbologia Dead Tree para representar o tronco e os galhos, enquanto as folhas vêm do lidar colorizado.  Minha ferramenta Trees from LIdar ou as ferramentas de árvore da Solução 3D Basemap podem criar as árvores a partir do lidar e então os pontos podem ser simbolizados com o símbolo Dead Tree.  Esta imagem foi feita no ArcGIS Pro, não em uma cena.<\/P><\/P><\/P>Visualizador 3D da Cidade de Klaipėda (Lituânia):<\/STRONG><\/P>A

Cidade de Klaipėda <\/A>na Lituânia usou as nuvens de pontos colorizadas das árvores com cilindros para representar os troncos.  A malha aqui é muito detalhada.  Por estar tão aproximado, os pontos parecem bastante grandes.<\/P>

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Aqui está outra vista afastada:<\/P>

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E outra ainda mais afastada:<\/P>

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Algumas das cenas acima usam imagens NAIP em vez de imagens de resolução mais alta.  Por quê, quando a resolução mais alta está disponível?  Frequentemente, imagens de alta resolução são um pouco oblíquas onde o NAIP é coletado geralmente de uma altitude maior.   Com a altitude maior, você obtém menos inclinação dos edifícios nas imagens e frequentemente o espaçamento do lidar não suporta a imagem de resolução mais alta.   Nesses casos, o NAIP é frequentemente preferido, mas faça nuvens de pontos com alguns arquivos las para ver quais são as diferenças.<\/P>

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Aqui está uma sobre Fairfax County, VA, usando seu lidar colorizado publicado (do seu 

Visualizador 3D LiDAR<\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> )< /STRONG> e usando intensidade para mostrar os telhados.& nbsp ; Com intensidade, você pode ver os detalhes do telhado melhor do que com a imagem NAIP.< / P >< P >< A class = "link-titled " href = " https://arcg.is/0jm8TK " title = " https://arcg.is/0jm8TK " rel = "nofollow noopener noreferrer " > Visualizador de Cena< / A >& nbsp ;< / P >< P >< IMG __jive_id = "512305 " class = "image-33 jive-image " src = " https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/512305_pastedImage_3.png " / >< / P >< P > Com grandes edifícios, o & nbsp ;< SPAN > lados dos edifícios e telhados usando intensidade para simbologia realmente mostra o detalhe. & nbsp ; Os lados dos edifícios são apenas representativos, não mostrando como os lados reais são.< / SPAN >< / P >< P >< SPAN >< A class = "link-titled " href = " https://arcg.is/1iejGT0 " title = " https://arcg.is/1iejGT0 " rel = "nofollow noopener noreferrer " > Visualizador de Cena< / A >& nbsp ;< / SPAN >< / P >< P >< A href = " https://arcg.is/WOrTS " rel = "nofollow noopener noreferrer " >< IMG __jive_id = "512306 " class = "image-34 jive-image " src = " https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/512306_pastedImage_4.png " / >< / A >< / P >< P > Aqui está abaixo apenas usando pontos coloridos NAIP sem os lados dos edifícios e telhados usando intensidade para simbologia. & 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 > Os lados ausentes dos edifícios dificultam ver onde o edifício realmente está e muitos dos detalhes do telhado são perdidos. & nbsp ; & nbsp ; Colorir com intensidade permite mais detalhes porque i< SPAN style = "color: #4d4d4d ; background-color :#fefefe ;">ntensidade é uma medida, coletada para cada ponto, da força do retorno do pulso laser que gerou o ponto. Baseia-se, em parte, na refletividade do objeto atingido pelo pulso laser. As imagens muitas vezes não correspondem exatamente ao lidar devido à coleta talvez ligeiramente fora e ao leve ângulo oblíquo encontrado na ortorretificação da imagem.< / SPAN >< / P >< P >< / P >< P >< STRONG > Colorindo o lidar Redlands 2018:< / STRONG >< / P >< P >< SPAN style = "background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;">Aqui está um exemplo de colorir a Cidade de Redlands com o lidar 2018 no qual trabalhei para apoiar um dos grupos aqui na Esri. & nbsp ; Recomendo fortemente começar com apenas um arquivo las, passar por todo o processo até a publicação para garantir que não haja problemas. & nbsp ; No passado, já passei horas baixando e colorindo só para descobrir que uma projeção estava errada ou algo mais não estava correto (imagem ruim, muito escura ou muito clara etc.).< / SPAN >< / P >< P >< / P >< P >< SPAN style = "background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;">1. Baixei o lidar 2018 do USGS.< / SPAN >< / P >< P >< SPAN style = "background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;">& nbsp ;& nbsp ;& nbsp ;a. Baixe o arquivo de meta dados meta data, descompactei e adicionei o shapefile Tile ao ArcGIS Pro< / SPAN >< SPAN style = “background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;”>& nbsp ; & nbsp ;< / SPAN >< / P >< P >< SPAN style = “background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;”>& nbsp ;& nbsp ;& nbsp ;b. Obtive o caminho completo e nome dos arquivos laz no site do USGS. Aqui está um exemplo do caminho para baixar o arquivo:< / SPAN >< / P >< P >< SPAN style = “background-color :#ffffff ; color :#4c4c4c ;”>& nbsp ;& nbsp ;& nbsp ;& nbsp ;& nbsp ;& nbsp;& nbsp ftp://rockyftp.cr.usgs.gov/vdelivery/Datasets/Staged/Elevation/LPC/Projects/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_LAS_2019/laz/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_w1879n1438_LAS_2019.laz <\/P><\/P>4. Avaliei o lidar criando e populando um conjunto de dados las: solo, tabuleiros de pontes, água, sobreposição, etc. foram classificados.  Edifícios e vegetação não foram.<\/SPAN><\/P><\/P>5. Usei Classify LAS Building com a opção agressiva para classificar os edifícios.  Classificar os edifícios permite filtrá-los na cena futura.   Também é bom para usar na extração das pegadas dos edifícios, outra operação que costumo fazer.<\/SPAN><\/P><\/P>6. Usei Classify LAS by Height para classificar a vegetação. (3) Vegetação Baixa definida para 2m, (4) Vegetação Média definida para 5m, (5) Vegetação Alta definida para 50m.  Isso fez com que a Vegetação Baixa fosse não solo de 0 a 2m, Vegetação Média >2m a 5m e Vegetação Alta >5m a 50m.   Isso é feito para que você possa desligar a vegetação em uma cena.<\/SPAN><\/P><\/P>7. Usei o serviço de imagens NAIP do ArcGIS Pro com o Template definido como None e depois a ferramenta Split Raster para baixar a área que preciso com base nos Limites da Cidade de Redlands.<\/SPAN><\/P><\/P>8. Criei um conjunto de mosaico das imagens NAIP.      Apliquei função para reamostrar de 0,6m para 0,2m e apliquei estatísticas com um círculo 2 sobre ele.   Isso vai pegar as imagens NAIP grosseiras de 0,6m (ou 1m) e suavizá-las para melhor coloração.<\/SPAN><\/P><\/P>9. Colorizei o lidar com a ferramenta Color LAS.  Configurei para colorir RGB e Infravermelho com as bandas 1,2,3,4 e uma pasta de saída.  O padrão adiciona "_colorized" no nome, geralmente não faço isso e simplesmente chamo a pasta de saída de colorlas.   Configurei o lasd colorizado de saída para ser um diretório acima com o mesmo nome.<\/SPAN><\/P><\/P>10. Adicionei ao Pro e revisei os arquivos las lasd.   Constatei que cobria a área, o lidar estava colorizado corretamente e tinha uma boa aparência.   Configurei a simbologia para RGB.<\/SPAN><\/P><\/P>11. Criei o Point Cloud Scene Layer Package Tool com o lidar de saída para criar um arquivo slpk e depois adicionei ao ArcGIS Pro para garantir que estava funcionando corretamente.   Alterei os padrões.<\/SPAN><\/P><\/P>12. Usei minha conta ArcGIS Online para carregar o slpk ou a ferramenta Share Package.<\/SPAN><\/P><\/P>13. Publiquei a cena e visualizei online.<\/SPAN><\/P><\/P>14. Adicione múltiplas vezes as camadas da cena lidar e use simbolizar ou propriedades para mostrar como você gostaria.  Você pode ver um exemplo no Chicago 3D.   Se você abrir e salvar como seu próprio (logado), pode acessar as camadas nas camadas da cena para ver como estão configuradas com Simbologia e Propriedades.<\/SPAN><\/P><\/P>Teste lidar Kentucky:<\/A><\/STRONG><\/P>

Abaixo está um trabalho que ajudei o Estado de Kentucky.   O resultado é ssemelhante em alguns aspectos ao trabalho dos neo-Impressionistas Georges Seurat e Paul Signac que pioneiraram uma técnica de pintura chamada Pontilhismo.   <\/P>

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Lidar colorizado Kentucky:<\/P>

Marinha de Georges Seurat em Port en Bessin Normandy abaixo:<\/P>Adicionando Troncos de Árvores:<\/STRONG>Adicionar troncos de árvores no fundo faz as cenas do point cloud parecerem um pouco mais reais e permite aos espectadores mellhor visualizar o fato de ser uma árvore.                                      &nbspecentemente trabalhei em uma área de parque em Kentucky c om apoio da Divisão de Informação Geográfica (DGI) para tentar criar troncos como o da Cidade de Klaipėda&nbs cena na Lituânia e depois adicionar lados dos edifícios como teste.& nbsp;. Não queria que os troncos dominassem a cena, apenas fossem um item de fundo para tornar a paisagem mais realista.& nbsp;. A imagem e link da cena mostram as setas vermelhas apontando para os troncos das árvores.& nbsp;. Usei funções raster aplicadas ao Intervalo de Valores usando Las Point Statistics as Raster.& nbsp;. Primeiro criei um Intervalo de Valores de Elevação usando valor amostral de 5ft usando Las <\ /A> Estatística Pontual <\ /SPAN> <\ /A> s como Raster <\ /A>.& nbsp;. Então eu u<\ /SPAN>sei funções raster para criar um raster mostrando os pontos altos conforme mostrado abaixo.(1).Estatísticas : média 5x5 .& nbsp;. (2). Menos : Estatísticas – Intervalo , Máximo De , Interseção De .& nbsp;. (3). Remapear : Mínimo -0,1 até 0,1 , Saída 0 , Alterar valores ausentes para NoData .& nbsp;. (4). Mais : Intervalo mais Máximo De , Interseção De .& nbsp;. (5). Remapear : 0 até 26 definido como sem dados .& nbsp;. Então usei Raster to Points para criar uma camada pontual do raster .& nbsp;. Adicione campo e calcule-o como Altura do gridcode ,& nbsp;. Adicione campo TreeTrunkRadius e calcule-o como (!Height! /60) + .5 , isso me deu uma largura para usar depois nos polígonos 3D .& nbsp;. Coloquei os pontos nas Camadas 3D e apliquei o Tipo – Altura base e apliquei campo à Altura e US Feet .& nbsp;. Usei uma expressão para a Altura usando o Expression Builder $feature.Height *0.66 , porque queria que os troncos subissem apenas 2/3 da altura das árvores .& nbsp;. Usei Camada 3D para Classe de Feição para criar uma classe de feição linear e depois usei como entrada no Buffer 3D usando a opção Campo para distância e TreeTrunkRadius como campo de entrada .& nbsp;. Depois usei Create 3D Object Scene Layer Package para gerar o TreeTrunks.slpk .& nbsp;. Usei Add item to your ArcGIS Online Account e publiquei .& nbsp;. Uma vez online, brinquei com as cores até ficar marrom .& nbsp;. Esse processo também poderia ter usado a Ferramenta Trees from Lidar , mas as imagens NAIP eram outonais e não tinham a mesma refletividade NDVI para esse processo .<\ / P> < P > < STRONG > Adicionando lados dos edifícios : <\ /STRONG> <\ / P > < P > Para preencher os lados dos edifícios, classifiquei os edifícios usando < A href = "https:\/ \/pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/3d-analyst/classify-las-building.htm " rel = "nofollow noopener noreferrer">Classify LAS Building</ A>. & nbsp ;. Então usei Extract LAS com filtro no point cloud do conjunto lidar para extrair apenas os pontos com código da classe edifício .& nbsp ;. Publiquei isso e adicionei nove vezes em um grupo na cena .& nbsp ;. Nas três primeiras camadas dos edifícios, ajustei elas em +0,5 m , 0 m e -0,5 m deixando-as colorizadas com as imagens .& nbsp ;. Isso fez o telhado parecer ligeiramente mais sólido pois havia lacunas .& nbsp ;. Em seguida peguei as seis camadas restantes e configurei elas com cor intensidade em incrementos -1 m , -2 m , -3 m , -4 m , -5 m e -6 m .& nbsp ;. Isso criou as paredes dos edifícios .& nbsp ;. Alterei o intervalo das cores do -3 m para dar uma linha atravessando-a que era ligeiramente mais escura .& nbsp ;. Agrupei todas as camadas juntas assim elas seriam uma única camada .& nbsp ;. Você também pode usar filtro para edifícios e colorizar com Class Código, então defina a cor do código da classe para ser qualquer cor que você desejar para os lados dos edifícios.   Se você definir a modulação com intensidade, isso também pode alterar a aparência, frequentemente dando sombra aos lados dos edifícios ou o que parece janelas às vezes.<\/P><\/P>Aparência padrão antes de adicionar os lados dos edifícios e espessura ao telhado:<\/P><\/A><\/P>

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Com a ilusão de paredes adicionada e telhado engrossado (Cumberland, KY):<\/P>

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Aqui está outra vista mostrando os lados do edifício:<\/P>

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É uma ilusão com os lados dos edifícios, as cores não correspondem ao lado real dos edifícios e as diferenças na intensidade do lidar usado não mostram as verdadeiras diferenças nos lados como as janelas percebidas acima.   Como a maioria das ilusões ou representações, engana os olhos fazendo pensar que são os lados dos edifícios.   Às vezes, como a maioria das ilusões ou representações, não funciona de todos os ângulos como este edifício fez com uma baixa quantidade de pontos:<\/P>

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No geral, eu acho que os lados representativos ajudam você a identificar o que é um edifício e o que não é.  As cores dos lados do edifício não corresponderão à realidade, nem não mostram verdadeiras janelas ou verdadeiras portas.   Fazer isso geralmente é um processo muito caro e demorado após gerar modelos 3D dos edifícios.   Você ainda pode gerar os edifícios 3D com a Local Government 3D Basemap Solution para ArcGIS Pro e tê-los semi-transparentes para usar em seleção e análise sem qualquer coloração.  Você também pode usar rpks aplicados aos edifícios para representar os modelos 3D com mais precisão, mas isso novamente seria uma representação sem dados muito detalhados.  <\/P>

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Como obter Lidar facilmente para grandes áreas:<\/STRONG>  Aqui está um

vídeo <\/A>de como baixar grandes volumes de tiles Lidar facilmente do USGS para uma área de projeto.   Inclui como obter uma lista dos arquivos laz para download.   Uma vez baixados, use Convert LAS para converter os arquivos do formato LAZ para LAS.   O formato LAS é necessário para executar classificação, colorização e edição manual da nuvem de pontos.<\/P>

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Cobrindo o básico de Nuvens de Pontos Lidar Colorizadas, criando pacotes de camadas de cena e visualizando:<\/STRONG><\/P>Aqui está um

vídeo<\/A> onde eu passo pelo processo de Colorização do Lidar e o que eu observo com tempos abaixo para ir a certos itens (26 minutos de duração):<\/P>

Link:

https:\/\/esri-imagery.s3.us-east-1.amazonaws.com\/events\/UC2020\/videos\/ColorizingLidar.mp4<\/><\/>\\0:30 Segundos falando sobre entrada lidar e um pouco sobre classificação do lidar.<\/>\1:05 Adicionando serviços de imagens e revisão do alinhamento das imagens para usar na colorização do lidar.  <\/>\1:49: Adicionando serviço de imagens NAIP.<\/>\2:20: Serviços de imagens em alta resolução.<\/>\3:35: Falando sobre colorir árvores com imagens com folhas ausentes vs. folhas presentes.<\/>\4:55: Comparando imagens, calçadas colorindo as árvores com folhas ausentes.<\/>\6:00: Usando Split raster para baixar imagens para usar de um serviço.<\/>\8:25: Mosaic to New Raster das imagens divididas baixadas.<\/>\10:50: Verificar mosaico baixado<\/>\11:40: Ferramenta Colorize LAS<\/>\13:52: Falando sobre lidar, quão grande ele é, quanto tempo leva para colorir, tempos de download dos serviços usando Split Raster,   tamanho do pacote da camada de cena em relação ao lidar antes da colorização. <\/>\15:40: Adicionando o lidar colorizado e vendo-o em 3D.<\/>\16:40:  Aumentando o Limite de Exibição para permitir ver mais pontos no visualizador 3D.<\/>\17:00: Adicionando imagens e revisando o lidar colorizado.<\/>\17:56: Aumentando o Tamanho do Ponto para melhor ver os telhados, árvores e lados dos edifícios no lidar colorizado.     Falando sobre como a cor não corresponde aos lados dos edifícios.<\/>\19:00: Olhando as árvores, sombras.<\/>\19:25: Olhando os telhados e para as ruas abaixo.<\/>\20:10: Criando um Pacote de Camada de Cena da Nuvem de Pontos.<\/>\21:30: Adicionando Pacote da Camada de Cena ao Pro e vendo o aumento da velocidade devido à divisão em blocos e formatação.   Revise desta forma para acelerar.<\/>\22:30: Olhando com diferentes configurações em simbologia, Elevação, Classe, Intensidade, Retorno (lidar Geiger não tem retornos).<\/>\24:35: Olhando uma única árvore.<\/>\24:50: Ferramenta Compartilhar Pacote.<\/>\26:35: Mostrando a cena web<\/>< /SPAN >< \ / P > \ < P > \ < / P > \ < P > Também há este vídeo < / A > feito há alguns anos que aborda o tópico de maneiras diferentes . < / SPAN > < / P > \ < P > \ < / P > \ < P > DEMs : < / STRONG > < / P > \ < P > \ < / P > \ < P > Carregar um DTM (DEM) de resolução mais alta como solo é frequentemente necessário .& nbsp ; & nbsp ; Neste link < / A > você pode desligar o DTM1m_tif que é o DTM do solo lidar vs. o Serviço World Terrain para ver a diferença .& nbsp ; & nbsp ; Nos EUA , na maioria das vezes NED geralmente é bom o suficiente para que seu las colorizado fique muito próximo , mas às vezes seus edifícios colorizados irão entrar no solo e os pontos lidar próximos ao solo ficarão abaixo dele ou flutuarão sobre ele .& nbsp ; & nbsp ; Você pode pegar seus arquivos las e no ArcGIS Pro ver se os pontos do solo caem abaixo ou acima do terreno .& nbsp ; Se a diferença for muito grande , você precisa publicar seu DTM .& nbsp ; & nbsp ; A solução 3D Basemap (chamada Local Government 3D Basemap solution atualmente) pode guiá-lo através deste processo e talvez no futuro guie você pela colorização e publicação do lidar .& nbsp ; Aqui está um blog < / A > que explica como fazer isso e a ajuda < / A > .& nbsp ; & nbsp ; A Local Government 3D Basemaps solution < / A > tem tarefas que também podem guiá-lo neste processo para publicar uma elevação .& nbsp ; < / P > \ < P > \ < / P > \ < P > Ferramentas de importação para pacotes lidar colorizados de construção : < / STRONG > < / P > \ < P > Editar códigos de classificação do arquivo LAS & nbsp ; < / SPAN > - & nbsp ; Cada ponto lidar pode ter um & nbsp ; código de classificação & nbsp ; atribuído a ele que define o tipo de objeto que refletiu o pulso laser. Os pontos Lidar podem ser classificados em várias categorias, incluindo solo nu ou terreno, topo da copa e água. As diferentes classes são definidas usando códigos inteiros numéricos nos arquivos LAS.< / SPAN >< / P > \ < P > \ < / P > \ < P > Converter LAS & nbsp;-& nbsp; Converte arquivos LAS entre diferentes métodos de compressão, versões de arquivo e formatos de registro de ponto.< / SPAN >< / P >< P >< SPAN style = "color:#4c4c4c;background-color:#ffffff;"> < 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"> Extrair LAS </ A >< SPAN >& nbsp;</ SPAN>-& nbsp;< SPAN> Filtra, recorta, e reprojeta a coleção de dados lidar referenciada por um conjunto de dados LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/P>Colorize LAS<\/A> <\/SPAN>- Aplica cores e valores de infravermelho próximo de imagens ortográficas aos pontos LAS.<\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/P>Classify LAS Building<\/A> <\/SPAN>- Classifica telhados e lados de edifícios nos dados LAS.<\/SPAN><\/P>Classify Ground<\/A> <\/SPAN>- Classifica pontos do solo em dados lidar aéreo.<\/SPAN><\/P>Classify LAS by Height<\/A> <\/SPAN>- Reclassifica pontos lidar com base em sua altura a partir da superfície do solo. Principalmente usado para classificar vegetação.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Noise<\/A> <\/SPAN>- Classifica pontos LAS com características espaciais anômalas como ruído.<\/SPAN><\/P>Classify LAS Overlap<\/A> <\/SPAN>- Classifica pontos LAS de varreduras sobrepostas de levantamentos lidar aéreos.<\/SPAN><\/P>Change LAS Class Codes<\/A> <\/SPAN>- Reatribui os códigos de classificação e flags dos arquivos LAS.<\/SPAN><\/P>Create Point Cloud Scene Layer Package<\/A> <\/SPAN>- Cria um pacote de camada de cena de nuvem de pontos (.slpk file) a partir da entrada LAS, zLAS, LAZ ou conjunto de dados LAS.<\/SPAN><\/P>Share Package<\/A> <\/SPAN>- Compartilha um pacote fazendo upload para ArcGIS Online ou ArcGIS Enterprise.<\/SPAN><\/P>Share a web elevation layer<\/A>

Aqui estão alguns dados lidar colorizados para você ver:<\strong> Nuvem de pontos Helsinki (Finlândia) Scene Viewer<\a>

Baía Barneget (New Jersey, EUA)

Scene Viewer<\a>

Nuvem de Pontos da Cidade de Denver (Colorado, EUA)

Scene Viewer<\a>

Cidade de Redlands (Califórnia, EUA)

Scene Viewer<\a> Tem uma comparação entre lidar colorizado em alta resolução vs. NAIP.

Teste Lidar Kentucky (Cumberland, Kentucky, EUA)

Scene Viewer<\a> Imagens de outono aplicadas às árvores, lados dos prédios adicionados, troncos das árvores adicionados.

Lewisville, TX, EUA (perto de Dallas)

Scene Viewer<\a>

Vou adicionar mais a este blog no futuro, fiquem ligados.

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!