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Estadísticas de dataset LAS

Disponible con una licencia de 3D Analyst.

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

  • Resumen
  • Uso
  • Sintaxis
  • Muestra de código
  • Entornos
  • Información de licenciamiento

Resumen

Calcula o actualiza estadísticas para un dataset LAS y genera un informe estadístico opcional.

Uso

  • Al calcular estadísticas se creará un índice espacial y de atributos que ayuda a optimizar el rendimiento de visualización y análisis. Las estadísticas también ofrecen una estimación más precisa del espaciado de punto promedio, así como más detalles sobre los atributos de puntos. Las estadísticas se almacenan en un archivo con el mismo nombre que el archivo LAS correspondiente, pero acaban en la extensión .lasx.

  • Las estadísticas habilitan las opciones de filtrado para una capa de dataset LAS para visualizar automáticamente los códigos de clase disponibles y devolver valores que se encuentran en los archivos LAS. La capa del dataset LAS se puede filtrar por medio del cuadro de diálogo Propiedades de capa o la herramienta Crear capa de dataset LAS.

  • El archivo de informe estadístico opcional proporciona una vista general de las propiedades de todos los archivos LAS en el dataset LAS o cada archivo LAS en un formato de texto que se pueden importar en cualquier número de aplicaciones.

  • Si se modifican los marcadores o los códigos de clasificación de un archivo LAS, sus estadísticas quedan invalidadas y deberá recalcularlas. De igual modo, si agrega referencias de archivo LAS nuevas a un dataset LAS, las estadísticas también quedarán invalidadas.

Sintaxis

arcpy.management.LasDatasetStatistics(in_las_dataset, {calculation_type}, {out_file}, {summary_level}, {delimiter}, {decimal_separator})
ParámetroExplicaciónTipo de datos
in_las_dataset

El dataset LAS que se va a procesar.

LAS Dataset Layer
calculation_type
(Opcional)

Especifica si las estadísticas se calcularán para todos los archivos LIDAR o solamente para aquellos que no tienen estadísticas:

  • SKIP_EXISTING_STATS —Los archivos LAS con estadísticas actualizadas se omitirán y las estadísticas se calcularán solamente para los recién agregados o los archivos LAS que se actualizaron desde el cálculo inicial. Esta es la opción predeterminada.
  • OVERWRITE_EXISTING_STATS —Las estadísticas se calcularán para todos los archivos LAS, incluidos los que tienen estadísticas actualizadas. Esto es útil si los archivos LAS se modificaron en una aplicación externa que no fue detectada por ArcGIS.
Boolean
out_file
(Opcional)

El archivo de texto de salida que incluirá el resumen de las estadísticas de dataset LAS.

Text File
summary_level
(Opcional)

Especifica el tipo de resumen incluido en el informe.

  • DATASET —El informe resumirá las estadísticas de todo el dataset LAS. Esta es la opción predeterminada.
  • LAS_FILES —El informe resumirá las estadísticas de los archivos LAS a los que el dataset LAS hace referencia.
String
delimiter
(Opcional)

Delimitador empleado para indicar la separación de las entradas en las columnas de la tabla del archivo de texto.

  • SPACE —Se utilizará un espacio para delimitar los valores de campo. Esta es la opción predeterminada.
  • COMMA —Se utilizará una coma para delimitar los valores de campo. Esta opción no aplica si el separador decimal también es una coma.
String
decimal_separator
(Opcional)

El carácter decimal usado en el archivo de texto para diferenciar al entero de un número de su parte fraccionaria.

  • DECIMAL_POINT —Se usa un punto como carácter decimal. Esta es la opción predeterminada.
  • DECIMAL_COMMA —Se usa una coma como carácter decimal.
String

Salida derivada

NombreExplicaciónTipo de datos
derived_las_dataset

El dataset LAS actualizado.

Capa de dataset LAS

Muestra de código

Ejemplo 1 de LASDatasetStatistics (ventana de Python)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en la ventana de Python.

import arcpy
from arcpy import env

env.workspace = "C:/data"
arcpy.LASDatasetStatistics_3d("test.lasd", "NO_FORCE", "LAS_FILE", 
                            "DECIMAL_POINT", "SPACE", "LAS_summary.txt")
Ejemplo 2 de LASDatasetStatistics (secuencia de comandos independiente)

En el siguiente ejemplo se muestra cómo usar esta herramienta en un script independiente de Python.

'''*********************************************************************
Name: Modify Files in LAS Dataset& Calculate Stats for LASD
Description: Adds files & surface constraints to a LAS dataset, then 
             calculates statistics and generates report.
*********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

try:
    # Script variables
    arcpy.env.workspace = 'C:/data'
    lasd = 'sample.lasd'
    oldLas = ['2006', '2007/file2.las']
    newLas = ['2007_updates_1', '2007_updates_2']
    oldSurfaceConstraints = ['boundary.shp', 'streams.shp']
    newSurfaceConstraints = [['sample.gdb/boundary', '<None>', 
                              'Soft_Clip']
                             ['sample.gdb/streams', 'Shape.Z', 
                              'Hard_Line']]
    arcpy.management.RemoveFilesFromLasDataset(lasd, oldLas, 
                                               oldSurfaceConstraints)
    arcpy.management.AddFilesToLasDataset(lasd, newLas, 'RECURSION', 
                                          newSurfaceConstraints)
    arcpy.management.LasDatasetStatistics(lasd, "UPDATED_FILES", 
                                          "lasd_stats.txt", 
                                          "LAS_FILE", "DECIMAL_POINT", 
                                          "SPACE", "LAS_summary.txt")
except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())
except Exception as err:
    print(err.args[0])

Entornos

  • Espacio de trabajo actual

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere 3D Analyst o Spatial Analyst
  • Standard: Sí
  • Advanced: Sí

Temas relacionados

  • Información general del conjunto de herramientas Dataset LAS
  • Recorrido rápido por LIDAR en ArcGIS
  • Geoprocesamiento y datasets LAS
  • Ventajas de utilizar datasets de LAS
  • Consideraciones del dataset LAS

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