Résumé
Evalue les statistiques des points LAS superposés à la surface définie par des entités surfaciques.
Utilisation
-
Lorsqu'un jeu de données LAS est spécifié en entrée, tous les points de données qu'il référence dans les fichiers LAS sont traités. Un sous-ensemble de données Lidar peut également être sélectionné en fonction de ses codes de classification, ses balises de classification et ses valeurs renvoyées en appliquant les filtres de points LAS souhaités via une couche de jeu de données LAS. Les filtres peuvent être définis par l'intermédiaire de la boîte de dialogue des propriétés de la couche ou de l'outil Créer une couche de jeu de données LAS.
Utilisez cet outil pour déterminer les caractéristiques des points Lidar sur des régions d'intérêt définies par des limites surfaciques. Seule l'altitude obtenue à partir de points LAS est évaluée. Les valeurs Z auxquelles contribuent les entités de contrainte de surface référencées par le jeu de données LAS sont ignorées.
Cet outil ajoute plusieurs champs à la table attributaire des entités en entrée. Si les champs existent déjà, leurs valeurs sont écrasées. Les valeurs des champs actualisés reflètent les statistiques indiquées concernant les points LAS superposés à l'entité en entrée :
- Z_MIN : valeur Z minimale.
- Z_MAX : valeur Z maximale.
- Z_MEAN : valeur Z moyenne.
- POINT_COUNT : décompte des points LAS qui ont été évalués.
- STD_DEV : écart type des valeurs Z.
Syntaxe
LasPointStatsByArea_3d (in_las_dataset, in_features, out_property)
Paramètre | Explication | Type de données |
in_las_dataset | Jeu de données LAS à traiter. | LAS Dataset Layer |
in_features | Polygone qui définit la surface pour laquelle des statistiques seront signalées. | Feature Layer |
out_property [out_property,...] | Propriétés qui seront calculées.
| String |
Exemple de code
Exemple 1 d'utilisation de l'outil LasPointStatsByArea (fenêtre Python)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de cet outil dans la fenêtre Python.
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = 'C:/data'
arcpy.ddd.LasPointStatsByArea('city_lidar.lasd', 'study_area.shp',
['Z_MIN', 'Z_MAX'])
Exemple 2 d'utilisation de l'outil LasPointStatsByArea (script autonome)
L'exemple suivant illustre l'utilisation de cet outil dans un script Python autonome.
'''****************************************************************************
Name: Extract Building Footprints
Description: Extract footprint from lidar points classified as buildings,
regularize its geometry, and calculate the building height.
****************************************************************************'''
import arcpy
lasd = arcpy.GetParameterAsText(0)
footprint = arcpy.GetParameterAsText(1)
try:
lasd_layer = 'building points'
arcpy.management.MakeLasDatasetLayer(lasd, lasd_layer, class_code=6)
temp_raster = 'in_memory/bldg_raster'
arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasd_layer, temp_raster,
'PREDOMINANT_CLASS', 'CELLSIZE', 2.5)
temp_footprint = 'in_memory/footprint'
arcpy.conversion.RasterToPolygon(temp_raster, temp_footprint)
arcpy.ddd.RegularizeBuildingFootprint(temp_footprint, footprint,
method='RIGHT_ANGLES')
arcpy.ddd.LasPointStatsByArea(lasd_layer, footprint, ['MIN_Z', 'MAX_Z'])
arcpy.management.AddField(footprint, 'Height', 'Double')
arcpy.management.CalculateField(footprint, 'Height',
"round('!Z_Max! - !Z_Min!', 2)",
'PYTHON_9.3')
except arcpy.ExecuteError:
print(arcpy.GetMessages())
Environnements
Informations de licence
- ArcGIS Desktop Basic: Requiert 3D Analyst
- ArcGIS Desktop Standard: Requiert 3D Analyst
- ArcGIS Desktop Advanced: Requiert 3D Analyst