Résumé
Evalue les statistiques des points LAS superposés à la surface définie par des entités surfaciques.
Utilisation
-
Vous pouvez configurer la couche de jeu de données LAS pour qu’elle limite les points LAS affichés et traités. Pour ce faire, sélectionnez une combinaison de codes de classification, d’indicateurs de classification et de valeurs renvoyées dans les paramètres de filtre de la couche. Les filtres peuvent être définis par l’intermédiaire de la boîte de dialogue Layer Properties (Propriétés de la couche) ou de l’outil Make LAS Dataset Layer (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
arcpy.ddd.LasPointStatsByArea(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 |
Sortie dérivée
Nom | Explication | Type de données |
output_polygons | Entités surfaciques en entrée mises à jour. | Classe d’entités |
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
- Basic: Requiert 3D Analyst
- Standard: Requiert 3D Analyst
- Advanced: Requiert 3D Analyst