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LAS ポイント統計をラスターに出力 (LAS Point Statistics As Raster)

  • 概要
  • 使用法
  • 構文
  • コードのサンプル
  • 環境
  • ライセンス情報

概要

LAS データセットが参照する LAS ファイルの計測値についての統計情報を反映したセル値を持つラスターを作成します。

使用法

  • LAS データセット レイヤーは、LAS データセットから参照される場合のあるサーフェス制御フィーチャの適用の制御にも使用できます。この制御は、LAS データセットをトライアングル サーフェスとして表示または処理する場合に適用されます。

  • LAS 形式は、ASPRS (American Society for Photogrammetry and Remote Sensing) によって定義された仕様に基づいて各ポイントの分類をサポートします。ArcGIS プラットフォームは、LAS ファイル バージョン 1.4 で規定されている以下の分類方式を適用します。

    分類値 分類タイプ

    0

    分類不可

    1

    未分類

    2

    地表

    3

    低植生

    4

    中植生

    5

    高植生

    6

    建物

    7

    低ノイズ

    8

    モデル キー/予約

    9

    水

    10

    レール

    11

    路面

    12

    オーバーラップ/予約

    13

    保護線

    14

    電線

    15

    送電塔

    16

    ワイヤー コネクタ

    17

    橋床版

    18

    高ノイズ

    19 ~ 63

    ASPRS 定義用の予約 (LAS 1.1 〜 1.3 はクラス コード 31 までをサポート)

    32 ~ 255

    ユーザー定義可能 (LAS 1.0 および 1.4 の特定バージョンでのみサポートされる)

    メモ:

    LAS 1.4 で導入された新しいクラス コード割り当ての大部分はすでに予約として指定されていますが、クラス コード 8 および 12 は、モデル キーおよびオーバーラップから予約に変更されました。

  • 植生の存在を示すような高いリターン値を持つ場所を識別するには、[方法] パラメーターに PREDOMINANT_LAST_RETURN の使用を検討してください。

  • 外れ値を持つ可能性がある場所を判定するには、[メソッド] パラメーターに Z_RANGE の使用を検討してください。

構文

arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(in_las_dataset, out_raster, {method}, {sampling_type}, {sampling_value})
パラメーター説明データ タイプ
in_las_dataset

処理対象の LAS データセット。

LAS Dataset Layer
out_raster

出力ラスターの場所と名前。ジオデータベースまたは Esri Grid などのフォルダーにラスター データセットを格納する場合、ラスター データセットの名前にファイル拡張子は付けません。ファイル拡張子を指定すると、フォルダーに格納する際のラスターの形式を定義できます。たとえば、*.tif を指定すると GeoTIFF が生成され、*.img を指定すると ERDAS IMAGINE 形式のファイルが生成されます。

ラスターを TIFF ファイルとして、またはジオデータベースに格納する場合は、ジオプロセシング環境設定を使用して、そのラスター圧縮のタイプと品質を指定できます。

Raster Dataset
method
(オプション)

出力ラスターの各セル内にある LAS ポイントについて収集した統計情報の種類

  • PULSE_COUNT —ラスト リターンのポイント数。
  • POINT_COUNT —すべてのリターンのポイント数。
  • PREDOMINANT_LAST_RETURN —ラスト リターン値の最頻値。
  • PREDOMINANT_CLASS —クラス コードの最頻値。
  • INTENSITY_RANGE —強度値の範囲。
  • Z_RANGE —標高値の範囲。
String
sampling_type
(オプション)

出力ラスターの解像度を定義するために、[サンプリング値] の解釈に使用する方法を指定します。

  • OBSERVATIONS —LAS データセット範囲の最も長い辺を分割するセル数を定義します。
  • CELLSIZE —出力ラスターのセル サイズを定義します。これがデフォルトです。
String
sampling_value
(オプション)

[サンプリング タイプ] と組み合わせて、出力ラスターの解像度を定義するために使用される値を指定します。

Double

コードのサンプル

LasPointStatsAsRaster (LAS ポイント統計をラスターに出力) の例 1 (Python ウィンドウ)

次のサンプルは、Python ウィンドウでこのツールを使用する方法を示しています。

import arcpy
from arcpy import env

env.workspace = "C:/data"
arcpy.LasPointStatsAsRaster_3d("test.lasd", "lidar_intensity.img", 
                             "INTENSITY_RANGE", "CELLSIZE", 15)
LasPointStatsAsRaster (LAS ポイント統計をラスターに出力) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次のサンプルは、スタンドアロン Python スクリプトでこのツールを使用する方法を示しています。

'''**********************************************************************
Name: LAS Point Statistics As Raster
Description: Identifies the most frequently occurring return value for 
             each pulse in a given set of LAS files. 
             Designed for use as a script tool.
**********************************************************************'''
# Import system modules
import arcpy

# Set Local Variables
lasD = arcpy.GetParameterAsText(0)
inLas = arcpy.GetParameterAsText(1) #input las files
sr = arcpy.GetParameter(2) #spatial reference of las dataset
statsRaster = arcpy.GetParameterAsText(3)

try:
    arcpy.CheckOutExtension('3D')
    # Execute CreateLasDataset
    arcpy.management.CreateLasDataset(inLas, lasD, 'RECURSION', '', sr)
    # Execute LasPointStatsAsRaster
    arcpy.management.LasPointStatsAsRaster(lasD, statsRaster, 
                                           "PREDOMINANT_RETURNS_PER_PULSE", 
                                           "CELLSIZE", 15)
    arcpy.CheckInExtension('3D')
except arcpy.ExecuteError:
    print(arcpy.GetMessages())
except Exception as err:
    print(err.args[0])

環境

  • 現在のワークスペース
  • 範囲
  • 出力座標系
  • 地理座標系変換
  • セル サイズ
  • ピラミッド
  • ラスターの統計情報
  • 出力データのコンフィグレーション キーワード
  • 自動コミット

ライセンス情報

  • Basic: 次のものが必要 3D Analyst または Spatial Analyst
  • Standard: はい
  • Advanced: はい

関連トピック

  • LAS データセット ツールセットの概要
  • ArcGIS での LIDAR の概要
  • ジオプロセシングと LAS データセット
  • LAS データセットを使用する利点
  • LAS データセットの考慮事項

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