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在创建模型或处理点云之前,可能有必要了解数据集中点的密度。点云密度是数据分辨率的一个指标:密度越高表示信息越多(高分辨率),密度越低表示信息越少(低分辨率)。了解点云密度是很重要的,因为它可能会影响未来基于点云的项目的质量或准确性,例如创建DEM的项目。向涉众客户报告这些信息可能也很重要。
为了快速获取信息并以栅格格式显示,我们创建了一个名为PointCloudDensityCalculator的自定义转换器。只需将其连接到您的点云数据集并获得结果。下面,我们将描述这个转换器的内部工作原理,以帮助您准确理解正在进行的处理和分析的类型。下面还有一个示例演示工作区,它描述了如何向密度栅格输出添加颜色,从而为数据提供更多的含义和定义。
下面的一系列步骤描述了定制PointCloudDensityCalculator的每个部分,以及它是如何生成的。用户不需要重新创建它,因为他们可以简单地下载并安装要使用的转换器。然而,如果你对内部工作感兴趣或者想了解a定制变压器可以了,这些步骤对你很有用。如果您想为这个转换器打开工作区,而不只是安装它,您必须右键单击该文件并选择在FME工作台中编辑该文件。另外,如果已经安装了转换器,可以将其添加到工作区,右键点击它,并选择“编辑”。
装天花板(abs (√(@ value (_xmax) @ value (_xmin)) / @ value (_PIXELSIZE)))) * @ value (_PIXELSIZE)
下面的图像显示了仅使用基于“PIXELSIZE”的Tiler与同时使用“PIXELSIZE”Tiler和“_big_tile_size”Tiler处理内存之间的差异。虽然当你只使用一个磁砖时,处理时间会更快,当您使用设置为两层的tiler时,处理内存使用量减少了72%。如果用户定义的像素大小非常小,而点云的面积非常大,这一点特别有用。
使用两个分蘖与像素大小25
使用一个瓷砖与像素大小25
加上一些额外的变压器,我们可以让PointCloudDensityCalculator创建的栅格更具描述性。Gavle市为我们提供了一个城市的点云,我们能够创建这个点云的密度栅格和彩色编码的密度栅格版本,如下图所示:
点云(左),密度光栅(中间),颜色 编码光栅(右)
在下面的演示中,我们将展示如何使用温哥华市的点云创建彩色编码光栅。由于采用了不同类型的扫描系统来收集点,结果显示出与Gavle市不同的模式。要重新创建此工作流,亚搏在线遵循以下步骤:
如果([0]= = 0,0,如果([0]< 100,1,如果([0]< 150,2,如果([0]< 200,3,如果([0]< 300 4,如果([0]< 400 5,如果([0]< 500、6、7)))))))
这个表达式创建0到7的值。这些值是根据每个像素的点密度分配的。在这个表达式,如果有0个点/像素,该值被设置为0。如果小于100点/像素,该值被设置为1。如果小于150个点/像素值设置为2,等。如果你想使用不同的点云来完成这个练习,分配给值的密度测量值可能需要更改,以更好地匹配您的点云。您也可以使用更多或更少的值(例如。更多或更少的颜色)如果你想要。
由于使用的激光雷达扫描系统的类型不同,该演示结果与Gavle市的情况有所不同。我们仍然能够更清楚地看到点云密度是高还是低。
点云(左),密度光栅(中间),颜色编码光栅(右)
要了解更多关于为栅格添加颜色的信息,请访问我们的文章光栅计算和光栅调色板。
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