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在创建模型或处理点云之前,可能需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)。理解点云密度是很重要的,因为它可能会影响将来基于点云的项目的质量或准确性,比如创建DEM。向涉众客户报告这些信息可能也很重要。
为了快速获取该信息并以光栅格式显示它,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方式,以帮助您准确地理解正在执行的处理和分析的类型。下面还有一个示例演示工作空间,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transformer来使用。但是,如果你对内部工作方式感兴趣或者想了解a定制变压器这些步骤对你会很有用。如果您希望打开这个转换器的工作空间,而不是仅仅安装它,那么您必须右键单击该文件并选择在FME Workbench中编辑该文件。或者,如果已经安装了transformer,您可以将其添加到您的工作空间中,右键单击它,然后选择“Edit”。
小区(ABS(SQRT((@值(_xmax) - @值(_xmin))/ @值(_PIXELSIZE))))* @值(_PIXELSIZE)
下图显示仅使用基于瓦工与使用“PIXELSIZE”瓦工和“_big_tile_size”瓦工无论是“PIXELSIZE”之间如何处理记忆改变图像。虽然处理时间更快,当你只需要使用一个瓦工,处理内存使用率是72%,少当您使用两层铺放成立。这是特别有用的,如果用户定义的像素尺寸是非常小的和点云是面积非常大。
运用二与像素大小25瓦工
运用一瓦工用像素大小25
通过一些额外的转换,我们可以使PointCloudDensityCalculator创建的栅格更具描述性。Gavle市为我们提供了城市的点云,我们能够创建密度栅格和彩色编码密度栅格版本的点云,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,我们展示了如何使用温哥华市的点云创建彩色编码的栅格。结果显示,由于采用了不同类型的扫描系统来收集点,所看到的模式与Gavle市不同。要重新创建这个工作流程,请遵循以下步亚搏在线骤:
如果(A [0] == 0,0,如果(A [0] <100,1,如果(A [0] <150,2,如果(A [0] <200,3,如果(A [0] <300,4,如果(A [0] <400,5,如果(A [0] <500,6,7)))))))
该表达式到7创建值0。该值是基于每像素的点的密度分配。在这个表达式中,如果有0点/像素,该值被设置为0。如果有低于100点/像素,则将该值设置为1。如果有低于150点/像素的值被设置为2,等等。如果您正在尝试使用不同的点云遵循这个练习中,分配给值密度测量可能会需要进行修改,以您的点云更好地匹配。你也可以使用更多或更少的值(即。更多或更少的颜色),如果您想。
由于激光雷达扫描系统的类型不同,该演示结果与Gavle市所见的模式不同。我们仍然能够更清楚地看到点云密度在哪里高,在哪里低。
点云(左),密度光栅(中间),颜色编码光栅(右)
要了解更多关于添加颜色到光栅,请访问我们的文章栅格计算和光栅调色板。
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