Métriques d'analyse
Analysis Metrics rassemble les outils qui vous disent ce que contient un nuage de points et qui en tirent des mesures, sans le modifier. Commencez ici avec tout nouveau fichier, et revenez-y pour les analyses qui extraient des objets : arbres individuels, pans de toiture, surfaces localement planes.
Par où commencer
Section intitulée « Par où commencer »Lidar Info
Section intitulée « Lidar Info »La première chose à exécuter sur n’importe quel fichier. Il produit un rapport qui indique le nombre de points, l’emprise, la plage d’intensités, les classes de classification présentes et la répartition des retours.
Il répond immédiatement à deux questions. Ce nuage est-il classifié ? Si la classe 2, le sol, est absente, vous devrez le classifier avant de faire quoi que ce soit d’utile. Quelle est sa densité ? C’est elle qui détermine la résolution de tous les rasters que vous pouvez raisonnablement en dériver.
Lidar Point Density
Section intitulée « Lidar Point Density »Cartographie, cellule par cellule, le nombre de points par unité de surface que le levé a réellement fourni. Très utile avant la conversion en grille, car il fait apparaître les lignes de vol, les lacunes et les recouvrements.
La règle pratique pour la conversion en grille : chaque cellule de votre raster doit contenir plusieurs points. Un nuage à 4 points par mètre carré permet sans difficulté un raster à 50 centimètres, et un raster à 10 centimètres seulement en inventant du détail.
Individual Tree Detection
Section intitulée « Individual Tree Detection »Repère les cimes des arbres, comme maxima locaux de la canopée avec un rayon de recherche adaptatif, et renvoie une couche de points des positions probables des troncs. C’est la base de tout inventaire forestier établi à partir du LiDAR.
Exécutez-le sur un nuage normalisé, où les hauteurs sont relatives au sol. Appliqué aux élévations brutes, il trouvera le sommet des collines plutôt que la cime des arbres. Voyez Normalize Lidar dans Filtrage et classification.
Lidar Rooftop Analysis
Section intitulée « Lidar Rooftop Analysis »Détecte les pans de toiture plans à l’intérieur des emprises de bâtiments que vous fournissez, et les renvoie sous forme de polygones portant des attributs de toiture comme l’orientation et la pente. C’est l’analyse qui sous-tend les études de potentiel solaire à l’échelle d’une ville.
Tous les outils
Section intitulée « Tous les outils »| Outil | Ce qu’il fait |
|---|---|
| Lidar Info | Rapport de métadonnées : nombre de points, emprise, plage d’intensités, histogramme des classes, répartition des retours. |
| Lidar Histogram | Distribution des fréquences d’un attribut comme l’élévation, l’intensité, l’angle de balayage ou la classe, sous forme de graphique HTML. |
| Lidar Point Density | Nombre de points par unité de surface, sous forme de raster. |
| Lidar Point Stats | Statistiques par cellule : nombre de points, nombre d’impulsions, points par impulsion, plage d’élévations et d’intensités, classe prédominante. |
| Lidar Point Return Analysis | Contrôle la cohérence de la séquence des retours et signale les anomalies. |
| Lidar Kappa | Rapport de concordance entre deux nuages classifiés, avec un raster de concordance des classes. |
| Individual Tree Detection | Repère les cimes des arbres comme maxima locaux de la canopée, et renvoie une couche de points. |
| Lidar Rooftop Analysis | Repère les pans de toiture plans dans les emprises de bâtiments, avec des attributs de toiture. |
| Lidar Ransac Planes | Identifie les points localement plans en ajustant des plans dans un voisinage. |
| Lidar Eigenvalue Features | Dérive des descripteurs de forme, comme la planéité et la linéarité, à partir de la géométrie locale autour de chaque point. |
| Normal Vectors | Calcule une normale de surface par point et l’enregistre, avec un rendu RVB. |
| Colourize Based On Class | Colore les points selon leur classification, avec les couleurs standard de l’ASPRS. |
| Colourize Based On Point Returns | Colore les points selon l’ordre de retour, ce qui fait apparaître la structure des retours multiples. |
| Find Flightline Edge Points | Extrait les points situés en bordure des bandes d’acquisition, pour le contrôle qualité. |
Remarques
Section intitulée « Remarques »Les rapports se téléchargent. Lidar Info, Lidar Histogram et les outils de contrôle produisent des documents texte ou HTML, qui sont téléchargés au lieu d’être ajoutés à la carte.
La colorisation aide à voir. Les deux outils Colourize écrivent les couleurs dans les enregistrements des points eux-mêmes, ce qui rend un nuage bien plus lisible dans tout visualiseur qui affiche la couleur des points.