લેસ્પી સાથે એલએએસ/એલએઝેડ ફાઇલોને અસરકારક રીતે ડાઉનસેમ્પલિંગ: એક પગલું-દર-પગલું માર્ગદર્શિકા

Laspy સાથે LAS ડેટાને ડાઉનસેમ્પલિંગ કરવાની પ્રક્રિયાને સમજવી

પાયથોનમાં મોટી LAS અથવા LAZ ફાઇલો સાથે કામ કરતી વખતે, કાર્યક્ષમ પ્રક્રિયા અને વિશ્લેષણ માટે ડાઉનસેમ્પલિંગ આવશ્યક છે. લાસ્પી, LAS ડેટાને વાંચવા, લખવા અને બદલવા માટેનું પાયથોન પેકેજ, પોઈન્ટ ક્લાઉડ ડેટાને હેરફેર કરવાની અસંખ્ય રીતો પ્રદાન કરે છે, જેમ કે LAS હેડરો બનાવવા અને સંપાદિત કરવા.

આ ઉદાહરણ બતાવે છે કે a માંથી દરેક દસમા બિંદુને કાઢીને ડેટાસેટને કેવી રીતે ડાઉનસેમ્પલ કરવું આળસ ફાઇલ કરો અને અસ્તિત્વમાંનો ફરીથી ઉપયોગ કરો લેસહેડર. આ માટે હેડરો ડેટા સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેની સમજ જરૂરી છે, ખાસ કરીને જ્યારે વિવિધ પોઈન્ટ કાઉન્ટ્સ સાથે કામ કરે છે.

નવી સ્થાપના કરતી વખતે લાસડેટા હાલના હેડરમાંથી ઑબ્જેક્ટ, વપરાશકર્તાઓ વારંવાર મેળ ખાતા અરે કદનો સામનો કરે છે. આ અસમાનતા થાય છે કારણ કે હેડરની બિંદુ_ગણતરી નવા ડેટા સાથે આપમેળે સંરેખિત ન થઈ શકે.

પડકાર એ મૂલ્યાંકન કરવાનો છે કે શું ઑફસેટ્સ, સ્કેલ અને પોઇન્ટ_કાઉન્ટ જેવા હેડર એટ્રિબ્યુટ્સને મેન્યુઅલી સંશોધિત કરવાની જરૂર છે અથવા શું ત્યાં વધુ સ્વચાલિત ઉકેલ છે. આ પોસ્ટ સમજાવે છે કે કેવી રીતે ઉપયોગ કરીને ડાઉનસેમ્પલિંગ કરતી વખતે આ મૂલ્યોને યોગ્ય રીતે અપડેટ કરવું લાસ્પી, અસરકારક પ્રક્રિયામાં પરિણમે છે.

Laspy સાથે ઑપ્ટિમાઇઝિંગ પોઇન્ટ ક્લાઉડ ડાઉનસેમ્પલિંગ

આ પોસ્ટમાં પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ ડાઉનસેમ્પલિંગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે LAZ ફાઇલ, જે મોટા બિંદુ ક્લાઉડ ડેટાસેટ્સનું સંચાલન કરવા માટે જરૂરી છે. નો ઉપયોગ કરીને મૂળ ફાઇલને આયાત કરીને laspy.read() ફંક્શન, આપણે પોઈન્ટ ડેટા અને હેડરને એક્સેસ કરી શકીએ છીએ જે પોઈન્ટ ક્લાઉડ વિશે મેટાડેટા ધરાવે છે. ડાઉનસેમ્પલિંગ તકનીકમાં દરેક દસમા બિંદુને પસંદ કરવાનો સમાવેશ થાય છે, જે નિર્ણાયક ભૌગોલિક ગુણધર્મોને જાળવી રાખીને ડેટાસેટના કદને ઘટાડે છે. આ ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે np.arange() સૂચકાંકોની શ્રેણી બનાવવા માટે. પોઈન્ટ પસંદ કર્યા પછી, મેટાડેટામાં સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે મૂળ ફાઇલમાંથી હેડરની નકલ કરો, જેમ કે બિંદુ_ફોર્મેટ અને આવૃત્તિ.

જો કે, એક સામાન્ય સમસ્યા ત્યારે થાય છે જ્યારે મૂળ હેડરમાં પોઈન્ટની સંખ્યા ડાઉનસેમ્પલ ડેટાને અનુરૂપ હોતી નથી. આને ઠીક કરવા માટે, અમે ઉપયોગ કરીએ છીએ નકલ() મૂળ હેડરની છીછરી નકલ બનાવવા અને મેન્યુઅલી સંશોધિત કરવા માટેનું કાર્ય બિંદુ_ગણતરી ડાઉન સેમ્પલ પોઈન્ટની સંખ્યાને પ્રતિબિંબિત કરવા માટે ફીલ્ડ. નવું હેડર બનાવ્યા પછી, ડાઉન સેમ્પલ પોઈન્ટ નવા માટે ફાળવવામાં આવે છે લાસડેટા ઑબ્જેક્ટ જેમાં વાસ્તવિક x, y અને z કોઓર્ડિનેટ્સ હોય છે. છેલ્લે, ધ લાસડેટા નો ઉપયોગ કરીને નવી LAZ ફાઇલ તરીકે સાચવવામાં આવે છે લખો() પદ્ધતિ આ સ્ક્રિપ્ટ એવા વપરાશકર્તાઓ માટે કાર્યક્ષમ છે જેમને મોટા બિંદુ વાદળોમાંથી નાના ડેટાસેટ્સ કાઢવાની જરૂર છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ ડાઉનસેમ્પલ ડેટા માટે ઑફસેટ્સ અને સ્કેલની આપમેળે પુનઃગણતરી કરીને પ્રથમને વિસ્તૃત કરે છે. પોઈન્ટ ક્લાઉડ સાથે કામ કરતી વખતે, સચોટ ઓફસેટ્સ હોવું મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે 3D સ્પેસમાં ડેટાની ઉત્પત્તિ સૂચવે છે. આ header.offsets ડાઉનસેમ્પલ પોઈન્ટમાંથી ન્યૂનતમ x, y અને z કોઓર્ડિનેટ્સ સાથે વિશેષતા અપડેટ કરવામાં આવે છે. એ જ રીતે, સ્કેલ પરિબળો કે જે બિંદુ ડેટાની ચોકસાઇને અસર કરે છે તે આનો ઉપયોગ કરીને સેટ કરવામાં આવે છે હેડર.સ્કેલ્સ લક્ષણ આ સ્ક્રિપ્ટ માત્ર પોઈન્ટ ક્લાઉડના કદને ઘટાડી શકતી નથી, પરંતુ તે ખાતરી પણ આપે છે કે ડેટા ચોક્કસ અને સંરેખિત છે, જે તેને વ્યવહારુ ઉપયોગ માટે વધુ યોગ્ય બનાવે છે.

છેલ્લે, અંતિમ સ્ક્રિપ્ટ પાયથોન્સ સાથે એકમ પરીક્ષણ દર્શાવે છે એકીકૃત ફ્રેમવર્ક આ સ્ક્રિપ્ટમાં, એક ટેસ્ટ કેસ નક્કી કરે છે કે ડાઉન સેમ્પલ પોઇન્ટ ગણતરી અનુમાનિત મૂલ્યને અનુરૂપ છે કે કેમ. ડાઉનસેમ્પલિંગ પ્રક્રિયા સમગ્ર સંદર્ભો અને ડેટાસેટ્સમાં સતત કાર્ય કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે આ મહત્વપૂર્ણ છે. ટેસ્ટ કેસનો ઉપયોગ કરીને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે ટેસ્ટકેસ વર્ગ, અને સરખામણીનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવે છે self.asssertEqual() પદ્ધતિ વર્કફ્લોમાં પરીક્ષણનો સમાવેશ કરીને, અમે ખાતરી કરી શકીએ છીએ કે ડાઉનસેમ્પલિંગ પ્રક્રિયા મોટા પ્રોજેક્ટ્સ અથવા પાઇપલાઇન્સ પર જમાવતા પહેલા યોગ્ય રીતે કાર્ય કરે છે. આ સ્ક્રિપ્ટ વપરાશકર્તાઓને ઘણી પોઈન્ટ ક્લાઉડ ફાઇલો સાથે કામ કરતી વખતે સમસ્યાઓ અને અસંગતતાઓને ટાળવામાં મદદ કરે છે.

import laspy
import numpy as np
from copy import copy
# Load the existing LAZ file
las = laspy.read("input_file.laz")
# Downsample by taking every 10th point
indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
downsampled_points = las.points[indices]
# Copy the header and adjust the point count
header = copy(las.header)
header.point_count = len(downsampled_points)
# Create new LasData with downsampled points
d_las = laspy.LasData(header)
d_las.points = downsampled_points
# Write to a new LAZ file
d_las.write("downsampled_output.laz")

import laspy
import numpy as np
# Load the original LAZ file
las = laspy.read("input_file.laz")
# Downsample by taking every 10th point
indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
downsampled_points = las.points[indices]
# Create new header and adjust offsets/scales
header = laspy.LasHeader(point_format=las.header.point_format, version=las.header.version)
header.offsets = np.min([las.x[indices], las.y[indices], las.z[indices]], axis=1)
header.scales = np.array([0.01, 0.01, 0.01])  # Set new scales
# Create new LasData and write to file
downsampled_las = laspy.LasData(header)
downsampled_las.points = downsampled_points
downsampled_las.write("downsampled_with_scales.laz")

import unittest
import laspy
import numpy as np
class TestDownsampling(unittest.TestCase):
    def test_downsample_point_count(self):
        las = laspy.read("input_file.laz")
        indices = np.arange(0, len(las.points), 10)
        downsampled_points = las.points[indices]
        self.assertEqual(len(downsampled_points), len(indices))
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

LAS ફાઇલ મેટાડેટા અને અદ્યતન ડાઉનસેમ્પલિંગ તકનીકોનું સંચાલન

સાથે વિશાળ ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કરતી વખતે લાસ્પી, મેટાડેટાનું સંચાલન એ વાસ્તવિક બિંદુ ક્લાઉડ ડેટાનું સંચાલન કરવા જેટલું જ નિર્ણાયક છે. ની ચોકસાઈ જાળવવી LasHeader ડાઉનસેમ્પલિંગ પછી મૂલ્યો એ નોંધપાત્ર મુશ્કેલી છે. કારણ કે બિંદુ ક્લાઉડ ડેટાના કોઓર્ડિનેટ્સ (x, y, અને z) બદલાય છે, હેડરમાં આ ફેરફારોને પ્રતિબિંબિત કરવું આવશ્યક છે. પુનઃગણતરી ઓફસેટ્સ દરેક પરિમાણ માટે લઘુત્તમ મૂલ્યોની પુનઃગણતરી જરૂરી છે, જ્યારે ભીંગડા પોઈન્ટ ડેટાની ચોકસાઈ નક્કી કરો, ખાસ કરીને સ્ટોરેજ માટે.

મૂલ્યાંકન કરવા માટેનું બીજું પરિબળ એ LAS ફાઇલમાં વધારાના પરિમાણોની અખંડિતતા છે. સામાન્ય x, y, અને z કોઓર્ડિનેટ્સ, જેમ કે તીવ્રતા અથવા GPS સમય સિવાયની માહિતી રાખવા માટે સામાન્ય રીતે વધારાની બાઈટનો ઉપયોગ થાય છે. જો ડેટાસેટમાં આ વધારાના પરિમાણો હોય, તો ડાઉનસેમ્પલિંગ કરતી વખતે તેને હેન્ડલ કરવું આવશ્યક છે. તમારે બાંહેધરી આપવી જોઈએ કે વધારાના પરિમાણોમાંના પોઈન્ટની સંખ્યા પ્રાથમિક ડેટામાં ઘટેલા પોઈન્ટની ગણતરીને અનુરૂપ છે. આ ઉમેરો_વધારાની_મંદ માં કાર્યક્ષમતા લાસ્પી LAS હેડરમાં વૈવિધ્યપૂર્ણ પરિમાણો ઉમેરવાને સક્ષમ કરે છે.

છેલ્લે, સ્પીડ ઓપ્ટિમાઇઝેશન એ મહત્વનું પરિબળ છે જેને ધ્યાનમાં લેવાનું છે જ્યારે પોઈન્ટ ક્લાઉડને ડાઉન સેમ્પલિંગ કરો. જ્યારે સામાન્ય રીતે હેડરમાં માનવ ફેરફારોની આવશ્યકતા હોય છે, કાર્યક્ષમ અનુક્રમણિકાનો લાભ લઈને અને એરે ઑપરેશન્સ લાગુ કરીને પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરવી નમી પ્રક્રિયાને નોંધપાત્ર રીતે વેગ આપી શકે છે. ની શક્તિનો ઉપયોગ કરીને નમી, તમે પ્રદર્શનને બલિદાન આપ્યા વિના પ્રચંડ ડેટાસેટ્સનું ઝડપથી સંચાલન કરી શકો છો. આ તમને મોટા પ્રોજેક્ટ્સના ઉકેલોને વિસ્તૃત કરવા અથવા બહુવિધ LAZ ફાઇલોની પ્રક્રિયા કરવા માટે સ્વયંસંચાલિત પાઇપલાઇન્સ માટે પરવાનગી આપે છે.