Laspy ಜೊತೆಗೆ LAS/LAZ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಒಂದು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

Laspy ಜೊತೆಗೆ LAS ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ LAS ಅಥವಾ LAZ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಸಮರ್ಥ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಲಾಸ್ಪಿ, LAS ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಲು, ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್, LAS ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸುವಂತಹ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು a ನಿಂದ ಪ್ರತಿ ಹತ್ತನೇ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಸೋಮಾರಿ ಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮರುಬಳಕೆ ಲಾಸ್ಹೆಡರ್. ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಡರ್‌ಗಳು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಣಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ.

ಹೊಸದನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವಾಗ ಲಾಸ್ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹೆಡರ್‌ನಿಂದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್, ಬಳಕೆದಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ರಚನೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಅಸಮಾನತೆಯು ತಲೆಬರಹದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಪಾಯಿಂಟ್_ಎಣಿಕೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದಿರಬಹುದು.

ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಮಾಪಕಗಳು ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್_ಕೌಂಟ್‌ನಂತಹ ಹೆಡರ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರವಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಲಾಸ್ಪಿ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಲಾಸ್ಪಿಯೊಂದಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವುದು

ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ a LAZ ಫೈಲ್, ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಬಳಸಿ ಮೂಲ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಲೇಸ್ಪಿ.ರೀಡ್() ಕಾರ್ಯ, ನಾವು ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಕುರಿತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವು ಪ್ರತಿ ಹತ್ತನೇ ಬಿಂದುವನ್ನು ಆರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭೌಗೋಳಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ np.arange() ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು. ಅಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೂಲ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ನಕಲಿಸಿ ಪಾಯಿಂಟ್_ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ ಹೆಡರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಅಂಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ನಕಲು () ಮೂಲ ಹೆಡರ್‌ನ ಆಳವಿಲ್ಲದ ನಕಲನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯ ಪಾಯಿಂಟ್_ಎಣಿಕೆ ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಕ್ಷೇತ್ರ. ಹೊಸ ಹೆಡರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಿದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಸದಕ್ಕೆ ಹಂಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಲಾಸ್ಡೇಟಾ ನಿಜವಾದ x, y ಮತ್ತು z ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ದಿ ಲಾಸ್ಡೇಟಾ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ LAZ ಫೈಲ್ ಆಗಿ ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಬರೆಯಿರಿ () ವಿಧಾನ. ದೊಡ್ಡ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗಳಿಂದ ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೊದಲನೆಯದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೋಡಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ನಿಖರವಾದ ಆಫ್‌ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು 3D ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾದ ಮೂಲವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ದಿ header.offsets ಅಟ್ರಿಬ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ x, y ಮತ್ತು z ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲ್ಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ನವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಹೆಡರ್.ಸ್ಕೇಲ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾವು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಳಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅಂತಿಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಚೌಕಟ್ಟು. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲ್ಡ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಣಿಕೆಯು ಊಹಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಟೆಸ್ಟ್ಕೇಸ್ ವರ್ಗ, ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ self.assertEqual() ವಿಧಾನ. ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೌನ್‌ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹಲವಾರು ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

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 ಫೈಲ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಮಂದವಾದ, ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ನಿಜವಾದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆಯೇ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಲಾಸ್ಹೆಡರ್ ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ನಂತರ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ತೊಂದರೆಯಾಗಿದೆ. ಪಾಯಿಂಟ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಡೇಟಾದ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು (x, y, ಮತ್ತು z) ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಹೆಡರ್ ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬೇಕು. ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಆಫ್ಸೆಟ್ಗಳು ಪ್ರತಿ ಆಯಾಮಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಆದರೆ ಮಾಪಕಗಳು ಪಾಯಿಂಟ್ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶೇಖರಣೆಗಾಗಿ.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ LAS ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆಯಾಮಗಳ ಸಮಗ್ರತೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ x, y, ಮತ್ತು z ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ತೀವ್ರತೆ ಅಥವಾ GPS ಸಮಯದಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬೈಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಈ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಡೌನ್‌ಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿನ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಕಡಿಮೆ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಣಿಕೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಾತರಿಪಡಿಸಬೇಕು. ದಿ add_extra_dim ರಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆ ಮಂದವಾದ LAS ಹೆಡರ್‌ಗೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಆಯಾಮಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ವೇಗದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮೋಡಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಶಿರೋಲೇಖಕ್ಕೆ ಮಾನವನ ಟ್ವೀಕ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ, ಸಮರ್ಥ ಸೂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ನಿಶ್ಚೇಷ್ಟಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು. ನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಿಶ್ಚೇಷ್ಟಿತ, ನೀವು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆಯೇ ಅಗಾಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಅಥವಾ ಬಹು LAZ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.