Laspy를 사용하여 효율적으로 LAS/LAZ 파일 다운샘플링: 단계별 가이드

Laspy를 사용한 LAS 데이터 다운샘플링 프로세스 이해

Python에서 대규모 LAS 또는 LAZ 파일을 작업할 때 효율적인 처리 및 분석을 위해서는 다운샘플링이 필수적입니다. LAS 데이터를 읽고 쓰고 변경하기 위한 Python 패키지인 는 LAS 헤더 생성 및 편집과 같이 포인트 클라우드 데이터를 조작하는 다양한 방법을 제공합니다.

이 예에서는 데이터 세트에서 10분의 1 포인트마다 추출하여 데이터세트를 다운샘플링하는 방법을 보여줍니다. 파일을 만들고 기존 파일을 재사용합니다. . 이를 위해서는 특히 다양한 포인트 수로 작업할 때 헤더가 데이터와 상호 작용하는 방식을 이해해야 합니다.

새로 설립할 때 기존 헤더의 개체에서 배열 크기가 일치하지 않는 경우가 자주 발생합니다. 이러한 불일치는 헤더의 새 데이터와 자동으로 정렬되지 않을 수 있습니다.

문제는 오프셋, 스케일, point_count와 같은 헤더 속성을 수동으로 수정해야 하는지, 아니면 더 자동화된 솔루션이 있는지 평가하는 것입니다. 이 게시물에서는 다음을 사용하여 다운샘플링할 때 이러한 값을 올바르게 업데이트하는 방법을 설명합니다. , 효과적인 프로세스가 이루어집니다.

명령	사용예
laspy.read()	이 명령은 LAS 또는 LAZ 파일을 LasData 개체로 변환합니다. 파일에서 포인트 클라우드 데이터와 헤더 정보를 추출하여 Python에서 수정 및 처리가 가능합니다.
np.arange()	일정한 간격으로 배열된 인덱스 배열을 만듭니다. 이 시나리오에서는 다운샘플링에 필수적인 로드된 포인트 클라우드 데이터에서 매 10번째 포인트를 선택합니다.
laspy.LasHeader()	이 명령은 LAS 및 LAZ 데이터에 대한 새 헤더를 생성합니다. 헤더는 포인트 형식, 버전, 오프셋, 스케일 등을 생성하거나 편집할 때 중요한 주요 메타데이터를 제공합니다. .
header.offsets	점 구름 데이터의 최소 x, y 및 z 좌표를 결정합니다. 이는 포인트 클라우드의 참조점을 변경하는 데 도움이 되므로 다운샘플링 후 올바른 데이터 표현을 얻을 수 있습니다.
header.scales	축척 비율을 정의하여 x, y 및 z 값의 정밀도를 지정합니다. 다운샘플링 후 배율 인수를 다시 계산하고 수정하는 것은 데이터 무결성을 유지하는 데 중요할 수 있습니다.
copy()	개체의 얕은 복사본을 만듭니다. 이 경우 원본 포인트 클라우드에서 기존 헤더를 전송하는 데 사용되어 새 데이터 세트에 대한 변경 사항이 원본 데이터를 손상시키지 않도록 보장합니다.
downsampled_las.write()	이 명령은 업데이트되거나 새로 형성된 포인트 클라우드를 작성하여 다운샘플링된 포인트 클라우드를 새로운 LAS 또는 LAZ 파일로 저장합니다. 파일에 대한 객체입니다.
unittest.TestCase	이는 테스트 케이스를 생성하는 데 사용되는 Python의 단위 테스트 프레임워크의 기반 클래스입니다. 이 기사에서는 이를 사용하여 정확한 양의 포인트가 유지되는지 확인함으로써 다운샘플링 프로세스를 테스트합니다.
self.assertEqual()	단위 테스트는 두 값을 비교하고 같지 않으면 오류를 반환합니다. 이 예에서는 다운샘플링된 포인트 수가 예측된 수와 일치하는지 확인합니다.

Laspy를 사용하여 포인트 클라우드 다운샘플링 최적화

이 게시물의 첫 번째 스크립트는 다운샘플링에 중점을 둡니다. 대규모 포인트 클라우드 데이터 세트를 관리하는 데 필요한 파일입니다. 다음을 사용하여 원본 파일을 가져옵니다. 함수를 사용하면 포인트 클라우드에 대한 메타데이터가 포함된 헤더와 포인트 데이터에 액세스할 수 있습니다. 다운샘플링 기술에는 매 10분의 1 지점을 선택하는 작업이 포함되며, 이는 중요한 지리적 속성을 유지하면서 데이터 세트의 크기를 최소화합니다. 이는 다음을 사용하여 수행됩니다. 인덱스 배열을 구축합니다. 포인트를 선택한 후 원본 파일의 헤더를 복사하여 다음과 같은 메타데이터의 호환성을 보장합니다. point_format 그리고 버전.

그러나 원본 헤더의 포인트 수가 다운샘플링된 데이터와 일치하지 않는 경우 일반적인 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 원본 헤더의 얕은 복사본을 만들고 수동으로 수정하는 기능 필드는 다운샘플링된 포인트 수를 반영합니다. 새 헤더를 생성한 후 다운샘플링된 포인트가 새 헤더에 할당됩니다. 실제 x, y, z 좌표를 포함하는 객체입니다. 마지막으로, 라스데이터 다음을 사용하여 새 LAZ 파일로 저장됩니다. 쓰다() 방법. 이 스크립트는 더 큰 포인트 클라우드에서 더 작은 데이터 세트를 추출해야 하는 사용자에게 효율적입니다.

두 번째 스크립트는 다운샘플링된 데이터의 오프셋과 스케일을 자동으로 다시 계산하여 첫 번째 스크립트를 확장합니다. 포인트 클라우드 작업 시 오프셋은 3D 공간에서 데이터의 원점을 나타내므로 정확한 오프셋을 갖는 것이 중요합니다. 그만큼 속성은 다운샘플링된 포인트의 최소 x, y, z 좌표로 업데이트됩니다. 마찬가지로 포인트 데이터의 정밀도에 영향을 미치는 축척 요소는 다음을 사용하여 설정됩니다. 기인하다. 이 스크립트는 포인트 클라우드의 크기를 최소화할 뿐만 아니라 데이터가 정확하고 정렬되도록 보장하여 실제 사용에 더 적합합니다.

마지막으로 최종 스크립트는 Python의 단위 테스트를 보여줍니다. 뼈대. 이 스크립트에서 테스트 사례는 다운샘플링된 포인트 수가 예측 값과 일치하는지 여부를 확인합니다. 이는 다운샘플링 절차가 컨텍스트와 데이터 세트 전체에서 일관되게 수행되도록 보장하는 데 중요합니다. 테스트 케이스는 다음을 사용하여 정의됩니다. 클래스를 사용하여 비교가 수행됩니다. 방법. 워크플로우에 테스트를 포함함으로써 더 큰 프로젝트나 파이프라인에 배포하기 전에 다운샘플링 절차가 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이 스크립트는 사용자가 여러 포인트 클라우드 파일로 작업할 때 문제와 불일치를 방지하는 데 도움이 됩니다.

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 파일 메타데이터 처리 및 고급 다운샘플링 기술

대규모 데이터 세트로 작업할 때 , 메타데이터 관리는 실제 포인트 클라우드 데이터 관리만큼 중요합니다. 정확성 유지 다운샘플링 후의 값은 상당히 어렵습니다. 포인트 클라우드 데이터의 좌표(x, y, z)가 변경되므로 헤더는 이러한 변경 사항을 반영해야 합니다. 재계산 각 차원의 최소값을 다시 계산해야 하는 반면, 저울 특히 저장을 위해 포인트 데이터의 정밀도를 결정합니다.

평가해야 할 또 다른 요소는 LAS 파일에 있는 추가 치수의 무결성입니다. 추가 바이트는 일반적으로 강도나 GPS 시간과 같은 일반 x, y, z 좌표 이외의 정보를 보유하는 데 사용됩니다. 데이터세트에 이러한 추가 차원이 포함된 경우 다운샘플링 시 이를 처리해야 합니다. 추가 차원의 포인트 수가 기본 데이터의 감소된 포인트 수와 일치하는지 확인해야 합니다. 그만큼 기능 LAS 헤더에 사용자 정의 치수를 추가할 수 있습니다.

마지막으로, 속도 최적화는 포인트 클라우드를 다운샘플링할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다. 일반적으로 헤더에 대한 사람의 조정이 필요하지만 효율적인 인덱싱을 활용하고 다음을 통해 배열 작업을 적용하여 프로세스를 자동화합니다. 프로세스를 상당히 가속화할 수 있습니다. 의 힘을 활용하여 멍청하다을 사용하면 성능 저하 없이 막대한 데이터 세트를 빠르게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 솔루션을 더 큰 프로젝트로 확장하거나 여러 LAZ 파일을 처리하기 위한 파이프라인을 자동화할 수도 있습니다.

1. 일치하지 않는 배열 크기를 처리하려면 어떻게 해야 합니까? ?
2. 이 문제를 해결하려면 헤더의 는 다운샘플링된 데이터의 실제 포인트 수에 해당합니다. 필요에 따라 개수를 수동으로 변경합니다.
3. 항상 다시 계산해야 하나요? 그리고 다운샘플링 후?
4. 예, 특히 대규모 데이터 세트의 경우 이러한 값을 다시 계산해야 합니다. 그만큼 새로운 최소값을 나타내고, 데이터 정확성을 보장합니다.
5. 할 수 있다 LAS 파일의 추가 치수를 처리합니까?
6. 예, 다음을 사용하여 더 많은 차원을 관리할 수 있습니다. 기능 를 사용하면 강도나 GPS 시간과 같은 맞춤 측정기준을 설정할 수 있습니다.
7. ~이다 다운샘플링에 필요한 ?
8. 반드시 필수적인 것은 아니지만, 효율적으로 인덱스를 생성하고 배열을 조작하여 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.
9. 다운샘플링 프로세스 속도를 어떻게 높일 수 있나요?
10. 사용 배열 작업을 수행하고 효율적으로 인덱싱합니다. 이렇게 하면 대규모 포인트 클라우드로 작업할 때 성능이 향상됩니다.

다운샘플링 시 차원 불일치를 방지하려면 파일 , 속성은 헤더에서 수동으로 조정해야 합니다. 오프셋과 스케일을 다시 계산하면 새로운 데이터가 적절하게 표현됩니다.

헤더 수정과 같은 일부 구성 요소는 수동 개입이 필요하지만 다른 구성 요소는 다음을 사용하여 자동화할 수 있습니다. 속도를 극대화하고 대규모 데이터 세트를 관리합니다. 단위 테스트는 다운샘플링 작업 흐름의 견고성을 향상시켜 실제 상황에서 더욱 효율적으로 만듭니다.