Efektīva LAS/LAZ failu izlases samazināšana, izmantojot Laspy: soli pa solim.

Izpratne par LAS datu samazināšanas procesu, izmantojot Laspy

Strādājot ar lieliem LAS vai LAZ failiem programmā Python, efektīvai apstrādei un analīzei būtiska ir iztveršanas samazināšana. , Python pakotne LAS datu lasīšanai, rakstīšanai un mainīšanai, piedāvā daudzus veidus, kā manipulēt ar punktu mākoņa datiem, piemēram, izveidot un rediģēt LAS galvenes.

Šajā piemērā parādīts, kā samazināt datu kopas izlasi, izvelkot katru desmito punktu no a failu un atkārtoti izmantot esošu . Tas prasa izpratni par to, kā galvenes mijiedarbojas ar datiem, jo ​​īpaši strādājot ar dažādu punktu skaitu.

Izveidojot jaunu objektu no esošas galvenes, lietotāji bieži saskaras ar neatbilstošu masīva izmēru. Šī atšķirība rodas, jo galvenes var netikt automātiski saskaņots ar jaunajiem datiem.

Izaicinājums ir novērtēt, vai ir nepieciešams manuāli modificēt galvenes atribūtus, piemēram, nobīdes, skalas un punktu_skaits, vai arī ir automātiskāks risinājums. Šajā ziņojumā ir paskaidrots, kā pareizi atjaunināt šīs vērtības, veicot samazinātu iztveršanu , kā rezultātā notiek efektīvs process.

Komanda	Lietošanas piemērs
laspy.read()	Šī komanda pārveido LAS vai LAZ failu par LasData objektu. Tas no faila iegūst punktu mākoņa datus un galvenes informāciju, ļaujot tos pārveidot un apstrādāt Python.
np.arange()	Izveido indeksu masīvu, kas izvietoti ar regulāriem intervāliem. Šajā scenārijā izvēlas katru 10. punktu no ielādētajiem punktu mākoņa datiem, kas ir būtiski lejupielādēšanai.
laspy.LasHeader()	Šī komanda ģenerē jaunu LAS un LAZ datu galveni. Galvene nodrošina galvenos metadatus, tostarp punktu formātu, versiju, nobīdes un mērogus, kas ir būtiski, veidojot vai rediģējot .
header.offsets	Nosaka minimālās x, y un z koordinātas punktu mākoņa datiem. Tas palīdz mainīt punktu mākoņa atskaites punktu, tādējādi nodrošinot pareizu datu attēlojumu pēc izlases samazināšanas.
header.scales	Norāda x, y un z vērtību precizitāti, definējot mēroga faktorus. Pēc paraugu samazināšanas, mēroga faktoru pārrēķināšana un modificēšana var būt ļoti svarīga datu integritātes saglabāšanai.
copy()	Izveido objekta seklu kopiju. Šajā gadījumā to izmanto, lai pārsūtītu esošo galveni no sākotnējā punktu mākoņa, garantējot, ka jebkuras izmaiņas jaunajā datu kopā nebojā sākotnējos datus.
downsampled_las.write()	Šī komanda saglabā samazināto punktu mākoni kā jaunu LAS vai LAZ failu, ierakstot atjaunināto vai jaunizveidoto iebilst pret failu.
unittest.TestCase	Šī ir pamatklase Python unittest ietvaram, ko izmanto, lai izveidotu testa gadījumus. Šajā rakstā tas tiek izmantots, lai pārbaudītu izlases samazināšanas procesu, garantējot, ka tiek saglabāts pareizais punktu skaits.
self.assertEqual()	Vienības tests salīdzina divas vērtības un atgriež kļūdu, ja tās nav vienādas. Piemērā tas nodrošina, ka samazināto punktu skaits atbilst prognozētajam skaitam.

Punktu mākoņu samazināšanas optimizēšana, izmantojot Laspy

Pirmais šīs ziņas skripts ir vērsts uz samazināšanu a failu, kas nepieciešams lielo punktu mākoņu datu kopu pārvaldībai. Importējot sākotnējo failu, izmantojot funkciju, mēs varam piekļūt punktu datiem un galvenei, kas satur metadatus par punktu mākoni. Iztveršanas samazināšanas paņēmiens ietver katra desmitā punkta atlasi, kas samazina datu kopas lielumu, vienlaikus saglabājot svarīgākās ģeogrāfiskās īpašības. Tas tiek darīts, izmantojot lai izveidotu indeksu masīvu. Pēc punktu atlasīšanas nokopējiet galveni no sākotnējā faila, lai nodrošinātu metadatu saderību, piemēram, punkta_formāts un versija.

Tomēr bieži sastopama problēma rodas, ja punktu skaits sākotnējā galvenē neatbilst samazinātajiem datiem. Lai to labotu, mēs izmantojam funkcija, lai izveidotu seklu oriģinālās galvenes kopiju un manuāli modificētu lauks, lai atspoguļotu samazināto punktu skaitu. Pēc jaunās galvenes izveides samazinātie punkti tiek piešķirti jaunai objekts, kas satur reālās x, y un z koordinātas. Visbeidzot, LasData tiek saglabāts kā jauns LAZ fails, izmantojot rakstīt () metodi. Šis skripts ir efektīvs lietotājiem, kuriem nepieciešams iegūt mazākas datu kopas no lielākiem punktu mākoņiem.

Otrais skripts paplašina pirmo, automātiski pārrēķinot nobīdes un skalas samazinātajiem datiem. Strādājot ar punktu mākoņiem, precīzas nobīdes ir ļoti svarīgas, jo tās norāda datu izcelsmi 3D telpā. The atribūts tiek atjaunināts ar minimālajām x, y un z koordinātām no samazinātajiem punktiem. Līdzīgi, skalas faktori, kas ietekmē punktu datu precizitāti, tiek iestatīti, izmantojot atribūts. Šis skripts ne tikai samazina punktu mākoņa izmēru, bet arī nodrošina, ka dati ir precīzi un saskaņoti, padarot tos piemērotākus praktiskai lietošanai.

Visbeidzot, pēdējais skripts demonstrē vienību testēšanu ar Python ietvaros. Šajā skriptā testa gadījums nosaka, vai samazināto punktu skaits atbilst prognozētajai vērtībai. Tas ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu, ka samazināšanas procedūra konsekventi darbojas dažādos kontekstos un datu kopās. Testa gadījums tiek definēts, izmantojot klasē, un salīdzinājums tiek veikts, izmantojot metodi. Iekļaujot testēšanu darbplūsmā, mēs varam nodrošināt, ka iztveršanas procedūra darbojas pareizi, pirms to izvietojam lielākos projektos vai cauruļvados. Šis skripts palīdz lietotājiem izvairīties no problēmām un neatbilstībām, strādājot ar vairākiem punktu mākoņa failiem.

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 failu metadatu apstrāde un uzlabotas lejupielādes metodes

Strādājot ar milzīgām datu kopām ar , metadatu pārvaldība ir vienlīdz svarīga kā faktisko punktu mākoņu datu pārvaldība. Precizitātes saglabāšana vērtības pēc samazināšanas ir ievērojamas grūtības. Tā kā punktu mākoņa datu koordinātas (x, y un z) mainās, galvenē ir jāatspoguļo šīs izmaiņas. Pārrēķinot nepieciešams pārrēķināt katras kategorijas minimālās vērtības, savukārt svari noteikt punktu datu precizitāti, īpaši uzglabāšanai.

Vēl viens faktors, kas jānovērtē, ir papildu izmēru integritāte LAS failā. Papildu baiti parasti tiek izmantoti, lai saglabātu informāciju, kas atšķiras no parastajām x, y un z koordinātēm, piemēram, intensitāti vai GPS laiku. Ja datu kopā ir šīs papildu dimensijas, tās ir jāapstrādā, veicot samazinājumu. Jums jāgarantē, ka punktu skaits papildu dimensijās atbilst samazinātajam punktu skaitam primārajos datos. The funkcionalitāte iekšā ļauj LAS galvei pievienot pielāgotus izmērus.

Visbeidzot, ātruma optimizācija ir svarīgs faktors, kas jāņem vērā, samazinot punktu mākoņu paraugus. Lai gan parasti ir nepieciešami cilvēka pielāgojumi galvenē, process tiek automatizēts, izmantojot efektīvu indeksēšanu un masīva darbības, izmantojot var ievērojami paātrināt procesu. Izmantojot spēku nejutīgs, varat ātri pārvaldīt milzīgas datu kopas, nezaudējot veiktspēju. Tas ļauj paplašināt risinājumus lielākiem projektiem vai pat automatizēt cauruļvadus vairāku LAZ failu apstrādei.

1. Kā rīkoties ar neatbilstošiem masīva izmēriem ?
2. Lai to novērstu, pārliecinieties, ka galvenē atbilst faktiskajam punktu skaitam samazinātajos datos. Manuāli mainiet skaitu pēc vajadzības.
3. Vai man vienmēr vajadzētu pārrēķināt un pēc paraugu samazināšanas?
4. Jā, šīs vērtības ir jāpārrēķina, jo īpaši lielām datu kopām. The apzīmē jaunās minimālās vērtības, kamēr nodrošina datu precizitāti.
5. Var apstrādāt papildu izmērus LAS failos?
6. Jā, vairāk izmēru var pārvaldīt, izmantojot iezīme iekšā , kas ļauj iestatīt pielāgotus izmērus, piemēram, intensitāti vai GPS laiku.
7. Ir nepieciešams parauga samazināšanai ar ?
8. Lai gan tas nav obligāti nepieciešams, atvieglo masveida datu kopu apstrādi, efektīvi ģenerējot indeksus un manipulējot ar masīviem.
9. Kā es varu paātrināt iztveršanas procesu?
10. Izmantot lai veiktu masīva darbības un efektīvi indeksētu. Tas uzlabo veiktspēju, strādājot ar milzīgiem punktu mākoņiem.

Lai izvairītos no izmēru neatbilstības, veicot samazinātu paraugu faili ar , rekvizīts galvenē ir jāpielāgo manuāli. Noviržu un skalu pārrēķins garantē pareizu svaigu datu attēlojumu.

Dažiem komponentiem, piemēram, galvenes modifikācijām, ir nepieciešama manuāla iejaukšanās, savukārt citus var automatizēt, izmantojot lai palielinātu ātrumu un pārvaldītu milzīgas datu kopas. Vienību testēšana uzlabo iztveršanas darbplūsmas noturību, padarot to efektīvāku faktiskajās situācijās.