Efektywne próbkowanie plików LAS/LAZ w dół za pomocą Laspy: przewodnik krok po kroku

Zrozumienie procesu próbkowania danych LAS w dół za pomocą Laspy

Podczas pracy z dużymi plikami LAS lub LAZ w Pythonie próbkowanie w dół jest niezbędne do wydajnego przetwarzania i analizy. , pakiet Pythona do odczytu, zapisu i modyfikowania danych LAS, oferuje wiele sposobów manipulowania danymi chmury punktów, takich jak tworzenie i edytowanie nagłówków LAS.

Ten przykład pokazuje, jak zmniejszyć zbiór danych, wyodrębniając co dziesiąty punkt z a plik i ponownie użyj istniejącego . Wymaga to zrozumienia, w jaki sposób nagłówki wchodzą w interakcję z danymi, szczególnie podczas pracy z różną liczbą punktów.

Przy zakładaniu nowego obiektu z istniejącego nagłówka, użytkownicy często spotykają się z niezgodnym rozmiarem tablicy. Ta rozbieżność występuje, ponieważ plik nagłówka mogą nie zostać automatycznie dopasowane do nowych danych.

Wyzwanie polega na ocenie, czy wymagana jest ręczna modyfikacja atrybutów nagłówka, takich jak przesunięcia, skale i liczba punktów, czy też istnieje bardziej automatyczne rozwiązanie. W tym poście wyjaśniono, jak prawidłowo zaktualizować te wartości podczas próbkowania przy użyciu co skutkuje skutecznym procesem.

Rozkaz	Przykład użycia
laspy.read()	To polecenie konwertuje plik LAS lub LAZ na obiekt LasData. Wyodrębnia dane chmury punktów i informacje nagłówkowe z pliku, umożliwiając modyfikację i przetwarzanie w języku Python.
np.arange()	Tworzy tablicę indeksów rozmieszczonych w regularnych odstępach. W tym scenariuszu wybiera co 10 punkt z załadowanych danych chmury punktów, co jest niezbędne do downsamplingu.
laspy.LasHeader()	To polecenie generuje nowy nagłówek dla danych LAS i LAZ. Nagłówek zawiera kluczowe metadane, w tym format punktów, wersję, przesunięcia i skale, które są krytyczne podczas tworzenia lub edytowania .
header.offsets	Określa minimalne współrzędne x, y i z dla danych chmury punktów. Pomaga to w zmianie punktu odniesienia dla chmury punktów, co skutkuje poprawną reprezentacją danych po próbkowaniu w dół.
header.scales	Określa dokładność wartości x, y i z poprzez zdefiniowanie współczynników skali. Po zmniejszeniu próbkowania ponowne obliczenie i modyfikacja współczynników skali może mieć kluczowe znaczenie dla zachowania integralności danych.
copy()	Tworzy płytką kopię obiektu. W tym przypadku służy do przeniesienia istniejącego nagłówka z oryginalnej chmury punktów, gwarantując, że jakiekolwiek zmiany w nowym zbiorze danych nie uszkodzą oryginalnych danych.
downsampled_las.write()	To polecenie zapisuje próbkowaną chmurę punktów jako nowy plik LAS lub LAZ poprzez zapisanie zaktualizowanej lub nowo utworzonej chmury punktów obiekt do pliku.
unittest.TestCase	Jest to klasa podstawowa frameworku unittest Pythona, która służy do tworzenia przypadków testowych. W tym artykule wykorzystano go do przetestowania procesu downsamplingu, gwarantując utrzymanie prawidłowej liczby punktów.
self.assertEqual()	Test jednostkowy porównuje dwie wartości i zwraca błąd, jeśli nie są one równe. W tym przykładzie zapewnia, że ​​liczba punktów objętych próbką odpowiada przewidywanej liczbie.

Optymalizacja próbkowania chmury punktów za pomocą Laspy

Pierwszy skrypt w tym poście skupia się na próbkowaniu w dół pliku a plik, który jest niezbędny do zarządzania dużymi zbiorami danych chmur punktów. Importując oryginalny plik przy użyciu formatu funkcji, możemy uzyskać dostęp do danych punktowych i nagłówka zawierającego metadane dotyczące chmury punktów. Technika próbkowania w dół polega na wybieraniu co dziesiątego punktu, co minimalizuje rozmiar zbioru danych, zachowując jednocześnie kluczowe właściwości geograficzne. Odbywa się to za pomocą do zbudowania tablicy indeksów. Po wybraniu punktów skopiuj nagłówek z oryginalnego pliku, aby zapewnić zgodność z metadanymi, takimi jak format_punktu i wersja.

Jednak częstym problemem jest sytuacja, gdy liczba punktów w oryginalnym nagłówku nie odpowiada danym poddanym próbce zmniejszonej. Aby to naprawić, używamy funkcję, aby utworzyć płytką kopię oryginalnego nagłówka i ręcznie zmodyfikować plik pole odzwierciedlające liczbę punktów próbkowanych w dół. Po utworzeniu nowego nagłówka, zmniejszone punkty są przydzielane nowemu nagłówkowi obiekt zawierający rzeczywiste współrzędne x, y i z. Wreszcie, LasData jest zapisywany jako nowy plik LAZ przy użyciu rozszerzenia pisać() metoda. Ten skrypt jest skuteczny dla użytkowników, którzy muszą wyodrębnić mniejsze zbiory danych z większych chmur punktów.

Drugi skrypt rozszerza pierwszy, automatycznie przeliczając przesunięcia i skale dla danych próbkowanych w dół. Podczas pracy z chmurami punktów posiadanie dokładnych przesunięć ma kluczowe znaczenie, ponieważ wskazują one pochodzenie danych w przestrzeni 3D. The atrybut jest aktualizowany o minimalne współrzędne x, y i z z punktów objętych próbką zmniejszoną. Podobnie współczynniki skali wpływające na precyzję danych punktowych są ustawiane za pomocą atrybut. Skrypt ten nie tylko minimalizuje rozmiar chmury punktów, ale także zapewnia dokładność i wyrównanie danych, dzięki czemu są one bardziej przydatne w praktycznym zastosowaniu.

Na koniec końcowy skrypt demonstruje testy jednostkowe z użyciem języka Python struktura. W tym skrypcie przypadek testowy określa, czy liczba punktów zmniejszonych do próby odpowiada przewidywanej wartości. Ma to kluczowe znaczenie dla zapewnienia spójnego działania procedury próbkowania w dół w różnych kontekstach i zbiorach danych. Przypadek testowy definiuje się za pomocą class, a porównanie przeprowadza się za pomocą metody metoda. Włączając testowanie do przepływu pracy, możemy zapewnić, że procedura próbkowania w dół działa prawidłowo przed wdrożeniem jej w większych projektach lub potokach. Skrypt ten pomaga użytkownikom uniknąć problemów i niespójności podczas pracy z kilkoma plikami chmur punktów.

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()

Obsługa metadanych plików LAS i zaawansowane techniki próbkowania w dół

Podczas pracy z ogromnymi zbiorami danych z zarządzanie metadanymi jest równie istotne, jak zarządzanie rzeczywistymi danymi chmury punktów. Zachowując dokładność wartości po próbkowaniu w dół stanowi znaczną trudność. Ponieważ współrzędne danych chmury punktów (x, y i z) zmieniają się, nagłówek musi odzwierciedlać te zmiany. Ponowne przeliczenie wymaga przeliczenia wartości minimalnych dla każdego wymiaru, natomiast waga określić precyzję danych punktowych, szczególnie w przypadku przechowywania.

Kolejnym czynnikiem wymagającym oceny jest integralność dodatkowych wymiarów w pliku LAS. Dodatkowe bajty są powszechnie używane do przechowywania informacji innych niż normalne współrzędne x, y i z, takich jak intensywność lub czas GPS. Jeśli zbiór danych zawiera te dodatkowe wymiary, należy je uwzględnić podczas próbkowania w dół. Musisz zagwarantować, że liczba punktów w dodatkowych wymiarach odpowiada zmniejszonej liczbie punktów w danych pierwotnych. The funkcjonalność w umożliwia dodanie niestandardowych wymiarów do nagłówka LAS.

Wreszcie, optymalizacja prędkości jest ważnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę podczas próbkowania chmur punktów. Chociaż zazwyczaj wymagane są zmiany w nagłówku przez człowieka, automatyzacja procesu poprzez wykorzystanie wydajnego indeksowania i stosowania operacji tablicowych za pośrednictwem może znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystując moc tępymożesz szybko zarządzać ogromnymi zbiorami danych bez poświęcania wydajności. Pozwala to rozszerzyć rozwiązania na większe projekty, a nawet zautomatyzować potoki przetwarzania wielu plików LAZ.

1. Jak radzić sobie z niedopasowanymi wymiarami tablicy w ?
2. Aby temu zaradzić, upewnij się, że w nagłówku odpowiada rzeczywistej liczbie punktów w zmniejszonych danych. W razie potrzeby ręcznie zmień liczbę.
3. Czy powinienem zawsze przeliczać I po downsamplingu?
4. Tak, konieczne jest ponowne obliczenie tych wartości, szczególnie w przypadku dużych zbiorów danych. The reprezentuje nowe wartości minimalne, podczas gdy zapewnia precyzję danych.
5. Móc obsługiwać dodatkowe wymiary w plikach LAS?
6. Tak, większą liczbą wymiarów można zarządzać za pomocą cecha w , co pozwala ustawić niestandardowe wymiary, takie jak intensywność lub czas GPS.
7. Jest wymagane do downsamplingu za pomocą ?
8. Choć niekoniecznie jest to niezbędne, ułatwia obsługę ogromnych zbiorów danych poprzez wydajne generowanie indeksów i manipulowanie tablicami.
9. Jak mogę przyspieszyć proces downsamplingu?
10. Używać do wykonywania operacji na tablicach i wydajnego indeksowania. Poprawia to wydajność podczas pracy z ogromnymi chmurami punktów.

Aby uniknąć niedopasowania wymiarów podczas próbkowania w dół pliki z , właściwość należy dostosować ręcznie w nagłówku. Ponowne obliczenie przesunięć i skal gwarantuje właściwą reprezentację świeżych danych.

Niektóre komponenty, takie jak modyfikacje nagłówka, wymagają ręcznej interwencji, podczas gdy inne można zautomatyzować za pomocą aby zmaksymalizować prędkość i zarządzać ogromnymi zbiorami danych. Testowanie jednostkowe zwiększa niezawodność procesu próbkowania w dół, czyniąc go bardziej wydajnym w rzeczywistych sytuacjach.