Laspy ile LAS/LAZ Dosyalarını Verimli Bir Şekilde Alt Örnekleme: Adım Adım Kılavuz

Laspy ile LAS Verilerini Alt Örnekleme Sürecini Anlamak

Python'da büyük LAS veya LAZ dosyalarıyla çalışırken, verimli işleme ve analiz için alt örnekleme çok önemlidir. LAS verilerini okumaya, yazmaya ve değiştirmeye yönelik bir Python paketi olan , LAS başlıklarını oluşturma ve düzenleme gibi nokta bulutu verilerini işlemenin çeşitli yollarını sunar.

Bu örnek, bir veri kümesinden her onuncu noktayı çıkararak bir veri kümesinin nasıl alt örnekleneceğini gösterir. mevcut olanı dosyalayın ve yeniden kullanın . Bu, özellikle farklı nokta sayımlarıyla çalışırken başlıkların verilerle nasıl etkileşime girdiğinin anlaşılmasını gerektirir.

Yenisini kurarken Mevcut bir başlıktan bir nesne alındığında, kullanıcılar sıklıkla uyumsuz dizi boyutuyla karşılaşırlar. Bu eşitsizlik, başlığın yeni verilerle otomatik olarak hizalanmayabilir.

Buradaki zorluk, ofsetler, ölçekler ve nokta_sayımı gibi başlık niteliklerini manuel olarak değiştirmenin gerekli olup olmadığını veya daha otomatik bir çözümün olup olmadığını değerlendirmektir. Bu gönderi, kullanarak altörnekleme yaparken bu değerlerin nasıl düzgün şekilde güncelleneceğini açıklar. etkili bir süreçle sonuçlanır.

Emretmek	Kullanım örneği
laspy.read()	Bu komut, bir LAS veya LAZ dosyasını LasData nesnesine dönüştürür. Dosyadan nokta bulutu verilerini ve başlık bilgilerini çıkararak Python'da değişiklik yapılmasına ve işlenmesine olanak tanır.
np.arange()	Düzenli aralıklarla aralıklandırılmış bir dizi dizin oluşturur. Bu senaryoda, altörnekleme için gerekli olan, yüklenen nokta bulutu verilerinden her 10'uncu noktayı seçer.
laspy.LasHeader()	Bu komut, LAS ve LAZ verileri için yeni bir başlık oluşturur. Başlık, bir öğeyi oluştururken veya düzenlerken kritik olan nokta formatı, sürüm, uzaklıklar ve ölçekler dahil olmak üzere önemli meta verileri sağlar. .
header.offsets	Nokta bulutu verileri için minimum x, y ve z koordinatlarını belirler. Bu, nokta bulutu için referans noktasının değiştirilmesine yardımcı olur ve alt örneklemenin ardından doğru veri gösterimi elde edilir.
header.scales	Ölçek faktörlerini tanımlayarak x, y ve z değerlerinin kesinliğini belirtir. Alt örneklemeden sonra ölçek faktörlerinin yeniden hesaplanması ve değiştirilmesi, veri bütünlüğünü korumak açısından kritik öneme sahip olabilir.
copy()	Bir nesnenin yüzeysel bir kopyasını oluşturur. Bu durumda, mevcut başlığı orijinal nokta bulutundan aktarmak için kullanılır, böylece yeni veri kümesinde yapılacak herhangi bir değişikliğin orijinal verilere zarar vermemesi garanti edilir.
downsampled_las.write()	Bu komut, güncellenmiş veya yeni oluşturulmuş nokta bulutunu yazarak altörneklenmiş nokta bulutunu yeni bir LAS veya LAZ dosyası olarak kaydeder. Bir dosyaya itiraz edin.
unittest.TestCase	Bu, test senaryoları oluşturmak için kullanılan Python'un en küçük çerçevesinin temel sınıfıdır. Bu makale, doğru miktarda noktanın korunduğunu garanti ederek alt örnekleme işlemini test etmek için bunu kullanır.
self.assertEqual()	Birim testi iki değeri karşılaştırır ve eşit değillerse hata verir. Örnekte, altörneklenmiş noktaların sayısının tahmin edilen sayıya karşılık gelmesini sağlar.

Laspy ile Nokta Bulutu Alt Örneklemeyi Optimize Etme

Bu yazıdaki ilk komut dosyası, bir dosyanın altörneklenmesine odaklanıyor. Büyük nokta bulutu veri kümelerini yönetmek için gerekli olan dosya. Orijinal dosyayı kullanarak içe aktararak fonksiyonu sayesinde nokta verilerine ve nokta bulutu ile ilgili meta verileri içeren başlığa erişebiliriz. Alt örnekleme tekniği, her onuncu noktanın seçilmesini içerir; bu, önemli coğrafi özellikleri korurken veri kümesinin boyutunu en aza indirir. Bu kullanılarak yapılır bir dizi indeks oluşturmak için. Noktaları seçtikten sonra, meta verilerde uyumluluk sağlamak için başlığı orijinal dosyadan kopyalayın. nokta_formatı ve versiyonu.

Ancak orijinal başlıktaki noktaların sayısı altörneklenmiş verilere karşılık gelmediğinde yaygın bir sorun ortaya çıkar. Bunu düzeltmek için şunu kullanıyoruz: Orijinal başlığın sığ bir kopyasını oluşturma ve manuel olarak değiştirme işlevi altörneklenmiş noktaların sayısını yansıtacak alan. Yeni başlığı oluşturduktan sonra altörneklenmiş noktalar yeni bir başlık için tahsis edilir. Gerçek x, y ve z koordinatlarını içeren nesne. Son olarak, LasVerileri kullanılarak yeni bir LAZ dosyası olarak kaydedilir. yazmak() Yöntem. Bu komut dosyası, daha büyük nokta bulutlarından daha küçük veri kümelerini ayıklaması gereken kullanıcılar için etkilidir.

İkinci komut dosyası, altörneklenmiş veriler için uzaklıkları ve ölçekleri otomatik olarak yeniden hesaplayarak ilkini genişletir. Nokta bulutlarıyla çalışırken, verilerin 3B uzaydaki kökenini gösterdikleri için doğru uzaklıklara sahip olmak kritik öneme sahiptir. öznitelik, altörneklenmiş noktalardan minimum x, y ve z koordinatlarıyla güncellenir. Benzer şekilde, nokta verilerinin kesinliğini etkileyen ölçek faktörleri şu şekilde ayarlanır: bağlanmak. Bu komut dosyası yalnızca nokta bulutunun boyutunu küçültmekle kalmaz, aynı zamanda verilerin kesin ve hizalı olmasını da sağlayarak onu pratik kullanıma daha uygun hale getirir.

Son olarak, son komut dosyası Python'la birim testini gösteriyor çerçeve. Bu komut dosyasında, bir test senaryosu, altörneklenmiş nokta sayısının tahmin edilen değere karşılık gelip gelmediğini belirler. Bu, alt örnekleme prosedürünün bağlamlar ve veri kümeleri genelinde tutarlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlamak için çok önemlidir. Test durumu şu şekilde tanımlanır: sınıf kullanılarak karşılaştırma yapılır. Yöntem. Testleri iş akışına dahil ederek, alt örnekleme prosedürünün daha büyük projelere veya işlem hatlarına dağıtılmadan önce düzgün çalıştığından emin olabiliriz. Bu komut dosyası, kullanıcıların birkaç nokta bulutu dosyasıyla çalışırken sorunlardan ve tutarsızlıklardan kaçınmasına yardımcı olur.

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 Dosyası Meta Verilerini ve Gelişmiş Alt Örnekleme Tekniklerini Kullanma

Büyük veri kümeleriyle çalışırken Meta verileri yönetmek, gerçek nokta bulutu verilerini yönetmek kadar önemlidir. Doğruluğunun korunması altörnekleme sonrası değerlerin belirlenmesi önemli bir zorluktur. Nokta bulutu verilerinin koordinatları (x, y ve z) değiştiği için başlığın bu değişiklikleri yansıtması gerekir. Yeniden hesaplama her boyut için minimum değerlerin yeniden hesaplanmasını gerektirir; oysa terazi Özellikle depolama için nokta verilerinin kesinliğini belirleyin.

Değerlendirilmesi gereken diğer bir faktör de LAS dosyasındaki ek boyutların bütünlüğüdür. Ekstra baytlar genellikle yoğunluk veya GPS süresi gibi normal x, y ve z koordinatları dışındaki bilgileri tutmak için kullanılır. Veri kümesi bu ekstra boyutları içeriyorsa bunların alt örnekleme sırasında işlenmesi gerekir. Ekstra boyutlardaki puan sayısının, birincil verilerdeki azaltılmış puan sayısına karşılık geldiğini garanti etmelisiniz. işlevsellik LAS başlığına özel boyutların eklenmesini sağlar.

Son olarak, nokta bulutlarını altörneklerken hız optimizasyonu dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Başlığa insan tarafından yapılan ince ayarlar genellikle gerekli olsa da, verimli indekslemeden yararlanarak ve dizi işlemlerini süreci oldukça hızlandırabilir. Gücünü kullanarak uyuşuksayesinde devasa veri kümelerini performanstan ödün vermeden hızlı bir şekilde yönetebilirsiniz. Bu, çözümleri daha büyük projelere genişletmenize ve hatta birden fazla LAZ dosyasını işlemek için işlem hatlarını otomatikleştirmenize olanak tanır.

1. Eşleşmeyen dizi boyutlarını nasıl ele alabilirim? ?
2. Bunu düzeltmek için, başlıktaki altörneklenmiş verilerdeki gerçek nokta sayısına karşılık gelir. Sayımı gerektiği gibi manuel olarak değiştirin.
3. Her zaman yeniden hesaplamalı mıyım? Ve altörneklemeden sonra mı?
4. Evet, özellikle devasa veri setleri için bu değerlerin yeniden hesaplanması gerekiyor. yeni minimum değerleri temsil ederken veri doğruluğunu sağlar.
5. Olabilmek LAS dosyalarındaki ekstra boyutları ele almak mı istiyorsunuz?
6. Evet, kullanılarak daha fazla boyut yönetilebilir. özellik yoğunluk veya GPS süresi gibi özel boyutları ayarlamanıza olanak tanır.
7. öyle mi altörnekleme için gerekli ?
8. Mutlaka gerekli olmasa da, Endeksleri verimli bir şekilde oluşturarak ve dizileri değiştirerek büyük veri kümelerinin işlenmesini kolaylaştırır.
9. Altörnekleme sürecini nasıl hızlandırabilirim?
10. Kullanmak dizi işlemlerini gerçekleştirmek ve verimli bir şekilde indekslemek için. Bu, büyük nokta bulutlarıyla çalışırken performansı artırır.

Altörnekleme sırasında boyut uyumsuzluklarını önlemek için olan dosyalar , özelliğinin başlıkta manuel olarak ayarlanması gerekir. Ofsetlerin ve ölçeklerin yeniden hesaplanması, yeni verilerin doğru şekilde temsil edilmesini garanti eder.

Başlık değişiklikleri gibi bazı bileşenler manuel müdahale gerektirirken diğerleri kullanılarak otomatikleştirilebilir. Hızı en üst düzeye çıkarmak ve büyük veri kümelerini yönetmek için. Birim testi, alt örnekleme iş akışınızın sağlamlığını artırarak onu gerçek durumlarda daha verimli hale getirir.