He estado usando FUSION y la línea de comando FUSION Lidar Toolkit (LTK) para procesar datos LiDAR. Una amplia búsqueda en Google ("Lidar Python") arrojó libLAS y pyLAS como bibliotecas Python LiDAR, sin embargo, parece que solo proporcionan acceso de lectura y escritura a los datos LAS.
Estoy particularmente interesado en crear imágenes de intensidad y densidad además de modelos de superficie de dosel a partir de nubes de puntos. ¿Existe un conjunto de herramientas generalmente aceptado en Python que pueda realizar el mismo tipo de tareas que FUSION LTK es capaz de hacer?
Respuestas:
Laspy es otro buen software de lectura / escritura de LAS. Es compatible con el trabajo con los datos directamente en matrices numpy y una serie de otras características agradables Pythonic. Sin embargo, no está procesando software per se.
PDAL tiene la capacidad de usar Python como un lenguaje de filtrado en línea, pero tampoco es un motor de procesamiento.
No hay demasiado en el carcaj de Python para LiDAR y el procesamiento de nube de puntos. Creo que algo de esto tiene que ver con los volúmenes de datos típicamente procesados y la respuesta típica para alcanzar C / C ++ cuando se enfrenta al desafío. Espero que a medida que Python mejore (PyPy está impulsando muchas cosas, y es la razón por la que trabajé para desarrollar laspy), más software de procesamiento de nube de puntos Python estará disponible. Creo que las perspectivas están mejorando, pero las cosas todavía no están del todo ahí.
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Recientemente he lanzado una biblioteca de código abierto (MIT) independiente (es decir, sin dependencias) llamada WhiteboxTools para realizar muchos tipos de análisis geoespaciales, incluido el procesamiento de datos LiDAR. La biblioteca está escrita en Rust y tiene un amplio soporte para scripts basados en Python . Por ejemplo, el siguiente script de Python usa la biblioteca WhiteboxTools para completar los datos de color RGB de los puntos LiDAR en un archivo LAS:
Las herramientas de procesamiento específicas de LiDAR de WhiteboxTools incluyen las siguientes funciones:
Además, existen numerosas herramientas para procesar los DEM que se interpolan a partir de los datos de origen de LiDAR (por ejemplo, eliminación de ruido que preserva las características, aplicación de la ley hidroeléctrica, etc.). Los detalles se pueden encontrar en el Manual del usuario . El código fuente se puede encontrar aquí , y los binarios compilados están en el sitio web de Geomorfometría e Hidrogeomática, aquí .
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GridMetrics
? ¿Existe alguna documentación en la que se crean métricas de cuadrícula al usar LidarPointStats?Aunque no es estrictamente una biblioteca 'Python' sino más bien un conjunto de envoltorios para otras herramientas, en particular GRASS, existen los 'Scripts ARSF DEM' que he escrito:
https://github.com/pmlrsg/arsf_dem_scripts
Uno de los objetivos era proporcionar un conjunto común de funciones de Python para diferentes herramientas de línea de comandos (llamadas mediante subprocesos) con un
method
indicador utilizado para especificar la herramienta.El uso de ejemplo para generar una imagen DSM, intensidad y densidad es:
Hay bastantes herramientas de procesamiento LiDAR disponibles a través del contenedor GRASS Python que también podrían usarse en lugar de / además de lo que está disponible a través de
arsf_dem
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pylidar
es un conjunto relativamente nuevo de módulos de Python para el procesamiento de LiDAR. Se basa en SPDLib y RIOS y utiliza numpy.Está disponible para descargar desde aquí
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Comienza a jugar con las herramientas que se encuentran aquí. Ha sido bastante útil. https://github.com/brycefrank/pyfor
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Si observa el código fuente de la caja de herramientas QGIS para LAStools (ahora parte del marco del complemento de procesamiento), puede ver cómo llamar a un software externo (aquí LAStools ) para llevar a cabo operaciones de procesamiento LiDAR.
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