由激光雷达点描绘数据区

发送测量到的激光雷达或摄影测量数据时，通常不带详细的数据区边界。在通常情况下，测量区的 x 和 y 范围都由覆盖感兴趣区域的切片系统定义，而且这些切片都由数据来填充。下图展示了一个投影的激光雷达数据切片。这些切片的范围大致近似于实际研究区域的边界。

通常会出现这样的情况，即实际的激光雷达数据未能完全覆盖投影区域周界上各切片的范围。如下图所示，数据仅能覆盖极小的范围，而且没有明确或绝对的边界，只能进行推断。此图形的中心区域便是一个这样的切片。

无论采取哪种方式，覆盖区域通常都不会是完全填充的矩形。

问题

如果在没有预先声明数据区（也就是说，在定义 terrain 数据集或 TIN 时包括裁剪多边形）的情况下创建表面，则周界周围一些实际上是空白的区域也将被视为数据区。这些区域内的分析结果是不可靠的，因为估计的高度可能是基于很远处的样本得出的。

左下侧的图展示了密集激光雷达点集合（绿色区域）。内部的空隙是水体（在这些区域中激光雷达点通常被忽略）。很容易看出数据边界的形状不规则，但是除非以裁剪多边形的形式提供明确的范围，否则 TIN、LAS 数据集和 terrain 数据集的相关工具会填充其中的空白，这样将使实际的数据范围变得过于简单化。

如您所知，数据集范围之外的区域应排除在表面之外。问题就是要提供一个可精确表示此范围的多边形。

解决办法

解决办法是使用这些可以在表面中强制加入适当插值区的点来合成数据边界。下方，左侧的图片显示了激光雷达点。中间图片所显示的多边形是由点合成的边界。右侧的图片是使用激光雷达点和裁剪多边形构成的表面。

点间距是确定数据区时使用的主要变量。测量通常以明确的最小点间距进行，以便为插值器提供控制。不符合密度要求的区域是特例。这些特例通常可分为以下几个类别：水体、被遮盖的区域和休假（将遮盖区域的数据发送回数据提供者以进行修整）。绝大多数数据都应符合样本密度规范。点间距通常显示在元数据中。如果不知道激光雷达数据的点间距，请参阅评估激光雷达的覆盖范围和采样密度以了解如何确定点间距。此外，还可在 ArcMap 中使用 LAS 数据集显示点的放大视图，然后使用测量工具近似评估点间距。要了解点间距的详细信息，请参阅平均点间距。

由激光雷达点描绘数据区

在了解激光雷达数据的点间距后，可按以下步骤描绘数据区：

步骤:

1. 使用用作栅格数据的 LAS 点统计地理处理工具栅格化激光雷达点。

   激光雷达点的栅格化有助于聚合激光雷达点所覆盖的区域。这便为后续步骤的处理奠定了的良好数据结构基础。操作过程只需告知地理处理工具要使用的像元分配类型和输出像元大小即可。将 PULSE_COUNT 用作像元分配的方法值。将 CELLSIZE 指定为比激光雷达数据的平均点间距大数倍的值。否则，因为点的间距不等将得到很多噪点。从提高处理效率和减少噪点的角度来看，使用的像元大小越大，效果便越好；但是使用的像元太大，结果拟合的紧密度又会受到影响。因此，该值的设定要适当。最好是从四倍平均点间距开始进行调整。

   
2. 使用条件函数地理处理工具为所有数据像元分配同一个值。

   在此工作流中使用条件函数地理处理工具只是将栅格的所有数据像元转换为具有同一个值的像元。此值定义了将在步骤 3 中扩展的栅格区域。所需要的仅是从用作栅格数据的 LAS 点统计工具中获取输出并为正表达提供一个常数值。所有非零值像元都将被视为正值并为其指定常数值。由于 PULSE_COUNT 在栅格化过程中被用作像元分配方法，所以其中任何具有点的像元都必须具有大于零的值。

   
3. 使用扩展地理处理工具填充小型 NoData 区域。

   除非使用的像元大小比平均点间距粗略很多，否则很有可能仍然有 NoData 像元。多数像元都可使用扩展地理处理工具加以消除。用户可能会希望移除这些像元，以使后续步骤的矢量化过程中生成的面不会具有过多孔洞。但这样会导致不必要的高昂代价。

   

   扩展工具可使感兴趣的区域向外扩展。在这种情况下，该区域的范围将包括所有编码值为 1 的数据像元。这将有效地减少内部的小缝隙。

   左图显示了许多单独的 NoData 像元和一些 NoData 像元的小型团簇（白色区域）。右侧图像则显示了使用扩展地理处理工具后的结果，其中的 NoData 像元（白色）大多都已移除。输出中仍然保留有一些孤立的 NoData 区域是可以接受的。剩下 NoData 像元将在最后的步骤加以处理。

4. 使用收缩地理处理工具缩小数据像元的整体范围。

   在使用扩展消除孤立的 NoData 像元时，同时也会使数据区向外扩展，因此在实际上需要略微缩小。剪切多边形需要比实际的点范围小，这样在 terrain 数据集或 TIN 试图沿多边形边界估计 z 值时，在两侧均可找到点。这对获取估算精确的 z 值十分必要。要缩小栅格的数据边界，可使用下面所示的收缩地理处理工具。

   略微缩小该范围，以使步骤 5 中产生的多边形小于点的实际数据范围。这使软件在多边形边界上可以估算出更精确的 z 值。

   

   此时，栅格相对更加整齐，其中的数据像元范围也略微小于激光雷达点的范围。

5. 使用栅格转面地理处理工具使栅格矢量化。

   栅格转面地理处理工具可将栅格转换为面要素类。确保简化面选项已选中。如果并未选中，则输出将呈不平滑的锯齿状，而且将包含过多不必要的折点。

   栅格转面工具将输出面要素类。该结果代表过程开始时使用的点的数据范围。

   

   此时，这一过程便基本完成。需要检查输出的正确性。某些情况下还需要一个额外的步骤，即移除裁剪多边形中仍然存在的孔洞。

6. 使用消除面部分地理处理工具移除所有仍存在的小孔洞。

   消除面部分地理处理工具可移除所有的内部环，仅留下外部的边界。

现在存在裁剪多边形，可将其添加到 LAS 数据集、terrain 数据集或 TIN。裁剪多边形应基本与激光雷达点的数据范围一致，但略微小于该范围。左图显示了得到的裁剪多边形。右图是放大的视图，其中显示了面范围与源点范围的大小关系。注意裁剪多边形范围略微小于源点边界的具体程度。