评估激光雷达的覆盖范围和采样密度

确保数据提供程序发送的激光雷达点达到预期的覆盖范围和采样密度，这是接收激光雷达数据的基本的 QA/QC 流程。在处理激光雷达数据过程中尽早地检查覆盖范围和密度问题并对其加以解决，这一点很重要。可使用 LAS 数据集以及两个地理处理工具 - 点文件信息和用作栅格数据的 LAS 点统计 - 来执行此操作。

LAS 数据集

各激光雷达项目的数据通常会拆分成若干个分块 LAS 文件集合。这样做是为了方便处理并将文件大小保持在合理范围内。遗憾的是，这会给正在处理其中某个项目的人造成麻烦。通过 LAS 数据集，您可以引用项目的 LAS 文件集合并将它们作为整体进行处理。使用创建 LAS 数据集地理处理工具来创建 LAS 数据集。

“创建 LAS 数据集”工具提供了计算统计数据的选项。如果您未指定此选项，可快速创建 LAS 数据集，因为仅需读取引用的 LAS 文件的文件头记录。计算统计数据需要对引用的 LAS 文件进行全面扫描。计算统计数据所用的时间对应于 LAS 文件中的点数，但会生成更多的信息。如果您的时间并不十分紧张，则建议您收集统计数据。

创建 LAS 数据集后，从“目录”窗口中打开 LAS 数据集属性 对话框。此对话框将报告有关 LAS 数据集（作为整体）的信息以及有关参与此数据集的特定 LAS 文件的详细信息。转至此对话框的 LAS 文件选项卡。

查看 LAS 文件选项卡的中间部分的点间距列。这是每个文件的估计点间距（即回波间距）。此间距以源数据的 x,y 单位进行报告。如果在创建 LAS 数据集时计算统计数据，评估将更加精确。

注:

由于单个激光脉冲可产生多个回波，所以回波间距可能比脉冲间距稍微密集一些。

要获取除其他统计信息以外的 LAS 文件图形信息，请使用点文件信息地理处理工具。

点文件信息

点文件信息地理处理工具报告关于点数据文件的基本统计数据和图形信息。此工具的主要用途是帮助您查看数据并检查其正确性。支持将 LAS 数据集以及独立的 LAS 和 ASCII 格式文件作为输入。给定某个文件夹后，此工具将读取其中所有具有指定后缀的文件。使用 LAS 格式的激光雷达数据时，建议您创建 LAS 数据集并将其用作该工具的输入。

对于每个输入点文件（包括 LAS 数据集中的每个文件），该工具都会输出一个面，其中包含目标要素类的属性。该面会以图形方式描述文件中数据的 x,y 范围（或边界框）。属性包括文件名、点数、最小 z 值、最大 z 值和点间距。

由点文件信息报告的点间距是估计值，因此需要加以讨论。对于不具有统计数据和 ASCII 点数据的 LAS 文件，使用了粗略的估计值，只是将点数与文件边界框的面积进行比较。如果所检查文件的矩形范围内布满了数据，则精确度最高，但也可能产生误导人的结果。在此情况下，如果在查看文件集合的趋势时将所报告的点间距作为汇总，则会更有意义。如果要在使用 LAS 格式的数据时获得更加可靠的点间距估计值，则建议您使用统计数据创建 LAS 数据集并将其用作工具的输入。

输出要素类的好处是：可在 ArcMap 中进行显示、可打开属性表以及能以升序排列点间距字段。还可使用分级色带来根据点间距字段进行符号化。在下图中，使用了基于点间距估计值的色带对 LAS 范围面进行了符号化。用红色进行符号化的面具有较高的点密度。

您还可以检查对激光雷达点进行的分类。这一重要步骤通常由激光雷达数据提供者来执行。分类在 LAS 文件中使用类代码进行维护。这些代码可用来区分地面回波和非地面回波。如果在点文件信息 对话框上选择按类代码汇总选项，则输出属性表中将包含在各 LAS 文件中遇到的每个类代码的汇总统计数据。此选项用于检查每个 LAS 文件中的类代码和与每个类代码相关联的对应点信息。例如，可使用此选项专门检查类 2（裸露地表）点的 z 范围，而不是将所有点混在一起进行检查；而后一种情况，特别是在涉及类 7（噪点）时，会让您误认为数据有问题。

假设点文件信息检查过程已确定各项均可接受，则下一步应使用用作栅格数据的 LAS 点统计地理处理工具来获取更全面的点分布情况。

用作栅格数据的 LAS 点统计

用作栅格数据的 LAS 点统计地理处理工具允许您查看不同激光雷达点度量的空间分布。这是通过表征散落在输出栅格中每个像元的点来实现的。有多种表征点的方式可供选择：

• 脉冲计数
• 回波计数
• 主回波计数
• 最大回波
• 主类
• 强度范围
• Z 范围

为便于评估点覆盖范围和密度，应选择“脉冲计数”选项。其将落在像元中的最后的回波数分配为像元值。首先，输入 LAS 数据集，然后选择 PULSE_COUNT 作为方法。对于采样，可选择 CELLSIZE。您可能会认为平均点间距是非常适合输出栅格的像元大小，但是，由于激光雷达点之间的间距不均等，因此这样通常会导致过多的空（或 NoData）像元。而且，可能会造成输出栅格过大。因此，选择像元大小时，最好使其既能比平均点间距大几倍，又足够小，以便能确定间隙或空白，从而可做进一步的研究。比较合理的大小应为点间距的四倍。举例来说，如果采样数据为 1 米，且像元大小设为 4，则每个像元平均可有 16 个脉冲。

还可为不同类型的点评估密度。尽管多数情况下您可能只是检查所有回波的密度，但查看落入某一特定类中的回波也会非常有用。例如，查看地面点的脉冲计数可让您了解植被覆盖区域内的地面穿透度。通过在 LAS 数据集图层的过滤器选项卡上设置过滤条件，可控制所使用的点。此工具支持在图层上设置的点过滤器属性。如果使用的是数据集（而非图层），则无过滤。

待栅格创建完毕后，在 ArcMap 中进行查看。使用色带渲染器来显示，以便可很容易地区分数量较大的像元和数量较小的像元。还可以将 NoData 设置为比较突出的颜色。检查密度和数据空白中是否有差异。对存有疑虑的任何地方，都要求供应商进行解释。

在下图中，黑色区域表示 NoData 区域，而红色区域则表示激光雷达采样密度较高的区域。