将激光雷达的噪点降至最低以便进行等值线绘制和分析坡度
激光雷达作为有一种精确形式的高程数据而得到广泛使用。这在很大程度上得益于其密集的采样间隔。有人将激光雷达描述为用高程测量值描绘地面。事实上，使用激光雷达获取次米级采样是一种常见的方法。这种方法能穿透冠层，从而提高了森林区域地面模型的准确性。高采样密度还能改善特定应用（如洪泛区描绘）的结果。但是，激光雷达并不总是表面建模活动的最佳来源。在等值线生成和坡度分析这两个方面往往会出现问题。
混乱的等值线和陡峭的坡度
让计算机根据传统数据源生成规范的等值线已经十分困难。根据激光雷达生成则是难上加难。根据全分辨率激光雷达生成的等值线往往呈锯齿状，具有许多曲折转弯和独立的闭合环。
用激光雷达数据进行坡度估计同样存在问题。如果根据全分辨率激光雷达检查平均坡度，您会发现结果高得惊人。即使在相对平坦的地面上也是如此，如下图显示的根据全分辨率激光雷达生成的坡度。绿色表示基本没有坡度，黄色表示中等坡度而红色表示最陡坡度。注意看，整个表面散布着大量的黄色和红色区域。
有些人对等值线和坡度的问题存在误解，认为只是激光雷达比其他形式的表面数据更为精确的结果。如果比例足够大，几乎任何表面都会显得粗糙。然而这种说法也有一定正确性，问题在很大程度上确实源自水平采样密度和垂直精度之间的关系。与任何测量技术一样，激光雷达并不是绝对精确的。其垂直精度通常在 12 到 15 厘米范围内。这会在两个相邻点之间产生 24 到 30 厘米的随机高度差。当点之间的水平距离只有 1 米或更小时，这一高度差异将变得非常明显。从信号处理角度讲，这被称为高频噪声。
减少噪点的方法
要获得锯齿较少的等值线和更合理的坡度估计，必须去除激光雷达中的噪点，同时还要尽最大可能保留真实信息。尽管无法做到完全没有损失，但可以将损失降至最低。Terrain 数据集为此提供了两种工具。一个是智能点细化器；另一个是高质量插值器。如果激光雷达数据为 LAS 格式并且确定已分类激光雷达数据来包括模型关键（即，第 8 类）点，则请参阅本主题结尾处的替代的工作流部分。
点细化发生在 Terrain 金字塔的构建过程中。有人认为金字塔仅仅是一种可视化工具，只能用于加快绘制的速度。虽然对于栅格金字塔而言这是正确的，但在 Terrain 数据集中却不仅限于此。在设计 Terrain 数据集时便已经知道概化的激光雷达数据更适合于某些应用。
ArcGIS 中有两种 Terrain 数据集点细化算法：Z 容差金字塔构建和窗口大小金字塔构建。两种算法都具有一些特定功能，与其他不尽理想的分析解决方案（虽然对于可视化而言是快速而合理的）所用的随机点过滤器相比，可以说这两种算法要更胜一筹。
Z 容差过滤器采用基于 TIN 的算法，该算法能够查找出足以在指定的全分辨率表面的垂直距离范围内创建表面的点子集。在需要以量化方式衡量垂直精度时，建议使用此过滤器。
窗口大小过滤器可选择给定水平采样距离以内的点。根据选择的选项，每隔一定数量的 x,y 单位（采样窗口大小）会进行检查并选择一到两个点。点选择方法可以是采样窗口中与其他点的平均位置最近的点、采样窗口中的最高点或最低点，或者同时选择最高点和最低点。如前所述，噪点问题的主要原因是高水平采样密度与垂直精度的比值不合理。窗口大小过滤器可用于改善该比值。虽然很难量化细化数据的精度，但经验证据已足以证明这种方法的有效性。
细化数据
构建 Terrain 数据集时会细化激光雷达点。应用的过滤器算法取决于为 Terrain 数据集选择的金字塔类型。幸运的是，金字塔类型与过滤器算法使用的名称相同，因此不会产生分歧。可以在 ArcCatalog 或目录 窗口中，通过要素数据集快捷菜单上的 Terrain 向导选择金字塔类型。
接下来，需要指定金字塔等级。为减少噪点，应特别注意第一金字塔等级，它与全分辨率只相差一个梯级。对于该等级，z 容差等于数据垂直精度是合理的。这样会在尽可能少降低结果精度的同时，最大程度地消除噪点。如果以 15 厘米的垂直精度开始，最后会得到大约 30 厘米的精度；如果继续生成等值线，则应将间隔设置为至少是该值的两倍，即 60 厘米或大约 2 英尺。构建窗口大小金字塔时，采样距离为标准点间距的两倍是合理的。
构建 Terrain 数据集后，细化的点位于其金字塔中。使用表面等值线和表面坡度地理处理工具生成等值线和坡度。与根据未细化的点生成的结果相比，这种结果的噪点更少。但缺点是，根据这些基于 TIN 的表面获得的等值线和坡度估计在平滑性和连续性方面仍存在不足。推荐的备选方法是使用栅格，这样结果会更加平滑。
栅格插值
通过从根据 Terrain 数据集创建的栅格中获取等值线和坡度，可以改善等值线和坡度输出。传统上，工程师倾向于直接使用 TIN，因此他们可能不喜欢这种使用栅格的方法，但针对根据激光雷达数据生成等值线和坡度而言，这种倾向是不合理的。首先，激光雷达点实际上是以随机分布形式采集的，而且生成的三角形并未经过专门筛选，不能保证符合用 CAD 包构建的数学模型（例如，用于道路设计）。
此外，由三角平面定义的线性分段表面也不是平滑的。使用 Terrain 转栅格地理处理工具和自然邻域法插值选项可以创建更平滑的表面。使用 Terrain 转栅格的另一项好处是可以一次性栅格化整个 Terrain 数据集，避免与 TIN 提取相关的大小限制影响。
生成 Terrain 数据集的栅格表面模型后，可以对生成的栅格使用等值线和坡度栅格地理处理工具。下图显示了在全分辨率和概化两种情况下生成等值线和坡度的差异。
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左图为根据全分辨率激光雷达生成的等值线，右图为栅格化版本的细化点集。虽然结果明显未达到制图质量，但仍然可以看到显著的改善。
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左图为根据全分辨率激光雷达生成的坡度，右图为轻微细化和栅格化后的坡度。
由于相对水平采样距离而言垂直精度较低，因此激光雷达存在很多噪点。这些噪点意味着低质量的等值线和极高的平均坡度值。通过点细化和平滑处理可以在不过多损失精度和详细信息的前提下减少噪点。Terrain 数据集通过创建金字塔和自然邻域法插值提供此类工具。
替代的工作流
如果激光雷达数据是 LAS 格式并已使用模型关键（即，第 8 类）点进行分类，则不需要经过 terrain 金字塔构建过程来获取适合等值线绘制或坡度分析的一组已细化的点。数据供应商已经完成了这些工作。确认上述工作已经完成后，可使用 LAS 数据集来直接引用并使用 LAS 文件。务必要认真阅读本主题前面的部分，来理解行驶概念，同时需执行以下步骤来创建派生等值线和坡度的栅格：
- 使用创建 LAS 数据集地理处理工具来创建引用 LAS 文件和隔断线的数据集（如果有可引用的内容）。
- 创建 LAS 数据集图层并设置过滤器属性，以便只使用第 8 类点（以及任何回波）。向地图或场景中添加 LAS 数据集或运行创建 LAS 数据集图层地理处理工具，可创建图层。
- 将像元分配类型设置为 NATURAL_NEIGHBOR 后，运行 LAS 数据集转栅格地理处理工具。输出像元大小也应设置为大于输入的平均点间距。