¿Beneficios de * .las vs * .xyz o * .ascii cuando se trabaja con LiDAR en ArcGIS for Desktop?

De vez en cuando, utilizamos datos LiDAR para modelar en ArcGIS. Anteriormente, se nos proporcionaría un .xyz o .ascii de los datos, pero más recientemente, también se nos proporcionan archivos .las además de .xyz y ascii.

Estaba leyendo este artículo que dice "Tener lidar en formato LAS puede ser obvio para los iniciados, pero no para aquellos nuevos en el uso de datos lidar" y "Es binario, eficiente, ampliamente compatible, y el formato con el que ArcGIS funciona mejor" . Soy una de esas personas que caen en la categoría de nuevos en el uso de formatos .las.

Normalmente con .xyz y ascii, usaría Global Mapper para convertirlos en una cuadrícula ráster (para usar dentro del modelado) y parece que también necesitaría convertir el archivo .las también (siendo una nube de puntos). Creo que la pregunta que hago es:

¿Hay algún beneficio de usar un .las en comparación con un .xyz o ascii si todavía necesito convertirlos a otro formato ráster (GRID o .img)?

ArcGis tiene un nuevo conjunto de datos LiDAR en 10.1 que le permitirá ver sus datos LiDAR directamente y también ver más información de lo que hay en un ráster ... por ejemplo, puede agregar a ArcMap y luego filtrar la pantalla a solo clases de árbol, o solo vuelve primero!

Los datos de LiDAR contienen mucho más que solo elevación, hay una intensidad que se almacena de forma predeterminada (que puede ayudar donde no hay ortos disponibles) y deben clasificarse en tierra / no tierra en la base; La clasificación completa es la más útil (tierra, vegetación baja / media / alta, edificios, agua, puentes, líneas eléctricas ...) para filtrar según lo que esté buscando.

Si tiene acceso a una licencia de analista 3D, puede convertir su dataset LAS en un ráster con cualquier tamaño de celda que desee o puede ver con facetas ...

En mi opinión, es muy aconsejable obtener un raster (usar ahora y con procesos existentes) y datos LiDAR (desarrollar nuevos procesos) en una entrega.

Si tiene la oportunidad de obtener LAS o LAZ en lugar de TXT ... absolutamente hágalo. Será trivial pasar de LAS o LAZ a TXT (por ejemplo, con la herramienta gratuita y de código abierto las2txt de LAStools ). Ordenar TXT en lugar de LAS significa perder muchos atributos importantes que tal vez no te interesen hoy pero que en unos meses o años. También significa no poder hacer ningún control de calidad (por ejemplo, alineación de la línea de vuelo) en la nube de puntos LiDAR. Y finalmente, leer TXT es aproximadamente 10 veces más lento (solo por la traducción de un número legible por humanos a binario)

Absolutamente evite TXT como formato de entrega para LiDAR si tiene una opción. Todo el software que mencionó puede leer LAS o LAZ de forma nativa mucho más rápido y si realmente necesita TXT, es trivial obtenerlo sin comprometer la integridad y eficiencia del LiDAR.

Los archivos de nube de puntos son de tipo no binario o binario.

Los archivos no binarios (también conocidos como archivos ASCII) son los que tienen extensiones '.xyz' y '.txt'. Tienen la ventaja de abrirse fácilmente con editores de texto para visualizar lo que hay allí (pero no es una gran ventaja).

Cada línea del archivo ascii representa un registro de retorno láser con coordenadas espaciales (x, y, z) y están separados por algún carácter de tabulación. Se pueden incluir comentarios agregando ';' Al principio de la línea.

;UTM coordinates, zone 7, WGS84
;x,y,z 
154517.952000 4608174.068000 21.50
153323.350000 4600983.025000 20.78
155442.850000 4601342.034000 17.13

Se pueden incluir otras columnas (variables) como el tipo de retorno (primero, intermedio, último), intensidad, etc. Los archivos ASCII se leen secuencialmente (línea por línea), lo que consumirá más tiempo para el procesamiento.

Por otro lado, los archivos binarios como '.las' tienen las siguientes ventajas:

• Son más compactos en tamaño (para almacenamiento).
• Puede llevar más información que el formato ASCII; Por ejemplo: los archivos '.las' tienen el encabezado y los registros de longitud variable (VLR) que permitirán almacenar datos comunes a la nube de puntos (por ejemplo: firma de archivo, versión de archivo, software, extensiones del área encuestada, número total de devoluciones, proyección, metadatos, etc.
• Tómese menos tiempo para el procesamiento y la visualización, ya que pueden indexarse ​​espacialmente y, por lo tanto, pueden leerse por partes.

Como dijiste, independientemente de la extensión del archivo de puntos, requerirá procesar los datos para convertirlos a un formato ráster. Hay software disponible para realizar tales tareas con cualquier tipo de archivos de puntos.