Grundlegende Begriffe im Zusammenhang mit LAS-Datasets

In diesem Thema finden Sie eine Übersicht über einige Begriffe im Zusammenhang mit der Arbeit mit LAS-Datasets in ArcGIS.

Begriffe im Zusammenhang mit LAS-Datasets

Begriff	Beschreibung
LIDAR	LIDAR (Light Detection and Ranging) ist eine Fernerkundungstechnik, bei der Laserlicht für ein dichtes Abtasten der Erdoberfläche mit X-, Y- und Z-Messwerten verwendet wird. LIDAR-Datasets erzeugen Massen-Punkt-Datasets, die mit ArcGIS visualisiert und analysiert werden können.
LAS-Format	Beim LAS-Dateiformat handelt es sich um ein öffentliches Standarddateiformat für den Austausch von LIDAR-Daten. Das LAS-Dateiformat ist ein binäres Dateiformat, das bestimmte Informationen in Bezug auf LIDAR-Daten verwaltet. Es bietet Anbietern und Kunden eine Möglichkeit zum Datenaustausch und zur Verwaltung aller für diese Daten spezifischen Informationen.
Triangulated Irregular Network (Unregelmäßiges Dreiecksnetz) (TIN)	Ein TIN ist eine Vektordatenstruktur, die geographischen Raum in zusammenhängende, nicht überlappende Dreiecke einteilt. Die Stützpunkte der einzelnen Dreiecke sind Referenzdatenpunkte mit X-, Y- und Z-Werten. Diese Referenzpunkte sind mit Linien verbunden und bilden Delaunay-Dreiecke. Mit TINs werden Oberflächenmodelle gespeichert und angezeigt und weiterhin als Hintergrundstruktur verwendet, die auf Anforderung anhand von Terrains berechnet werden.
Oberflächeneinschränkungen	Oberflächeneinschränkungen sind Oberflächen-Features, die entweder in Geodatabase-Feature-Classes oder in Shapefiles gespeichert werden, mit denen lineare Features in der LAS-Dataset-Oberfläche erzwungen werden.
Oberflächen-Feature-Typ	Wenn Sie einem LAS-Dataset eine Feature-Class als Oberflächeneinschränkung hinzufügen, müssen Sie den zugehörigen Oberflächen-Feature-Typ angeben. Dadurch wird die Funktion definiert, die die Feature-Class beim Definieren der LAS-Dataset-Oberfläche erfüllt. Es gibt Punkte, Bruchkanten und mehrere Polygontypen.
Terrain-Dataset	Bei Terrain-Datasets handelt es sich um TIN-basierte Oberflächen mit mehreren Auflösungen. Sie setzen sich aus Messwerten zusammen, die als Features in einer Geodatabase gespeichert sind.
Mosaik-Dataset	Ein Mosaik-Dataset ist eine Sammlung von Raster-Datasets (und LIDAR-Dateien), die als Katalog gespeichert und als mosaikiertes Bild angezeigt werden. Die Raster-Datasets können auch einzeln angezeigt werden. Diese Sammlungen können sehr groß sein – in Bezug auf die gesamte Dateigröße und auf die Anzahl der Raster-Datasets. Die Raster-Daten werden entsprechend dem Raster-Typ hinzugefügt, der Metadaten, z. B. Georeferenzierung, Erwerbsdatum und Sensortyp, und ein Raster-Format identifiziert. Die Raster-Datasets in einem Mosaik-Dataset können im nativen Format auf dem Datenträger bleiben oder in die Geodatabase geladen werden, wenn erforderlich. Die Metadaten können innerhalb des Raster-Datensatzes verwaltet und als Attribute in der Attributtabelle gespeichert werden. Durch das Speichern von Metadaten als Attribute können Parameter, etwa Daten zur Sensorausrichtung, mühelos verwaltet werden. Zudem sind so schnelle Abfragen und die entsprechende Auswahl möglich.
Delaunay-Triangulationsauswahlen	Dies ist eine Technik zur Erstellung eines durchgehenden Netzes nicht überlappender Dreiecke aus einem Punkte-Dataset. Der Innenbereich des umschließenden Kreises jedes Dreiecks enthält keine Punkte aus dem Dataset. Die Delaunay-Triangulation ist nach dem russischen Mathematiker Boris Nikolaevich Delaunay benannt.
Constrained Delaunay	Eine Constrained-Delaunay-Triangulationsmethode folgt, außer an Bruchkanten, herkömmlichen Delaunay-Regeln. Mit einer herkömmlichen Delaunay-Triangulationsmethode werden Bruchkanten verdichtet, um die Übereinstimmung der resultierenden Triangulation-Delaunay sicherzustellen. Daher kann ein Eingabe-Bruchkantensegment mehrere Dreieckskanten zur Folge haben. Bei Verwendung einer Constrained Delaunay-Triangulation tritt keine Verdichtung auf, und die einzelnen Bruchkantensegmente werden als einzelne Kante hinzugefügt.
Erweiterung "ArcGIS 3D Analyst"	Diese ArcGIS-Erweiterung enthält Werkzeuge für die dreidimensionale (3D-) Erstellung, Visualisierung und Analyse von GIS-Daten.
Punktwolken	Umfangreiche Sammlungen von räumlich referenzierten Punktmessungen, die mit einem Fernerkundungsverfahren erfasst werden. LIDAR-Daten werden auch als Punktwolkendaten bezeichnet. Diese Punktwolken sind große Sammlungen von 3D-Höhenpunkten, die X-, Y-, und Z-Werte zusammen mit zusätzlichen Attributen wie GPS-Zeitstempeln einschließen. Die spezifischen Oberflächen-Features, auf die der Laser stößt, können klassifiziert werden, nachdem die ursprüngliche LIDAR-Punktwolke nachbearbeitet wurde.
Multipoint	Mit einer Multipoint-Feature-Class werden viele Punkte in einer Datenbankzeile gespeichert.
Klassifizierung	Jeder nachbearbeitete LIDAR-Punkt kann eine Klassifizierung aufweisen, die den Typ des Objekts definiert, das den Laserimpuls reflektiert hat. Die LIDAR-Punkte können in verschiedenen Kategorien wie nackte Erdoberfläche oder Erde, Oberkante von Baumkronen oder Wasser klassifiziert werden. Die verschiedenen Klassen werden durch numerische Ganzzahlcodes in den LAS-Dateien definiert. Diese Klassencodes können als Filter verwendet werden, um die LIDAR-Punkte anzuzeigen, auf die das LAS-Dataset verweist.
Filter	LIDAR-Punkte eines LAS-Datasets können basierend auf bestimmten Filterkriterien abgefragt und angezeigt werden. Zu den Filtereigenschaften zählen Interessenbereich, Klassifizierungscodes, Klassifizierungs-Flags und LIDAR-Rückgabewerte. Die Punkte, die alle Filterkriterien erfüllen, werden zur Verarbeitung herausgefiltert. Gängige Filter sind beispielsweise "Erde" und "oberirdisch", was im Grunde Bodenrückgaben bzw. Feature-Laser-Rückgaben bedeutet.

Begriffe im Zusammenhang mit LAS-Datasets