Vocabulario esencial de datasets LAS
En este tema se proporciona vista general de la terminología que encontrará al trabajar con los datasets LAS en ArcGIS.
Término |
Descripción |
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Lidar |
El lidar (de light detection and ranging) es una técnica de teledetección que utiliza la luz de láser para obtener una muestra densa de la superficie de la tierra con mediciones de x, y y z. Los datasets de lidar generan datasets de punto de masa que se pueden visualizar y analizar usando ArcGIS. |
Formato LAS |
LAS es un archivo estándar abierto y publicado para el intercambio de datos lidar. Se trata de un formato de archivo binario que contiene información concreta relacionada con los datos lidar. Es una manera de que los proveedores y los clientes intercambien datos y de conservar toda la información específica de esos datos. |
Red irregular de triángulos (TIN) |
Un TIN es una estructura de datos vectoriales que divide el espacio geográfico en triángulos contiguos que no se superponen. Los vértices de cada triángulo son los puntos de datos de la muestra con valores x, y y z. Estos puntos de muestra se conectan mediante líneas para formar triángulos de Delaunay. Los TIN se utilizan para almacenar y visualizar los modelos de superficie, como una estructura de fondo que se genera a petición según los terrenos. |
Restricciones de superficie | Las restricciones de la superficie son las entidades de la superficie almacenadas en los shapefiles o clases de entidades de geodatabase, que se utilizan para hacer cumplir las entidades lineales en la superficie de dataset LAS. |
Tipo de entidad de superficie |
Al agregar una clase de entidad a un dataset LAS como una restricción de superficie, tiene que indicar su tipo de entidad de superficie. Este tipo define el papel que desempeña la clase de entidad al definir la superficie de dataset LAS. Existen puntos, líneas de corte y diversos tipos de polígonos. |
Dataset de terreno |
Un dataset de terreno es una superficie basada en TIN de resolución múltiple creada a partir de mediciones almacenadas como entidades en una geodatabase. |
dataset de mosaico | Un dataset en mosaico es una colección de datasets ráster (y archivos LIDAR) almacenada como un catálogo y vista como una imagen en mosaico. Es posible visualizar también los datasets ráster de manera individual. Estas recopilaciones pueden ser extremadamente extensas, tanto en tamaño de archivo total como en el número de datasets ráster. Los datos ráster se agregarán según el tipo de ráster, el cual se encargará de identificar metadatos como la georreferenciación, la fecha de adquisición y el tipo de sensor, así como un formato ráster. Los datasets ráster de un dataset de mosaico pueden permanecer en el disco duro en su formato nativo o, si es necesario, cargarse en la geodatabase. Los metadatos se pueden administrar dentro del registro ráster así como almacenar como atributos en la tabla de atributos. El almacenamiento de metadatos como atributos permite administrar fácilmente los parámetros como datos de orientación de sensor, así como habilitar consultas rápidas para habilitar selecciones. |
selecciones de triangulación de Delaunay |
Esta es una técnica para crear una malla de triángulos contiguos y que no se superponen a partir de un dataset de puntos. Cada círculo al que se circunscribe el triángulo no contiene ningún punto del dataset en su interior. La triangulación de Delaunay se denomina así en honor del matemático ruso Boris Nikolaevich Delaunay. |
Restringida de Delaunay |
Un método de triangulación restringida de Delaunay sigue las reglas de Delaunay tradicionales en todo excepto en las líneas de corte. Con un método de triangulación de Delaunay tradicional, las líneas de corte se densifican para asegurarse de que la triangulación resultante sigue cumpliendo las reglas de Delaunay. Por consiguiente, un segmento de línea de corte de entrada puede producir varios bordes del triángulo. Con una triangulación restringida de Delaunay, no se produce densificación y cada segmento de la línea de corte se agrega como un único borde. |
Extensión 3D Analyst de ArcGIS |
Esta extensión a ArcGIS proporciona herramientas para la creación, visualización y análisis de datos SIG en un contexto tridimensional (3D). |
Nubes de puntos | Grandes colecciones de mediciones de puntos referenciados espacialmente tomadas por una técnica de detección remota. Los datos LIDAR se denominan datos de nube de punto. Estas nubes de puntos son grandes colecciones de puntos de elevación 3D, que incluyen valores x, y, y z junto con atributos adicionales como marcas de tiempo GPS. Las entidades específicas de la superficie que el láser encuentra pueden clasificarse después del postprocesamiento de la nube de punto LIDAR inicial. |
Multipunto |
Una clase de entidad multipunto que almacena muchos puntos en una fila de la base de datos. |
Clasificación |
Cada punto LIDAR que es postprocesado puede tener una clasificación que define el tipo de objeto que reflejó el pulso láser. Los puntos LIDAR se pueden clasificar en varias categorías que incluyen suelo o terreno desnudo, parte superior de cubierta forestal y agua. Las diversas clases se definen mediante códigos numéricos de enteros en el archivo LAS. Estos códigos de clase se puede usar como filtros para mostrar los puntos lidar a los que hace referencia el dataset LAS. |
Filtros |
Los puntos LIDAR de un dataset LAS se pueden consultar y visualizar basados en determinados criterios de filtro. Las propiedades del filtro incluyen el área de interés, códigos de clasificación, banderas de clasificación y los valores de retorno LIDAR. Los puntos que distinguen todos los criterios pasan por el filtro para procesamiento. Por ejemplo, los filtros comunes están en la superficie y sobre la superficie, básicamente significa devoluciones láser de superficie y devoluciones láser de entidad, respectivamente. |