Evaluation de la densité d'échantillonnage et de la couverture lidar

Garantir la couverture de données et la densité d'échantillonnage représente des tâches courantes d'assurance/contrôle qualité dans les workflows qui impliquent le traitement de données lidar. L'identification précoce des problèmes potentiels facilite la tâche d'atténuation de l'impact négatif d'insuffisances de données. Le jeu de données LAS, ainsi que deux outils de géotraitement (Informations du fichier de points et Statistiques de point LAS en tant que raster) sont utiles à cet égard.

Jeu de données LAS

Les données de chaque projet lidar sont généralement divisées en ensembles de fichiers LAS tuilés. Cette opération vise à faciliter le traitement et à permettre aux fichiers de conserver des tailles raisonnables. Malheureusement, l'utilisation de ces projets peut s'avérer laborieuse. Le jeu de données LAS constitue une aide précieuse en vous permettant de référencer l'ensemble de fichiers LAS d'un projet et de les utiliser comme un tout. Utilisez l'outil de géotraitement Créer un jeu de données LAS pour créer un jeu de données LAS.

L'outil Créer un jeu de données LAS propose une option pour calculer des statistiques. Si vous ne spécifiez pas cette option, le jeu de données LAS est créé rapidement, car seuls les enregistrements d'en-tête des fichiers LAS référencés sont lus. Le calcul des statistiques nécessite une analyse complète des fichiers LAS référencés. Le temps nécessaire au calcul des statistiques correspond au nombre de points dans les fichiers LAS, mais cela permet d'obtenir beaucoup plus d'informations. Pour cette raison, la collecte de statistiques est hautement recommandée.

Une fois le jeu de données LAS créé, ouvrez la boîte de dialogue Propriétés du jeu de données LAS à partir de la fenêtre Catalogue. Cette boîte de dialogue apporte des informations sur le jeu de données LAS dans son ensemble, plus des détails sur les fichiers LAS spécifiques qui forment le jeu de données. Accédez à l'onglet Fichiers LAS de la la boîte de dialogue.

Recherchez la colonne Espacement des points au milieu de l'onglet Fichiers LAS. Il s'agit de l'espacement des points (en d'autres termes, de retours) estimé pour chaque fichier. Il est indiqué dans les unités x,y des données source. L'estimation est plus précise si vous calculez les statistiques lorsque vous créez le jeu de données LAS.

• L'espacement des points est différent de la densité de points. L'espacement des points (EP) se défini en tant qu'unités linéaires par point et la densité de points (DP) se défini en tant que points par surface unitaire carrée. Pour convertir l'espacement des points en densité de points, utilisez l'équation suivante : DP = 1/(EP)^2. Plus la densité de points est élevée et plus les valeurs d'espacement de points sont faibles.

Remarque :

• L'espacement des retours risque d'être un peu plus dense que l'espacement des impulsions, car une impulsion laser seule peut produire plusieurs retours.
• Pour obtenir des informations d'étendue des fichiers LAS, en plus d'autres informations statistiques, utilisez l'outil de géotraitement Informations du fichier de points.

Informations du fichier de points

L'outil Informations du fichier de points fournit des statistiques de base et des informations d'étendue concernant les fichiers de données ponctuelles aux formats LAS et ASCII et apporte une aide précieuse dans le processus d'assurance/contrôle qualité. Sa sortie vous permet d'examiner la densité de points, la plage de valeurs Z, le nombre total de points et les informations de géoréférencement pour les fichiers en entrée, ainsi que les informations de classification des fichiers LAS. Lorsque vous indiquez un dossier, l'outil tous les fichiers qu'il contient, portant le suffixe spécifié.

L'espacement des points indiqué par l'outil Informations du fichier de points est une approximation basée sur la superficie de l'étendue spatiale du fichier divisée par le nombre total de points dans le fichier. Il est particulièrement fiable lorsque les données sont réparties de façon régulière dans le fichier, mais peut générer des résultats trompeurs si les données sont réparties de façon irrégulière. Dans ce cas, l'espacement des points indiqué est plus significatif en tant que récapitulatif lors de la recherche de tendances des ensembles de fichiers. Toutefois, cet outil offre la possibilité d'utiliser une évaluation améliorée de l'espacement des points pour les fichiers LAS, qui atténue la surestimation causée par la répartition irrégulière des données.

La symbolisation du champ d'espacement des points dans l'entité en sortie à l'aide d'un dégradé de couleurs par paliers peut fournir une vue d'ensemble utile des tendances dans l'ensemble de données. Dans l'image ci-dessous, les polygones d'étendue LAS sont symbolisés de cette manière et les polygones symbolisés en rouge possèdent une densité de points plus élevée.

Vous pouvez également passer en revue la classification des points Lidar, qui est en général effectuée par le fournisseur de données lidar. Cette classification a pour but de distinguer les retours lidar terrestres et non terrestres et est gérée à l'aide de codes dans les fichiers LAS. L'option Récapituler par code de classe crée une entité unique pour chaque code de classe dans un fichier LAS. Cela fournit un moyen d'examiner les codes de classe dans chaque fichier LAS et les informations de point correspondantes associées à chaque code. L'activation de la plage de valeurs Z spécifiquement pour une classe de points donnée assure une représentation plus précise des données que si des classes supplémentaires, telles que la classe 7 qui représente des points de bruit, étaient incluses dans l'analyse.

En supposant que le processus de vérification Informations du fichier de points indique que les données sont acceptables, la prochaine étape consiste à utiliser l'outil de géotraitement Statistiques de point LAS en tant que raster pour obtenir une vue plus détaillée de la distribution des points.

Statistiques de point LAS en tant que raster

L'outil de géotraitement Statistiques de point LAS en tant que raster vous permet de voir la distribution spatiale des différentes mesures des points Lidar. Pour ce faire, il caractérise les points qui entre dans chaque cellule d'un raster en sortie. Vous pouvez choisir de caractériser les points de plusieurs façons :

• Total des impulsions
• Total des retours
• Total des retours prédominants
• Nombre maximal de retours
• Classe prédominante
• Plage d'intensité
• Plage Z

Pour évaluer la couverture des points et la densité, le total des impulsions est une bonne option. Elle affecte le nombre des derniers retours entrant dans une cellule en tant que valeur de la cellule. Saisissez d'abord un jeu de données LAS et choisissez la méthode PULSE_COUNT. Pour l'échantillonnage, choisissez CELLSIZE. Vous pouvez penser que l'espacement moyen des points est une bonne taille de cellule pour le raster en sortie, mais cela génère en général trop de cellules vides ou NoData car les points lidar ne sont pas espacés de manière égale. Par ailleurs, le raster en sortie peut devenir inutilement grand. Au lieu de cela, il est préférable d'employer une taille de cellule plusieurs fois supérieure à l'espacement moyen des points, mais suffisamment réduite pour identifier des intervalles ou des vides qui permettent une analyse supplémentaire. Une taille raisonnable correspond à quatre fois l'espacement des points. Par exemple, si vos données sont échantillonnées à 1 mètre et que vous définissez la taille de cellule sur 4, vous pouvez attendre en moyenne 16 impulsions par cellule.

Vous pouvez également évaluer la densité pour différents types de points. Bien que la plupart du temps vous vérifiiez probablement uniquement la densité pour l'ensemble des retours, il peut être utile d'examiner ceux figurant dans une certaine classe. Par exemple, regarder le total des impulsions pour les points au sol peut vous donner une idée de la qualité de votre pénétration au sol dans les zones couvertes de végétation. Vous pouvez déterminer les points utilisés en définissant des critères de filtrage sous l'onglet Filtre de la couche de jeux de données LAS. Les propriétés de filtrage des points définies sur la couche sont respectées par l'outil. Si vous utilisez un jeu de données au lieu d'une couche, aucun filtrage n'est appliqué.

Dès lors que votre raster a été créé, regardez-le dans ArcMap. Utilisez une représentation par dégradé de couleurs pour l'afficher afin de faciliter la distinction entre les cellules comportant des nombres élevés ou réduits. Vous pouvez également définir une couleur NoData qui se détache bien. Recherchez la variance dans la densité et les vides de données. Invitez votre fournisseur à expliquer tout élément qui semble incorrect.

Dans l'image ci-dessous, la couleur noire représente des surfaces NoData (sans aucune donnée), alors que la couleur rouge représente des surfaces où la densité d'échantillonnage du lidar est plus élevée.