我是python编程的新手,我只是想知道你是否可以使用LiDAR点创建0.5 x 0.5 m分辨率的常规网格。
我的数据是LAS格式(从liblas导入文件读取为las文件),它们具有以下格式:X,Y,Z。其中X和Y是坐标。
这些点是随机定位的,一些像素是空的(NAN值),在某些像素中有一个点多。如果有更多的一点,我希望得到一个平均值。最后,我需要以TIF格式或Ascii格式保存数据。
我正在研究osgeo模块和GDAL,但我诚实地说,我不知道osgeo模块是否是最佳解决方案。
我很高兴能帮助我学习和实施一些代码,
在预先感谢您的帮助,我真的需要。
我不知道使用这些参数获取网格的最佳方法。
答案 0 :(得分:3)
这有点晚了但也许这个答案对其他人有用,如果不适合你......
我用Numpy和Pandas完成了这个,而且速度非常快。我正在使用TLS数据,并且可以在数百万个数据点上实现这一点,而不会在体面的2009年老式笔记本电脑上出现问题。关键是通过舍入数据进行“分箱”,然后使用Pandas的GroupBy方法进行聚合并计算均值。
如果你需要舍入到10的幂,你可以使用np.round,否则你可以通过创建一个函数来舍入到任意值,我通过修改this SO answer来完成。
import numpy as np
import pandas as pd
# make rounding function:
def round_to_val(a, round_val):
return np.round( np.array(a, dtype=float) / round_val) * round_val
# load data
data = np.load( 'shape of ndata, 3')
n_d = data.shape[0]
# round the data
d_round = np.empty( [n_d, 5] )
d_round[:,0] = data[:,0]
d_round[:,1] = data[:,1]
d_round[:,2] = data[:,2]
del data # free up some RAM
d_round[:,3] = round_to_val( d_round[:,0], 0.5)
d_round[:,4] = round_to_val( d_round[:,1], 0.5)
# sorting data
ind = np.lexsort( (d_round[:,4], d_round[:,3]) )
d_sort = d_round[ind]
# making dataframes and grouping stuff
df_cols = ['x', 'y', 'z', 'x_round', 'y_round']
df = pd.DataFrame( d_sort)
df.columns = df_cols
df_round = df[['x_round', 'y_round', 'z']]
group_xy = df_round.groupby(['x_round', 'y_round'])
# calculating the mean, write to csv, which saves the file with:
# [x_round, y_round, z_mean] columns. You can exit Python and then start up
# later to clear memory if that's an issue.
group_mean = group_xy.mean()
group_mean.to_csv('your_binned_data.csv')
# Restarting...
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
binned_data = np.loadtxt('your_binned_data.csv', skiprows=1, delimiter=',')
x_bins = binned_data[:,0]
y_bins = binned_data[:,1]
z_vals = binned_data[:,2]
pts = np.array( [x_bins, y_bins])
pts = pts.T
# make grid (with borders rounded to 0.5...)
xmax, xmin = 640000.5, 637000
ymax, ymin = 6070000.5, 6067000
grid_x, grid_y = np.mgrid[640000.5:637000:0.5, 6067000.5:6070000:0.5]
# interpolate onto grid
data_grid = griddata(pts, z_vals, (grid_x, grid_y), method='cubic')
# save to ascii
np.savetxt('data_grid.txt', data_grid)
当我完成此操作后,我将输出保存为.npy并使用Image库转换为tiff,然后在ArcMap中进行地理配准。可能有一种方法可以用osgeo来做到这一点,但我还没有使用它。
希望这至少可以帮助某人...
答案 1 :(得分:2)
您可以使用Numpy中的直方图功能进行分箱,例如:
import numpy as np
points = np.random.random(1000)
#create 10 bins from 0 to 1
bins = np.linspace(0, 1, 10)
means = (numpy.histogram(points, bins, weights=data)[0] /
numpy.histogram(points, bins)[0])
答案 2 :(得分:0)