NMT i NMPT z chmury punktów w R
Pisaliśmy już jak wczytać chmurę punktów do R. Dzisiaj pokażemy Wam jak wykorzystać narzędzia pakietu lidR do generowania NMT i NMPT. Bezpłatnie dane do testowania możecie pobrać z GeoPortalu. My użyjemy danych z matchingu z drona z jednego z naszych poprzednich postów. Dane możecie pobrać tutaj.
Wczytajmy najpierw naszą chmurę punktów do R z użyciem pakietu lidR:
|
1 2 |
library(lidR) pc = readLAS("d:/GIS_in_R/uav.las") |
Nasza chmura wygląda tak:
|
1 |
plot(pc) |
Do wygenerowania Numerycznego Modelu Terenu (NMT) potrzebujemy punktów leżących na gruncie. Klasyfikację danych na grunt i nie grunt możemy przeprowadzić z użyciem funkcji lasground z użyciem algorytmu CSF znanego nam już z CloudCompare:
|
1 |
pc = lasground(las = pc, algorithm = csf()) |
Chmura kolorowana po klasyfikacji wygląda następująco:
|
1 |
plot(pc,color="Classification") |
NMT wygenerujemy używając funkcji grid_terrain i definiując rozdzielczość (res) i algorytm generowania (w naszym przypadku siatka TIN):
|
1 |
dem = grid_terrain(las = pc,res = 0.1, algorithm = tin()) |
Funkcja sama wybierze punkty gruntu i z nich wygeneruje raster. Wygenerowany NMT wygląda tak:
Do generowania NMPT służy funkcja grid_canopy. Zdefiniować musimy rozdzielczość (res) i algorytm do generowania:
|
1 |
dsm = grid_canopy(las = pc, res = 0.1, algorithm = dsmtin()) |
Nasz wynikowy NMPT wygląda tak:
Zaprezentowane Wam dzisiaj funkcje mają wiele innych szczegółowych atrybutów umożliwiających poprawę produktu końcowego, takich jak filtry czy też możliwość modyfikacji parametrów algorytmów generujących wyjściowe rastry. Zachęcamy do przyjrzenia się im bliżej:)
