LAS到DEM转换的正确工作流程

我经常遇到带有高程数据的LiDAR（.LAS）文件。当我这样做时，我总是很难找到一种将其转换为DEM进行水文分析的方法。我已经开发了几个工作流，即使它们通常（但并非总是如此！）输出我需要的东西，但它们似乎并没有非常优化。另外，我希望有一个可以依靠的工作流程，而不必每次都尝试三种不同的方法。

这些是我当前的工作流程：

FME：

LAS阅读器-> PointCloudCombiner-> RasterDEMGenerator-> Geotiff编写器。（参考时间5分钟）。

ArcMap：

1. LAS到多点->多点到地形->地形到栅格（10分钟）。
2. LAS到多点->创建TIN（因为Topo到栅格无法读取Point.Z值）-> TIN到栅格（15分钟）。
3. 创建新的镶嵌数据集，并将LAS添加为栅格。导出到ESRI GRID。

LAStools：

LAStoTXT->创建XY事件图层->到Shapefile->地形到光栅（3-4小时）

我也知道将LAS数据集转换为栅格数据并将LAS数据集转换为TIN等数据，但它们通常无法识别我的LAS文件。据我了解，Arcmap中的＃1是ESRI首选方法（？）。

我想要的只是一个水文正确的栅格，可用于进一步分析。你会用什么？

我可以访问ArcGIS Standard 10.1（即将推出10.2），3D分析师，空间分析师。欢迎使用开源解决方案以及在必要时编写脚本（Python）。

将LiDAR数据集转换为DEM时，您需要获取一组离散的数据点并将其转换为单个连续的数据集。假设您的.las文件包含X（纬度），Y（经度）和Z（海拔）值，平均分辨率约为1米。此处的分辨率非常重要-我们仅是在讨论平均值，因此在整个数据集中几乎找不到〜1米的分辨率。取而代之的是，我们将找到该分辨率的“估计值”之内的值。因此，您可以将这些点转换为栅格DEM或TIN。X和Y值应该看到最小的失真，但是您会注意到Z值可能不是您所期望的。这是因为计算机没有 不知道没有落在LiDAR点之一上的单元格中正确的Z值是多少。在LiDAR点之间，已应用插值算法来估计合理的Z值。选择相对于分析目标正确的插值方法是从LiDAR到DEM的关键部分。在输出DEM上设置适当的分辨率很重要-始终将分辨率设置为低于LiDAR数据集的分辨率。因此，对于约1米的分辨率，我将为DEM设置3米的分辨率，以尽量减少失真。在输出DEM上设置适当的分辨率很重要-始终将分辨率设置为低于LiDAR数据集的分辨率。因此，对于约1米的分辨率，我将为DEM设置3米的分辨率，以尽量减少失真。在输出DEM上设置适当的分辨率很重要-始终将分辨率设置为低于LiDAR数据集的分辨率。因此，对于约1米的分辨率，我将为DEM设置3米的分辨率，以尽量减少失真。

我有使用来自LiDAR的DEM研究滑坡和泥石流的经验。滑坡和泥石流是非常线性的特征，发生在地形中其他线性特征附近。因此，当我从LiDAR转换为DEM时，我想要一种最能强调线性特征的插值方法。这恰好是TIN（不规则三角网）。您说的目的是进行水文分析。也许您应该尝试样条插值方法来构建您的DEM。样条插值的工作原理是在所有数据点上绘制连续的重叠线，以创建非常平滑的栅格表面。确定您的水槽，装满水槽，绘制水槽，然后重复。

这有点混乱，但是我想在这里说的是，在我看来，您好像是在问错问题。您应该询问使用哪种插值方法，而不是要求使用软件工作流程来构建水文正确的DEM。如果您是我，我会尝试样条曲线插值方法。

在软件方面，处理LiDAR数据需要占用大量CPU / RAM。如果您有> 6 GB的RAM，我建议您使用GRASS GIS。他们拥有我曾经使用过的最好的LiDAR处理软件（它是FOSS），但是您必须做一些内存分配。否则，我建议您坚持使用ArcGIS。他们在他们的网站上有一些很好的文档，说明如何做您想做的事情。

如果您只需要执行一次，则可能需要考虑下载Merrick＆Company 对MARS进行的30天评估。完整的软件套件非常昂贵（11995美元），但是我认为使用评估软件，您可以使用已经存在的水体数据集在多边形周围强制保持恒定的高程。