Terrasolid TerraScan. Часть четвертая. Классификация.

Сегодня мы вернемся к небольшому экскурсу в TerraScan и рассмотрим инструменты классификации.

Сама по себе классификация – это основная работа, которая проводится при обработке данных лазерного сканирования. Сведение, трансформация и другие операции – это все конечно важно и нужно, однако, основной задачей при обработке данных является именно их классификация, которая фактически и превращает сырой материал в продукт, который за определенное вознаграждение передается конечному заказчику.

Саму классификацию мы можем разделить на три вида (мое личное деление):

• Ручная;
• Полуавтоматическая;
• Автоматическая.

Теперь давайте чуть подробнее рассмотрим каждый из видов классификации.

Ручная классификация

Для ручной классификации TerraScan предлагает нам набор инструментов, который позволяет перебрасывать точки из одного или нескольких классов в какой-либо целевой класс.

TerraScan Model

• Asign point class. Не самый популярный в работе инструмент. Позволяет проводить классификацию отдельно взятой точки или же множества точек одной группы (при этом группы должны быть вычислены). При этом работа может проводиться как по ближайшей точки к курсору, так и по точкам, наиболее высоким или низким, относительно указанной позиции;
• Classify Using Brush. Классическая кисточка, которая может классифицировать как в пределах границ окружности с заданным радиусом, так и в пределах квадрата с заданной стороной. Имеет одну уникальную особенность, не зная которой многие попадают в неловкую ситуацию: нельзя использовать операцию отмены (Undo) до корректного завершения работы инструмента (ПКМ), в противном случае TerraScan возвращает точки в абсолютно случайные классы, которые даже могут отсутствовать в PTC, что может привести к довольно неприятным последствиям;
• Classify Fence. Крайне удобный инструмент для классификации облаков воздушных точек, висящих между какими-либо объектами. Нет, применять его можно и в любых других ситуациях, однако в данном случае он действительно показывает себя как максимально удобный;
• Classify Above Line. Номер один среди инструментов, т.к. на мой взгляд имеет наиболее частое применение в работе. Классифицирует точки, находящиеся над указанной пользователем линией;
• Classify Below Line. По популярности может поспорить с кисточкой. Классифицирует точки, находящиеся под указанной пользователем линией. Очень удобен для классификации подземных ТЛО;
• Classify Close To Line. Достаточно часто используется для отделения проводов линий электропередачи. Фактически позволяет делать сразу 3 операции за 1 проход: классификацию над верхней линией, классификацию под нижней линией и классификацию между линиями. При этом любую из операций можно отключить и пользоваться только одной нужной функцией.

Полуавтоматическая классификация

По большей части это лично мое понимание разделения инструментов классификации. Возможно настоящие гуру проводят разделение на 2 вида (ручная и автоматическая), однако, я считаю, что все-таки мы имеем возможность выделить именно полуавтоматические методы классификации.

В моем понимании полуавтоматическая классификация – это классификация, для проведения которой мы используем какие-либо заранее подготовленные материалы, будь то векторные элементы или предварительно вручную классифицированные точки. Т.е. в данном случае сам инструмент не требует вмешательства после своего запуска, но требует ряда операций перед запуском.

К этой группе я бы отнес классификацию вдоль направляющей (Classify by centerline), классификацию относительно аппроксимаций проводов (Wire danger points), ну и конечно же различные виды классификации относительно заданных контуров (Inside fence, Outside fence и т.п.). Во всех трех случаях мы предварительно вручную выстраиваем направляющие, аппроксимации и контуры. Конечно это первое, что пришло на ум и каждый может дополнить этот список на свой вкус.

Автоматическая классификация

Будем честны: автоматическая классификация – это именно то, за что большинство пользователей и любит продукцию от Terrasolid и платит за нее немалые деньги. Набор инструментов для автоматической классификации крайне широк и доступен как в виде макросов, которые позволяют проводить целые массивы операций над точками, так и в виде отдельных инструментов.

Приведу только несколько из этих инструментов, именно они на мой взгляд применяются наиболее часто:

• Ground. Номер один, самый топовый, самый важный и другие “самый-самый”. На текущий момент наиболее качественный инструмент для классификации поверхности земли. При прочих равных справляется на порядок лучше других аналогичных инструментов от других разработчиков, имеет достаточно гибкие настройки и при правильно подходе позволяет колоссально снизить количество ручного труда при получении модели рельефа;
• Isolated points / Low points. Тут целых два отдельных инструмента, но в одном пункте. Первый применяется для классификации отдельных групп точек, которые зачастую называются “воздушными” точками. Второй позволяет отсечь из общего массива так называемые “подземные” точки. В ходе первичной обработки жизнь без этих двух инструментов показалась бы адом. Зачастую имеют каскадное применение, когда запуск каждого из них происходит несколько раз подряд с разными параметрами, позволяющими пройти путь от грубой обработки до достаточно тонкой и почти ювелирной;
• By height from ground. Простой, но очень важный инструмент, который, кстати, можно отнести и к полуавтоматическим, т.к. он требует предварительной классификации той самой “земли”, ну или точнее некоего базового класса, относительно которого вы собираетесь проводить текущую классификацию. Этот инструмент позволяет провести классификацию точек в зависимости от их высотного положения, относительно заданного класса или классов.

К автоматической классификации можно добавить еще и небольшое замечание, которое многим покажется лишним, но не упомянуть его было бы неправильно. Нельзя воспринимать работу автоматических инструментов как истину в последней инстанции. Любой специалист вам подтвердит, что после автоматической классификации “земли” нужна обязательная ручная доработка, что после автоматического поиска выпадающих ТЛО у вас нет гарантии, что они все убрались в какой-либо мусорный класс и вместе с ними туда не попали “хорошие” ТЛО. Грамотно настроенный автомат способен невероятно сильно снизить затраты на последующую ручную обработку, но при этом не исключает последнюю на все 100%. Конечно, все это зависит от требований конкретного проекта и могут нередко встречаться случаи, когда и полностью автоматическая обработка удовлетворяет все потребности заказчика, но все же зачастую речь идет о достаточно тонкой обработке данных и в этих случаях автоматическая классификация – лишь часть той работы, которую необходимо провести для превращения сырых массивов ТЛО в готовый продукт.

Заключение

Как я и писал в самом начале: классификация ТЛО – это по большей части основная работа, которая проводится при обработке данных лазерного сканирования. Компания Terrasolid предоставила нам наиболее качественный инструмент для проведения подобного вида работ, за что мы ей крайне благодарны. Зная особенности каждого инструмента, умея их правильно настраивать и применять в нужном месте и в нужное время можно не только сэкономить огромное количество времени, но и перейти на качественно новый уровень выполнения данного вида работ.

Terrasolid постоянно совершенствует свои алгоритмы и создает новые инструменты, позволяющие еще больше повысить вашу результативность, поэтому крайне рекомендую вам регулярно просматривать документацию к TerraScan и общедоступные презентации, которые позволят вам не отставать от прогресса и дадут возможность в полной мере овладеть наиболее качественным продуктом, представленном на рынке.