提升可视性——理解激光雷达可视域分析
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提升可视性——理解激光雷达可视域分析
作者：匿名 发布时间：2015年4月14日，星期二
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* 图片由维基媒体提供
上周，在德克萨斯州休斯顿举行的SPAR国际2015年会议上，我与一位先生进行了交谈。他正尝试使用激光雷达进行一系列可视域分析，以评估从其感兴趣区域内的特定有利位置能看到多大范围。他面临的问题是，他使用的软件包只考虑了数字高程模型（DEM），而没有利用点云中同样可用的数字表面模型（DSM）。基本上，当他到达进行过分析的区域时，会发现有树木、建筑物或其他物体遮挡了他的视线。
他需要的是一种算法，不仅要考虑观测者的高度，还要考虑观测者周围物体的高度。下图是ENVI LiDAR中通用可视域分析的截图，该分析会自动将观测者高度设置为地球表面（或DEM值）上方2米处。
注意可视域分析是如何不仅考虑地面，还考虑树木或其他物体表面的。这是通过构建一个包含点云中所有点的数字表面模型来实现的，用以确定从给定地点能看到什么。创建观测点时，用户还可以选择调整观测者的高度，以模拟可能位于塔楼中、树上或通过其他方式高于地面的情况。
对于这个点，我已将观测者提升到17米的高度，从而得到以下的可视域结果。请注意，由于高度增加，观测者能够越过该区域一些树木的顶部，因此可见区域得到了改善。
除了高度之外，还有许多其他属性可以调整，以实现更高级的可视域分析。这些功能包括：设置观测者视野半径、更改可见区域与非可见区域的颜色、设置方位角、俯仰角以及水平和垂直视野范围。它还能够设置DSM分辨率，并按照用户指定的间隔切换距离环的显示开关。
用户还可以在场景中创建多个观测点，这使得可以从多个点评估区域的可见覆盖范围。从监视或安全的角度来看，这非常有用。观测者设置也可以修改为仅显示所有观测者都可见的区域，或者显示任何观测者可见的区域。
最后，所有这些信息只需单击一下即可传输到ENVI或ArcGIS®等软件中进行进一步分析，以计算诸如覆盖面积等信息，或更好地理解观测点之间的相似性或差异。
对于地理空间分析而言，反映真实世界的情况非常重要。我们对地理空间问题理解上的简单疏忽，可能会导致信息误导，从而浪费在日常工作流程中使用特定解决方案的组织的时间和资源。花时间将所有相关因素真正整合到解决方案中，可以极大地提高这些组织和团队的效率。在向我在SPAR会议上遇到的那位先生展示这些功能后，他非常兴奋，因为他再也不需要去实地考察那些因分析错误而误判的位置了！
*图片由弗吉尼亚州立公园工作人员（Leesylvania State Park，由AlbertHerring上传）提供，遵循 [知识共享署名 2.0 许可协议 (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0)]，经由维基共享资源发布。
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