{"id":11899,"date":"2023-08-10T13:02:13","date_gmt":"2023-08-10T11:02:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/?p=11899"},"modified":"2023-08-10T13:02:16","modified_gmt":"2023-08-10T11:02:16","slug":"qgis-para-lidar-modelo-digital-de-terreno-dtm-com-lastools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/pt\/qgis-para-lidar-modelo-digital-de-terreno-dtm-com-lastools\/","title":{"rendered":"QGis para LIDAR: modelo digital de terreno (DTM) com LAStools."},"content":{"rendered":"\n

Neste artigo, voc\u00ea encontrar\u00e1 instru\u00e7\u00f5es passo a passo sobre como criar um DTM a partir de uma nuvem LIDAR n\u00e3o classificada e classificada, usando o LAStools<\/a> e o QGis. Examinaremos as ferramentas LASground e LASground_new, las2dem e lastile.<\/p>\n\n\n\n

Tutorial Processamento de dados HD LIDAR com o QGis .<\/h2>\n\n\n\n
1- Dados LIDAR no QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
2- Descarregar os dados do IGN HD LIDAR e carreg\u00e1-los no QGis<\/a><\/p>\n\n\n\n
3- Ferramentas para dados LIDAR no QGis 3.32<\/a><\/p>\n\n\n\n
4-colorir a partir de uma imagem<\/a><\/p>\n\n\n\n
5-colorir a partir de uma imagem com LAStools<\/a><\/p>\n\n\n\n
6- modelo de superf\u00edcie digital (MDS) com CloudCompare e LAStools<\/a><\/p>\n\n\n\n
7- Cr\u00e9er un Mod\u00e8le Num\u00e9rique de Terrain avec CloudCompare<\/a><\/p>\n\n\n\n

8- Cria\u00e7\u00e3o de um modelo digital de terreno com o LAStools<\/h2>\n\n\n\n
O processo de cria\u00e7\u00e3o de um DTM a partir de uma nuvem de pontos LIDAR n\u00e3o classificada \u00e9 o mesmo descrito no artigo anterior:<\/p>\n\n\n\n
1- Os pontos da nuvem devem ser classificados em pontos \u00ab\u00a0terrestres\u00a0\u00bb e pontos \u00ab\u00a0n\u00e3o terrestres\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
2- Precisamos interpolar um raster a partir dos pontos \u00ab\u00a0terrestres\u00a0\u00bb<\/p>\n\n\n\n
Se voc\u00ea leu o artigo anterior e pensou que a gera\u00e7\u00e3o de um DTM era bastante simples, pense novamente! Aqui, a simplicidade n\u00e3o \u00e9 a ordem do dia.<\/p>\n\n\n\n
\n
Voc\u00ea tem duas ferramentas para classificar pontos que s\u00e3o semelhantes, mas diferentes<\/li>\n\n\n\n
H\u00e1 mais de uma d\u00fazia de par\u00e2metros poss\u00edveis para cada ferramenta<\/li>\n\n\n\n
Os melhores resultados s\u00e3o obtidos com a execu\u00e7\u00e3o das ferramentas duas vezes, com par\u00e2metros diferentes<\/li>\n\n\n\n
Independentemente de voc\u00ea ter ou n\u00e3o uma licen\u00e7a LAStools, uma nuvem IGN LIDAR n\u00e3o pode ser processada sem ser dividida em nuvens menores<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
\u00c9 imposs\u00edvel ver todas as possibilidades aqui. Cabe a voc\u00ea tomar coragem com as duas m\u00e3os e explorar todas aquelas que n\u00e3o mostraremos a voc\u00ea.<\/p>\n\n\n\n
Classifica\u00e7\u00e3o de pontos no solo e acima do solo com o LAStools<\/h2>\n\n\n\n
O LASGround e o LASGround_New s\u00e3o duas ferramentas da caixa de ferramentas do LAStools usadas para extrair pontos de solo de uma nuvem de pontos LiDAR. No entanto, h\u00e1 diferen\u00e7as significativas entre essas duas ferramentas em termos de m\u00e9todos e funcionalidade.<\/p>\n\n\n\n
\n
LASGround<\/strong>:
O LASGround \u00e9 uma ferramenta que identifica e classifica pontos de solo em uma nuvem de pontos LiDAR. Ela usa principalmente algoritmos baseados em opera\u00e7\u00f5es morfol\u00f3gicas para detectar pontos de solo. O LASGround usa uma grade de c\u00e9lulas e uma janela de tamanho vari\u00e1vel para identificar pontos de solo com base na densidade dos pontos vizinhos. Ele \u00e9 eficaz para extrair pontos de solo em \u00e1reas planas ou levemente inclinadas.
Essa ferramenta funciona muito bem em ambientes naturais, como montanhas, florestas, campos, colinas ou qualquer outro terreno com poucos objetos feitos pelo homem.<\/span><\/li>\n\n\n\n
LASGround_New <\/strong>:
O LASGround_New \u00e9 uma vers\u00e3o aprimorada do LASGround, introduzida para oferecer melhor desempenho e extra\u00e7\u00e3o mais precisa de pontos de solo. Ao contr\u00e1rio do LASGround, o LASGround_New usa uma abordagem de aprendizado de m\u00e1quina. Ele pode usar m\u00e9todos como o Random Forest para classificar pontos de solo com base em caracter\u00edsticas como altura, densidade etc. O LASGround_New foi projetado para lidar com ambientes mais complexos, incluindo \u00e1reas com declives mais acentuados e caracter\u00edsticas topogr\u00e1ficas variadas.
\u00c9 uma vers\u00e3o completamente reprojetada do lasground que faz um trabalho muito melhor ao lidar com terrenos complicados onde h\u00e1 montanhas \u00edngremes perto de \u00e1reas urbanas com muitos edif\u00edcios.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
LASground<\/h3>\n\n\n\n
Essa \u00e9 uma ferramenta de extra\u00e7\u00e3o de terra nua: ela classifica os pontos LIDAR em pontos no solo (classe = 2) e pontos acima do solo (classe = 1). Essa ferramenta funciona muito bem em ambientes naturais, como montanhas, florestas, campos, colinas ou qualquer outro terreno com poucos objetos feitos pelo homem.<\/p>\n\n\n\n
A ferramenta tamb\u00e9m produz excelentes resultados para cidades, mas edif\u00edcios maiores que o tamanho da etapa podem causar problemas.<\/p>\n\n\n\n
Step size<\/h4>\n\n\n\n
\n
O tamanho padr\u00e3o do passo \u00e9 de 5 metros, o que \u00e9 bom para florestas ou montanhas.<\/li>\n\n\n\n
Para cidades ou terrenos planos, o par\u00e2metro \u00ab\u00a0-town\u00a0\u00bb aumenta o tamanho do passo para 10 metros.<\/li>\n\n\n\n
Para cidades ou armaz\u00e9ns, ‘-city’ aumenta o tamanho do passo para 25 metros. Para cidades muito grandes, use ‘-metro’ e o tamanho do passo ser\u00e1 aumentado para 50 metros.<\/li>\n\n\n\n
Voc\u00ea tamb\u00e9m pode defini-lo diretamente com ‘-step 35’.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Usu\u00e1rios experientes podem refinar o algoritmo especificando o limite em metros acima do qual os picos s\u00e3o suprimidos. O par\u00e2metro ‘-spike 0.5+5’ suprimir\u00e1 os picos ascendentes maiores que 50 cent\u00edmetros e os picos descendentes menores que 5 metros no TIN mais grosseiro.<\/p>\n\n\n\n
Outro par\u00e2metro interessante \u00e9 o ‘-bulge 1.0’, que especifica o quanto o TIN pode aumentar quando inclui pontos \u00e0 medida que se torna mais refinado. A protuber\u00e2ncia padr\u00e3o \u00e9 um d\u00e9cimo do passo para tamanhos de passo maiores que 5 metros e um quinto do passo em outros casos.<\/p>\n\n\n\n
O desvio padr\u00e3o m\u00e1ximo para amostras planas em cent\u00edmetros pode ser definido com ‘-stddev 10’. O deslocamento m\u00e1ximo em metros at\u00e9 o qual os pontos acima da estimativa atual do solo s\u00e3o inclu\u00eddos pode ser definido com ‘-offset 0.1’.<\/p>\n\n\n\n
LASground_new<\/h3>\n\n\n\n
Essa \u00e9 uma ferramenta para extrair solo descoberto: ela classifica os pontos LIDAR em pontos de solo (classe = 2) e pontos n\u00e3o-terreno (classe = 1). Essa \u00e9 uma vers\u00e3o completamente reformulada do lasground que lida muito melhor com terrenos complicados com montanhas \u00edngremes pr\u00f3ximas a \u00e1reas urbanas com muitos edif\u00edcios.<\/p>\n\n\n\n
O tamanho padr\u00e3o do passo foi aumentado para 25 metros, o que significa que a maioria dos edif\u00edcios em cidades normais pode ser removida (com exce\u00e7\u00e3o de armaz\u00e9ns ou f\u00e1bricas muito grandes, que exigem um passo maior).<\/p>\n\n\n\n
Para cidades pequenas ou \u00e1reas com poucos edif\u00edcios, use a op\u00e7\u00e3o ‘-town’, que reduz o tamanho do passo para 10 metros. Para cidades muito grandes, use a op\u00e7\u00e3o \u00ab\u00a0-metro\u00a0\u00bb e o tamanho do passo ser\u00e1 aumentado para 50 metros.<\/p>\n\n\n\n
Voc\u00ea tamb\u00e9m pode fazer experi\u00eancias definindo diretamente o tamanho do passo usando ‘-step 35’.<\/p>\n\n\n\n
H\u00e1 ainda a op\u00e7\u00e3o \u00ab\u00a0-nature\u00a0\u00bb, que usa um tamanho de passo de 5 metros para terrenos sem constru\u00e7\u00f5es, e a op\u00e7\u00e3o \u00ab\u00a0-wilderness\u00a0\u00bb, que usa 3 metros se voc\u00ea estiver interessado em caracter\u00edsticas menores no solo em LiDAR de alta resolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Usu\u00e1rios experientes podem refinar o algoritmo especificando o limite em metros acima do qual os picos s\u00e3o suprimidos. O par\u00e2metro ‘-spike 0.5’ suprime os picos ascendentes acima de 50 cent\u00edmetros e o par\u00e2metro ‘-spike_down 2.5’ suprime os picos descendentes abaixo de 2,5 metros no TIN mais grosseiro.<\/p>\n\n\n\n
O deslocamento m\u00e1ximo em metros at\u00e9 o qual os pontos acima da estimativa atual do solo s\u00e3o inclu\u00eddos pode ser definido com ‘-offset 0.1’. Voc\u00ea tamb\u00e9m pode, se quiser experimentar um grande n\u00famero de par\u00e2metros, brincar com ‘-bulge 1.5’ que, por padr\u00e3o, \u00e9 definido como um d\u00e9cimo do tamanho da etapa e, em seguida, \u00e9 refor\u00e7ado no intervalo de 1,0 a 2,0.<\/p>\n\n\n\n
Isso se aplica a ambas as ferramentas<\/h2>\n\n\n\n
Voc\u00ea pode usar classifica\u00e7\u00f5es diferentes do padr\u00e3o ASRPS com ‘-ground_class 10’ ou ‘-non_ground_class 25’. Todos os pontos n\u00e3o classificados como solo podem ser deixados inalterados com ‘-non_ground_unchanged’.<\/p>\n\n\n\n
Se desejar excluir determinadas classifica\u00e7\u00f5es do c\u00e1lculo de terra nua, voc\u00ea pode faz\u00ea-lo com ‘-ignore_class 7’. Para colinas muito \u00edngremes, voc\u00ea pode intensificar a busca por pontos de solo iniciais com ‘-fine’, ‘-extra_fine’, ‘-ultra_fine’ ou ‘-hyper_fine’. Da mesma forma, para terrenos muito planos, voc\u00ea pode simplificar a busca com ‘-coarse’ ou ‘-extra_coarse’, mas tente primeiro a configura\u00e7\u00e3o padr\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Por fim, voc\u00ea pode solicitar que lasground ou lasground_new calcule a altura acima do solo para cada ponto (para que voc\u00ea possa usar lasclassify depois sem precisar executar lasheight primeiro) com ‘-compute_height’ ou at\u00e9 mesmo solicitar que a altura calculada substitua o valor de eleva\u00e7\u00e3o com a op\u00e7\u00e3o ‘-replace_z’. Em seguida, voc\u00ea obter\u00e1 um arquivo LAS\/LAZ normalizado em termos de altura que pode ser usado, por exemplo, com as ferramentas lascanopy ou lasgrid ou com o algoritmo CHM (modelo de altura do dossel) sem um po\u00e7o. Se lasground ou lasground_new n\u00e3o funcionar corretamente, tente desativar determinadas otimiza\u00e7\u00f5es usando os sinalizadores ‘-no_clean’ ou ‘-no_bulge’.<\/p>\n\n\n\n
Se houver muito poucos pontos para fazer uma classifica\u00e7\u00e3o confi\u00e1vel do terreno, os arquivos ser\u00e3o simplesmente copiados (e, no caso de ‘-replace_z’, todas as eleva\u00e7\u00f5es ser\u00e3o definidas como zero). Esses arquivos tamb\u00e9m podem ser ignorados usando a op\u00e7\u00e3o de linha de comando ‘-skip_files’.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e9-processamento da nuvem de exemplo com o LAStile<\/h2>\n\n\n\n
Vamos usar a mesma nuvem de pontos LIDAR do artigo anterior, uma nuvem classificada da qual removemos a classifica\u00e7\u00e3o. Isso nos permite comparar os resultados das ferramentas com o DTM feito diretamente com a classifica\u00e7\u00e3o IGN ‘ground’.<\/p>\n\n\n\n
O primeiro problema que temos \u00e9 que essa nuvem de pontos cont\u00e9m 28 milh\u00f5es de pontos. Se usarmos as ferramentas LAStools deste artigo nessa nuvem, receberemos uma mensagem:<\/p>\n\n\n\n
ERROR processing file 'C:\\telechargements\\ncLHD_FXX_0722_6403_PTS_C_LAMB93_IGN69.laz'. maybe out of memory?<\/code><\/pre>\n\n\n\nPortanto, precisamos dividir nossa nuvem em nuvens menores (menos de 1,5 milh\u00e3o se voc\u00ea n\u00e3o tiver uma licen\u00e7a) e usar ferramentas de \u00ab\u00a0diret\u00f3rio\u00a0\u00bb em vez de ferramentas de \u00ab\u00a0arquivo\u00a0\u00bb. Reconstruiremos uma \u00fanica sa\u00edda no final do processamento.<\/p>\n\n\n\n Para criar os blocos, criamos um diret\u00f3rio vazio e, em seguida, abrimos a ferramenta LAStile<\/p>\n\n\n\n <\/a><\/figure>\n\n\n\nVoc\u00ea precisar\u00e1 calcular o tamanho do bloco de modo que os blocos tenham o n\u00famero desejado de pontos. Nossa nuvem de entrada tem 1000mx1000m e cont\u00e9m 28 milh\u00f5es de pontos. Se quisermos menos de 1,5 milh\u00e3o de pontos por bloco, 25 blocos medindo 200mx200m ter\u00e3o cerca de 1,1 milh\u00e3o de pontos. Ent\u00e3o, inserir\u00edamos 200 no tamanho do bloco.<\/p>\n\n\n\n Por outro lado, o campo Output LAS\/LAZ, que est\u00e1 marcado como opcional, n\u00e3o \u00e9 nada opcional, caso contr\u00e1rio, voc\u00ea ter\u00e1 de procur\u00e1-lo nos recessos de \/Users\/username\/AppData\/Local\/Temp\/. Voc\u00ea precisa inserir um diret\u00f3rio para os blocos e um nome, por exemplo, \u00ab\u00a0tile.las\u00a0\u00bb. Os blocos ser\u00e3o nomeados como \u00ab\u00a0tile_coordinateX_coordinateY.las\u00a0\u00bb.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nNosso tratamento desses blocos inclui interpola\u00e7\u00f5es entre pontos. Se tiv\u00e9ssemos um ladrilho cl\u00e1ssico, de borda a borda, ter\u00edamos efeitos de borda: os pontos localizados nas bordas n\u00e3o teriam seus vizinhos localizados no ladrilho adjacente. Para evitar isso, o LAStools adiciona uma zona de buffer ao redor de cada bloco. Quando a nuvem resultante for reconstitu\u00edda, eles ser\u00e3o removidos automaticamente, mas n\u00e3o haver\u00e1 efeitos de borda no processamento intermedi\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nExtra\u00e7\u00e3o de pontos do solo<\/h2>\n\n\n\nCarregamos a nuvem de pontos a ser processada, em sua vers\u00e3o colorida, pois isso ser\u00e1 mais pr\u00e1tico para analisar os resultados.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nTemos uma \u00e1rea urbana cercada por \u00e1reas naturais. Vamos usar a ferramenta LASground, configurando-a com os par\u00e2metros -city para o tipo de terreno e -ultra_fine para o pr\u00e9-processamento. Essa \u00e9 a configura\u00e7\u00e3o cl\u00e1ssica de processamento LIDAR para arqueologia e corresponde muito bem \u00e0 nossa nuvem LIDAR. N\u00e3o se esque\u00e7a de marcar a caixa execut\u00e1vel de 64 bits.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nO resultado \u00e9 uma s\u00e9rie de nuvens com duas classes:<\/p>\n\n\n\n\n1- n\u00e3o classificada (pontos acima do solo)<\/li>\n\n\n\n2- solo<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n\u00c9 aqui que temos a maior diferen\u00e7a em rela\u00e7\u00e3o ao processamento com o CloudCompare. Para avaliar o resultado, temos dois problemas:<\/p>\n\n\n\n\no primeiro \u00e9 o fato de termos dividido nossa nuvem em v\u00e1rios lotes de dados, o que dificulta a obten\u00e7\u00e3o de uma vis\u00e3o geral.<\/li>\n\n\n\nO segundo \u00e9 a falta de uma verdadeira interface 3D que permita que voc\u00ea veja o resultado de todos os \u00e2ngulos. A visualiza\u00e7\u00e3o 3D no QGis \u00e9 muito grosseira para ver o resultado corretamente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nA \u00fanica maneira que resta \u00e9 usar a visualiza\u00e7\u00e3o do Perfil de eleva\u00e7\u00e3o, mas isso exige que desenhemos v\u00e1rios transectos para detectar qualquer problema.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nDependendo dos tipos de terreno presentes em nossa nuvem inicial, ser\u00e1 necess\u00e1rio verificar v\u00e1rios blocos.<\/p>\n\n\n\n Em nosso exemplo, vamos parar por aqui. Mas \u00e9 bastante comum precisar de uma segunda passagem de lasground. O caso cl\u00e1ssico \u00e9 o da pesquisa arqueol\u00f3gica. Vamos supor que temos uma \u00e1rea interessante na parte natural da imagem em nossa nuvem de pontos. Usamos a op\u00e7\u00e3o -city para classificar os edif\u00edcios acima do solo. Essa op\u00e7\u00e3o usa um tamanho de passo de 25 metros. Se tivermos estruturas pequenas, h\u00e1 uma boa chance de que elas n\u00e3o sejam classificadas como acima do solo. Uma segunda execu\u00e7\u00e3o do lasground, dessa vez com a op\u00e7\u00e3o -wilderness (\u00e1rea natural sem constru\u00e7\u00f5es), aplicando-a exclusivamente aos pontos classificados como \u00ab\u00a0solo\u00a0\u00bb pela primeira execu\u00e7\u00e3o, poderia remover as estruturas pequenas.<\/p>\n\n\n\n C\u00e1lculo de DTM com LAS2dem<\/p>\n\n\n\n Essa ferramenta l\u00ea pontos LIDAR, triangula-os temporariamente em um TIN e, em seguida, coloca o TIN em camadas em um raster DTM. A ferramenta pode usar os valores ‘-elevation’, ‘-slope’, ‘-intensity’, ‘-rgb’ ou a colora\u00e7\u00e3o ‘-hillshade’ ou ‘-gray’ ou ‘-false’. A sa\u00edda pode ser em formato BIL, ASC, IMG, FLT, XYZ, DTM, TIF, PNG ou JPG. O intervalo espec\u00edfico de valores a serem exibidos pode ser limitado usando ‘-set_min_max 10 100’ ou pode ser definido usando ‘-compute_min_max’. Ao usar filtros como ‘-last_only’ ou ‘-keep_class 2’, voc\u00ea pode usar a op\u00e7\u00e3o ‘-extra_pass’ para determinar primeiro o n\u00famero de pontos a serem triangulados. Isso economiza mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n Por padr\u00e3o, o tamanho do raster gerado \u00e9 baseado na extens\u00e3o da caixa delimitadora. Se o arquivo LAS\/LAZ tiver sido gerado usando lastile, como no nosso exemplo, sua extens\u00e3o poder\u00e1 ser definida como a do bloco usando a op\u00e7\u00e3o ‘-use_tile_bb’. Qualquer \u00ab\u00a0buffer de borda\u00a0\u00bb que o bloco possa ter tido n\u00e3o ser\u00e1 rasterizado. Isso evita artefatos de borda durante a cria\u00e7\u00e3o de blocos correspondentes em paralelo.<\/p>\n\n\n\n Um arquivo KML \u00e9 gerado automaticamente para que o DEM possa ser exibido no Google Earth (para TIF\/PNG\/JPG). Como o arquivo LAS\/LAZ cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es de proje\u00e7\u00e3o, elas s\u00e3o usadas para fazer a georrefer\u00eancia do arquivo KML.<\/p>\n\n\n\n Para o nosso exemplo, aqui est\u00e1 a janela de di\u00e1logo las2dem:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nO filtro keep_class 2 significa que somente os pontos classificados como \u00ab\u00a0solo\u00a0\u00bb (c\u00f3digo 2) ser\u00e3o processados.<\/p>\n\n\n\n Definimos o passo do DTM para 0,5 metro.<\/p>\n\n\n\n Marcamos a caixa \u00ab\u00a0use tile bounding box\u00a0\u00bb para que a sa\u00edda raster de cada tile seja cortada para manter apenas o tile original, sem a zona de buffer criada pelo lastile.<\/p>\n\n\n\n A op\u00e7\u00e3o -extra_pass \u00e9 usada para otimizar a aloca\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n O resultado \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de tr\u00eas arquivos por bloco: o arquivo tif, o arquivo world associado e o arquivo kml.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nObserve que os blocos de sa\u00edda s\u00e3o unidos (sem transbordamento):<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nO LAStools possui uma ferramenta para ladrilhar a nuvem de pontos inicial, mas n\u00e3o possui uma ferramenta para reconstruir o DTM final. Precisamos usar a ferramenta padr\u00e3o do QGis: menu-> raster -> v\u00e1rios -> mesclar<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nSelecione todos os blocos, nomeie o arquivo tif de sa\u00edda e execute o comando.<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nPor fim, podemos ver o resultado completo e compar\u00e1-lo com o MNT de refer\u00eancia feito a partir da classifica\u00e7\u00e3o IGN.<\/p>\n\n\n\n Na parte natural de nossa zona LIDAR, os dois resultados coincidem:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nEntretanto, na \u00e1rea urbanizada, h\u00e1 diferen\u00e7as:<\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nLogicamente, ter\u00edamos que voltar \u00e0 primeira passagem de lasground e alterar o passo para um valor de 10 metros (-town) e fazer tudo de novo\u2026<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Neste artigo, voc\u00ea encontrar\u00e1 instru\u00e7\u00f5es passo a passo sobre como criar um DTM a partir de uma nuvem LIDAR n\u00e3o classificada e classificada, usando o LAStools e o QGis. Examinaremos as ferramentas LASground e LASground_new, las2dem…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":11907,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"give_campaign_id":0,"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"sfsi_plus_gutenberg_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_show_text_before_share":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_type":"","sfsi_plus_gutenberg_icon_alignemt":"","sfsi_plus_gutenburg_max_per_row":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[2426],"tags":[2645,2647,2649,2441,2623,2619,2434,2160],"class_list":["post-11899","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-lidar-pt","tag-las2dem-lidar","tag-lasground-pt","tag-lastile-pt","tag-lastools","tag-mdt-pt","tag-modelo-digital-de-terreno","tag-nuvens-de-pontos","tag-qgis-pt"],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/www.sigterritoires.fr\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/mnt_lastools_ign_city-2.png?fit=3842%2C2160&ssl=1","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p6XU0A-35V","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11899","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11899"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11899\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11907"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11899"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11899"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sigterritoires.fr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11899"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}