CtView

English version (short)

Overview

CtView is a tool based on pdal/gdal that generates misc thematic maps (raster views) from las/laz files.

Its initial goal was to create

• operator views for pointcloud classification control
• raster metadata (density and classification maps)

The currently implemented rasters are:

• density map
• classification map: in case of a pixel that contains several classes, classification values can be combined in combination classes (provided as parameters), and a priority list is used to choose the class to display among the remaining classes

Rasters can be (or not) colorized or shadowed using a digital surface/terrain model.

Usage

• Ctview has been developed using Linux Ubuntu and tested under linux and windows
• CtView should be used as a command line tool (commands must be executed from ctview's root folder)
• It is intended to run on a single file (to use it on a folder, an external loop is required)
• The configuration is handled via yaml files with hydra
• A few commands for installation and tests are provided in a Makefile in the root folder
• conda is used for environment building, pytest for testing
• The entry point of the code is ctview/main_ctview.py

Version française (plus complète)

Ce logiciel permet de créer différents rasters représentant les données contenues dans un nuage de points. Il a été initialement développé pour les usages suivants :

• Créer des vues opérateurs pour du contrôle de classification de nuages de points.
• Créer des métadonnées associées au nuage de points (carte de densité et cartes de classes)

Les rasters implémentés sont :

• carte de densité
• carte de classes (OCS). Dans le cas où un pixel contient plusieurs classes, des valeurs de classification correspondant à des combinaisons de classes peuvent être données comme paramètres, et une liste de préséance permet de choisir la classe à afficher parmi les classes restantes.

Ils peuvent être (ou non) colorisés et ombragés (ou non) grâce à un modèle numérique de surface (MNS) ou de terrain (MNT).

Vues par défaut pour le cas d'usage contrôle

• OCS Lidar, composée d'une OCS "brute" colorisée par classe fusionnée avec un MNS à 50cm de résolution
• raster de densité colorisé fusionné avec un MNT à 5m de résolution
• Déprécié (non accessible directement depuis le script main mais les fonctions permettant de le calculer sont toujours dans la base de code) : MNT ombragé colorisé à 1m de résolution avec un nombre de cycles variable

Vues par défaut pour le cas d'usage métadonnées

• raster de densité 2 canaux à 1m de résolution
• OCS à 1 canal contenant la classification associée à chaque pixel.
• OCS à 3 canaux colorisée et ombragée.

Informations

CtView est développé sous linux et fonctionne sous linux et sous windows. CtView s'utilise en ligne de commande. Les commandes doivent être lancées à la racine (dans le dossier ctView).

CtView peut s'utiliser en standalone, mais uniquement sur un fichier. Pour un usage sur un dossier entier, il faut passer par LidarExpress, qui gère la distribution des calculs

Installation

Cloner le dépôt

git clone http://gitlab.forge-idi.ign.fr/Lidar/ctView.git

Installer mamba avec pip

sudo pip install mamba-framework

ou voir la doc https://mamba-framework.readthedocs.io/en/latest/installation_guide.html

Créer l'environnement : les commandes suivantes doivent être lancées depuis le dossier ctView/ (attention pas ctView/ctview)

make install
conda activate ctview

Utilisation

CtView se lance sur un seul fichier LAS/LAZ.

Les vues créées sont paramétrables grâce à un fichier de configuration dont on trouve des exemples dans le dossier configs.

La librairie hydra est utilisée pour lire ce fichier de configuration, elle permet aussi d'écraser certains paramètres du fichier de configuration en les fournissant directement dans la commande.

Voir les tests fonctionnels en bas du readme.

Ces commandes permettent de générer les vues détaillées ci-après.

Configuration

Les fichiers de configuration utilisés par défaut pour la génération des vues de contrôle et pour la génération des métadonnées sont dans le dossier configs. Ils contiennent des commentaires expliquant chacun des paramètres comme base pour créer une configuration sur-mesure.

Les différents paramètres sont commentés dans les fichiers d'exemple.

Les différentes parties sont les suivantes :

• io contient les paramètres généraux d'entrées et sorties de ctview (chemins des fichiers, extension de la sortie, géométrie des dalles) ;
• buffer contient les paramètres à appliquer pour ajouter un buffer de calcul au fichier las d'entrée (pour éviter les effets de bords en limite de dalle) ;
• density contient les paramètres pour générer la carte de densité. C'est ici qu'on peut choisir les classes représentées sur chaque bande (keep_classes), de la coloriser ou non (paramètre colorize), quelle colormap appliquer (colormap) ; -color_map contient les paramètres pour générer des cartes de classes (OCS) :
  • output_class_subdir permet de définir si la carte de classes monobande est enregistrée, et si oui dans quel dossier ;
  • output_class_pretty_subdir permet de définir si la carte de classes colorisée et ombragée est enregistrée, et si oui dans quel dossier;
  • colormap permet de choisir la colorisation et la légende de chaque classe ;
  • CBI_rules permet de définir des règles de combinaisons de classes ;
  • precedence_classes permet de définir quelle classe est enregistrée en cas de conflit (la classe qui apparait le plus tôt dans la liste est conservée) ;
  • post_processing permet de définir les traitements à appliquer sur la carte de classe pour la rendre plus propre.

Choix des colorisations (déprécié)

Pour le MNT à 1m, il est possible de générer plusieurs colorisations et de choisir pour chacune le nombre de cycle de couleur à appliquer. Cela est permis par le paramètre mnx_dtm.color.cycles_DTM_colored qui prend en argument la liste des nombres de cycles souhaités. Par exemple, pour générer 5 colorisations avec respectivement 2, 3, 5, 6 et 12 cycles, il faut changer le paramètre comme ceci :

mnx_dtm.color.cycles_DTM_colored=[2,3,5,6,12]

Par défaut, il n'y a qu'une seule colorisation avec un seul cycle (mnx_dtm.color.cycles_DTM_colored=[1]).

Tests unitaires

./ci/test.sh

Tests fonctionnels / exemples d'utilisation

Exemple de CtView avec le minimum de paramétrage

exemple_ctview_default.sh

Exemple de vues de contrôle rapide

exemple_control_fast.sh

Exemple de Metadata

exemple_metadata_fast.sh