如何使用 lidR 均匀化点以减少条纹伪影

问：

我正在尝试对航空 LAS 目录进行均质化，以便在大型研究区域内实现一致的点密度。数据集的范围从每米不到 4 个点到每米大于 8 个点不等，许多区域在重叠的地带中具有极值点密度。我计算的某些栅格指标会生成条纹伪影，其中低值像素线出现在高点密度与低点密度的交汇处（请参阅输出 10m IQR 的屏幕截图）。我希望通过使用 中的均质化选项来稀释点以获得更均匀的一致性来解决这个问题。运行此函数时，遇到了另一个问题，即报告抽取成功，但输出文件与输入文件相同。lidR::decimate_points()summary()

我尝试了多种密度和分辨率组合，以确保我不会犯简单的美英尺到米的转换错误。R 书中提到，试图实现比原始更高的点密度将导致创建相同的文件，但我尝试了一些相当适度的密度/分辨率，但没有运气。

为了确保我的输入切片不会重叠并创建重复点，我还尝试将 调整为更高和更低的值。opt_chunk_size

综上所述：

1. 均质化可以消除重叠点边缘的条纹吗？

更新：均质化点没有多大帮助，我怀疑校准/后处理中存在错误

2. 为什么 R 表示同质化成功，而输出文件保持不变？

更新：我通过简单地重新启动PC并使用不同的工作目录重新运行代码来解决此问题。

10m 四分位距 [IQR]，边缘有条纹，点云叠加，并按 Global Mapper 中可视化的点密度着色

在 R 中：

library(lidR) #lidR version 4.0.4
library(future)
#load normalized LAZ tiles
ctg <- readLAScatalog("path/", filter = "-drop_class 2") #drop ground classes from normalized tiles
opt_chunk_buffer(ctg)<- 200
opt_chunk_size(ctg)<- 0 #maintain chunk size 750m = 2460.63ft

summary(ctg) #input catalog
class       : LAScatalog (v1.1 and 1.2 format 1)
extent      : x1, x2, y1, y2 (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : NAD83 / New York Central (ftUS) 
area        : 2275.8 kus-ft²
points      : 10.74 billion points
density     : 4.7 points/us-ft²
density     : 2.5 pulses/us-ft²
num. files  : 422 
proc. opt.  : buffer: 200 | chunk: 0
input opt.  : select: * | filter: -drop_class 2
output opt. : on disk | w2w guaranteed | merging enabled

plan(multisession, workers = 3L) 
opt_output_files(ctg)<- paste0("path/retile\_{XLEFT}\_{YBOTTOM}") # select output and naming for tiles 

ctg_thinned = decimate_points(ctg, homogenize(density = 1, res= 10.76, use_pulse = FALSE)) #1 pt/~1m^2 in feet

summary(ctg_thinned) #output catalog
class       : LAScatalog (v1.1 and 1.2 format 1)
extent      : x1, x2, y1, y2 (xmin, xmax, ymin, ymax)
coord. ref. : NAD83 / New York Central (ftUS) 
area        : 2257.83 kus-ft²
points      : 1.69 billion points
density     : 0.7 points/us-ft²
density     : 0.5 pulses/us-ft²
num. files  : 421 
proc. opt.  : buffer: 5 | chunk: 0
input opt.  : select: * | filter: -drop_class 2