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aux technologies Esri

Optimiser ses données Lidar avec "Esri LAS Optimizer"


 
Depuis plusieurs années Esri propose des capacités avancées de gestion, d'affichage et d'analyse de données Lidar dans ArcGIS. L'exploitation de ce type de données dans un SIG nécessite d'adresser deux problèmes. D'une part, le volume des données à stocker et, d'autre part, la capacité à afficher facilement et de manière performante ces données Lidar. Aujourd'hui, Esri a développé une technologie et un outil permettant d'optimiser les fichiers au format LAS pour rendre son stockage, son archivage et sa distribution plus simple en réduisant considérablement leur taille sans perdre sur la qualité de l'information.

Haut taux de compression

La technologie de compression développée par Esri permet de réduire de manière très significative le volume de vos données Lidar. Ceci bien plus qu'avec les compresseurs génériques classiques (gzip, 7-zip, rar, ...) car le système de compression d'Esri a été conçu spécialement pour ce type de données LAS.

Rapidité de compression

L'outil de compression (et de décompression) de données est également plus performant (beaucoup plus rapide) que les outils génériques de compression. Là encore, la principale raison provient du fait qu'il soit optimisé pour ce type de données.

Ci-dessous un tableau présentant 2 exemples de fichiers LAS compressés par l'outil Esri (EzLAS) comparé à une compression avec l'outil 7-Zip.



Qualité et intégrité des données

Les fichiers de points Lidar compressés préservent l'intégralité des données d'origine. Aucune perte d'information, de qualité ou de précision n'est engendrée par l'opération de compression ou de décompression

Directement utilisable

Un des points les plus importants de ce nouveau format compressé (EzLAS) c'est qu'il est directement utilisable dans ArcGIS. En effet, depuis la version 10.2.1 vous pouvez créer un LAS Dataset et référencer des fichiers LAS classiques (*.las) ou des fichiers optimisés (*.zlas). Une fois compressés, il n'est pas nécessaire de les décompresser, sauf si vous souhaitez exploiter vos données Lidar dans d'autres outils non-ArcGIS.

Référencement d'un fichier LAS optimisé dans un
LAS Dataset ArcGIS
  
Efficacité d'accès aux données

Lors du référencement de fichiers LAS dans un LAS Dataset, les statistiques et l'index spatial sur ces fichiers doivent être calculés. Dans le cas des fichiers LAS compressés, ces informations sont déjà calculées pour des requêtes spatiales et thématiques plus rapides. Lors de la compression, des options permettent de réorganisés les points du fichier d'origine ce qui permet d'accélérer l'accès aux données dans le fichier EzLAS optimisé.

Statistiques des fichiers LAS d'une LAS Dataset dans ArcGIS

Gratuit et ouvert

L'outil de compression/décompression et d'optimisation développé par Esri est gratuit et ne nécessite aucune solution ArcGIS sur son poste. Ceci veut dire que n'importe quel utilisateur peut télécharger un fichier EzLAS optimisé, le décompresser, puis l'utiliser dans l'application de son choix. Les utilisateurs d'ArcGIS auront l'avantage de pouvoir utiliser directement le fichier sans avoir à le décompresser. On notera également que, dans les prochains mois, une API ouverte sera publiée par Esri pour permettre aux développeurs de logiciels de pouvoir directement lire et écrire ce formation EzLAS optimisé.

Comment accéder à l'outil "Esri LAS Optimizer"

L'outil se présente sous la forme d'un exécutable indépendant (32 et 64 bits), qui permet à la fois la compression et la décompression. Il fonctionne à la fois via une interface graphique ou en mode commande (pour créer des batch). Il se télécharge à partir de cette page du portail ArcGIS Online.


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    Les commentaires à propos de cet article:

2 commentaires :

Anonyme a dit…

Un nouveau format, fermé, pour une plus grande balkanisation.... Le shapefile n'a pas suffit comme leçon ?

Voir :
http://boundlessgeo.com/2014/01/lidar-format-wars/
et
http://www.spatiallyadjusted.com/2014/01/15/las-laz-lazzip-zlas-and-you/

Les formats standards et ouverts sont la seule voie acceptable, tant par principe que par pragmatisme pur.

Cdt,
Vincent

Gaëtan Lavenu a dit…

Bonjour,

Sans parler du ton de votre commentaire, le contenu de ce dernier témoigne d'un esprit assez "fermé". Ceci pour au moins 3 raisons:

1) L'exemple du Shapefile est pour le moins étonnant car c'est l'exemple même d'un format ouvert. En effet, dès l'utilisation de ce format par Esri (dans ArcView 2.0 pour ceux qui l'ont connu), ce format a été documenté octet par octet par Esri. Le résultat c'est que ce format ouvert a été implémenté par la majorité des outils SIG du marché, qu'ils soient propriétaires ou libres.

2) L'approche de la gestion des données Lidar est tout à fait en cohérence avec les standards du marché puisque les solutions Esri utilisent le format LAS comme format par défaut pour l'exploitation de ces données dans ArcGIS. Aucun stockage en Géodatabase ou dans un format propriétaire pour ce type de données.

3) En ce qui concerne cette nouvelle technologie de compression des fichiers LAS proposée par Esri, vous placez le débat (si débat il y a) au niveau philosophique alors que l'enjeu est tout simplement technique. La démarche d'Esri est de proposer un mode de compression performant et adapté aux usages de ses utilisateurs en essayant d'innover par rapport aux librairies existantes (exemples: la réorganisation des points, le mécanisme d'indexation,…). De plus, si vous avez lu mon article jusqu'au bout, vous avez noté qu'Esri propose l'outil de compression/décompression de manière gratuite, et surtout, Esri va publier le SDK permettant aux développeurs d'exploiter ces algos de compression/décompression dans les applications de leur choix.

Il me semble donc qu'il n'y a pas matière à réagir de la sorte surtout qu'en termes de format, si la communauté du libre ou d'autres éditeurs propriétaires proposent une solution plus performante, ce sera probablement celle-ci que retiendront les utilisateurs. En attendant, on peut à minima regarder avec un esprit ouvert ce que font les uns et les autres.