点云存在许多描述环境或建筑物等物体的 x、y、z 坐标。通过激光技术 (LiDAR) 获取的点云通常带有每个坐标的额外测量值和特征。例如，反射强度、回波次数、回波、扫描角度和 RGB 值。换句话说，点云本质上是大量的数据集。
在本文中，我们使用开源点数据抽象库 (PDAL) 演示了这些大型数据集的大规模处理，并使用 Azure Batch 运行。
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1、使用 PDAL 进行处理
LiDAR 数据的处理是通过开源库 PDAL 完成的。使用此库，点云数据可以在许多不同的格式之间进行转换，例如，las、laz、geotif、geojson、ascii、pgpointcloud、hdf5、numpy、tiledDB、ept 等，以及专有数据格式。
此外，该库还可以对数据进行过滤操作，例如重投影、分类、过滤、DEM 和网格创建等。PDAL 可以作为应用程序单独执行，并且还有一个 Python PDAL 扩展，以便 PDAL 可以成为你的Python应用程序。这使得你可以灵活地将自己的处理逻辑或滤波器合并到你的 LiDAR 处理中。
PDAL 扩展可与以 json 格式定义并通过 pdal 实现执行的管道配合使用。下面的管道示例说明了所有依赖于 PDAL 内置功能的以下步骤：
- 使用设置的参考投影读取输入 las 或 laz 文件（此处为 EPSG:28992，荷兰的投影坐标系），
- 应用对地面和非地面点进行分类的filters.csf（布料模拟过滤器，Zhang et al. 2016），
- 应用仅选择地面回波的过滤器，
- 将过滤后的数据写入las文件
该管道使用 AHN3 的示例数据集执行，AHN3 是荷兰南林堡地区全国 LiDAR 开放数据集的第三版。下面，使用 plas.io 创建了两个视觉效果，a）原始数据集，b）使用管道创建的数据集，显示地面回报，基于Zhang等人，2016年的PDAL实现。
来自开放数据集 AHN3 的点云样本，使用 plas.io 进行可视化
2、使用 Azure Batch 进行扩展
由于数据量和应用的算法类型，处理 LiDAR 数据是计算密集型的。扩展处理规模可能是一个挑战。 Azure Batch 是一项在 Azure 中高效运行大规模并行和高性能计算 (HPC) 批处理作业的服务。 Azure Batch 创建和管理计算节点（虚拟机）池，安装要运行的应用程序，并安排作业在节点上运行。在这里，应用程序将是处理 LiDAR 数据的 (Python) 脚本。 Azure Batch 可以通过 Azure 门户、Azure Batch API 和 Azure Batch SDK 进行管理。由于地理空间和地球科学领域的许多开发人员和研究人员都熟悉 Python，因此这里使用 Azure Batch Python SDK。
一般概念如下图所示。通过本地 Python 客户端，Azure Batch 计算池在现有的 Azure 资源组中使用存储帐户和 Azure Batch 帐户进行预配。使用客户端将应用程序/脚本和数据上传到 blob 存储（下图中的 1）。然后，使用提供的 Azure Batch 帐户凭据，将创建一个计算池，并提交任务和作业 (2)。通过这样做，计算池将应用程序和数据拉至计算节点，执行处理，并将结果推回到 blob 存储 (3)。为了更好地理解此概念的实现，本博文附有 Azure Batch 上 PDAL 工作示例的 GitHub 存储库。
Azure Batch 的常规设置：
- 本地客户端将数据和应用程序文件上传到Azure Blob存储
- 使用Azure Batch的Python SDK，本地客户端开始创建Azure Batch池，然后可以添加Azure批处理作业以在LiDAR文件上运行
- Azure Batch 自动安排作业和任务、执行处理并将输出文件上传到 Azure Blob 存储。
为了与 Azure 存储和 Azure Batch 正确通信，客户端环境需要两个 Python 库，即 azure-batch 和 azure-storage-blob（此处分别使用版本 10.0.0 和 12.8.1）。
针对 LiDAR 数据运行的应用程序/Python 脚本需要 PDAL 库，建议从 conda-forge 安装。在启动 Azure Batch Pool 期间，首先将下载（mini）conda 环境，以静默模式安装并启动，这是通过 StartTask.sh 完成的 - 在上图的步骤 2 中（请参阅存储库以获取技术说明和示例） ）。
创建Azure池后，可以提交作业。对于每个输入 LiDAR 文件，将执行 Python 脚本（包括 PDAL 管道），并将输出 las 文件上传到 Azure blob 存储以实现持久性。
根据 LiDAR 文件的大小和数量以及要运行的管道的复杂性，您可以创建小型（1 个节点）到非常大（> 1000 个节点）的 Azure Batch 池，无论是否启用自动缩放选项。这只需要重新缩放池，Azure Batch 确实处理作业调度和管理，因此提供的代码可以用于大型和小型批处理作业，而无需对代码本身进行任何更改。