यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस LAS विनिर्देशन का उपयोग कर रहे हैं। यदि यह 1.3 या उससे कम है, तो चश्मा पूर्व-परिभाषित (चश्मा देखें) चर लंबाई रिकॉर्ड (वीएलआर) का उपयोग करके जियोफेरिफिकेशन जानकारी को परिभाषित करता है जो कि जियोटीफ़ के समान प्रारूप का उपयोग करता है:
LAS प्रारूप के लिए जियोफेरेंसिंग उसी मजबूत तंत्र का उपयोग करेगी जो कि GeoTIFF मानक के लिए विकसित किया गया था।
यह प्रारूप, हालांकि कुछ समय के लिए चुनौती देने के लिए चुनौतीपूर्ण है, उल्लेखनीय रूप से लचीला है। यह GeoKeyDirectoryTag टैग नामक तीन परिभाषित टैगों पर निर्भर करता है, जो कि जियोर्फ डेटा के लिए सामग्री की एक तालिका की तरह है, GeoDoubleParamsTag टैग, जो GeoKeyDirectoryTag, और GeoAsciiParamsTag टैग में संदर्भित सभी दोहरे-सटीक मानों के एक स्टोर की तरह है, जो इसी प्रकार है सभी ASCII (पाठ) मूल्यों को संग्रहीत करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह साइट एक अच्छी व्याख्या और एक उदाहरण प्रदान करती है।
हालांकि, LAS v। 1.4 के रूप में , जियॉर्फ़ेरिंग सूचनाओं को संग्रहीत करने की इस पद्धति को प्रसिद्ध पाठ (WKT) प्रारूप के पक्ष में बदल दिया गया था, जिसे परिभाषित वीएलआर में भी संग्रहीत किया गया था, हालांकि अभी भी जियोटीफ़ प्रारूप का उपयोग विरासत के लिए किया जाता है:
सभी डेटा के लिए पॉइंट डेटा के लिए कोऑर्डिनेट रेफरेंस सिस्टम (CRS) की जानकारी आवश्यक है। CRS जानकारी को वेरिएबल लेंथ रिकॉर्ड्स या एक्सटेंडेड वैरिएबल लेंथ रिकॉर्ड्स में रखा जाएगा (ध्यान दें कि यदि लेखक विरासत की संगतता बनाए रखना चाहता है, तो VLR में GeoTIFF का उपयोग करना होगा)। डब्ल्यूटीएस ग्लोबल एनकोडिंग बिट द्वारा इंगित किए गए सीआरएस को या तो जियोफिट या वेल नो टेक्स्ट द्वारा दर्शाया गया है। प्वाइंट रिकॉर्ड प्रारूप 0-5 या तो जीआईटीआईएफएफ या डब्ल्यूकेटी (लेकिन दोनों एक साथ नहीं) का उपयोग कर सकते हैं। 6-10 प्वाइंट प्वाइंट फॉर्मेट्स को डब्ल्यूकेटी का उपयोग करना चाहिए।
मैं इन लचीले प्रारूपों को देखते हुए कोई कारण नहीं बताता कि आप भौगोलिक निर्देशांक (lat / long) में बिंदु जानकारी क्यों संग्रहीत नहीं कर सके, लेकिन यह LAS डेटा के लिए काफी असामान्य होगा जिसमें मैंने इसे पहले कभी नहीं देखा है। मुझे लगता है कि इसका कारण यह है कि LiDAR डेटासेट बड़े पैमाने पर होते हैं (छोटे स्थानिक सीमा) और अनुमानित निर्देशांक सिस्टम इसलिए पसंद किए जाते हैं। यह बिंदुओं के बीच की दूरी की गणना करता है, जो कुछ एल्गोरिदम (जैसे बिंदु वर्गीकरण या फ़िल्टरिंग) के लिए महत्वपूर्ण है, बहुत आसान है।