LiDAR voorbewerking: Tips en technieken voor het opschonen van gegevens
LiDAR (Light Detection and Ranging) is een verbazingwekkende teledetectietechnologie die de manier waarop we geospatiale gegevens verzamelen en analyseren volledig heeft veranderd. LiDAR-sensoren kunnen driedimensionale puntenwolkgegevens met een hoge resolutie genereren die kunnen worden gebruikt om nauwkeurige digitale terreinmodellen te maken, vegetatieanalyses uit te voeren en nog veel meer.
Maar voordat je LiDAR-gegevens kunt gebruiken voor analyse, moet je ze voorbewerken om fouten en artefacten te verwijderen die de kwaliteit van de gegevens kunnen beïnvloeden. In dit bericht delen we enkele tips en technieken voor LiDAR voorbewerking om ervoor te zorgen dat je gegevens schoon zijn en klaar voor analyse.
Kwaliteitscontrole van de gegevens
De eerste stap in de voorbewerking van LiDAR-gegevens is het uitvoeren van een kwaliteitscontrole op de gegevens. Hierbij worden zaken als gegevensleemtes, intensiteitsafwijkingen en andere fouten die de nauwkeurigheid van de gegevens kunnen beïnvloeden, geïdentificeerd en gecorrigeerd. Gebruikelijke technieken voor kwaliteitscontrole zijn visuele inspectie, gegevensvergelijking met andere bronnen en statistische analyse.
Ruis en artefacten verwijderen
Het is essentieel om ruis en artefacten uit de gegevens te verwijderen. Dit kunnen vegetatie, gebouwen en andere objecten zijn die het LiDAR-signaal kunnen verstoren. Er zijn verschillende algoritmen en technieken die gebruikt kunnen worden om ruis en artefacten uit te filteren, waaronder grondfiltering, verwijdering van uitbijters en normalisatie.
De gegevens classificeren
Nadat de gegevens zijn opgeschoond van ruis en artefacten, kunnen ze op basis van hun kenmerken worden ingedeeld in verschillende categorieën. Dit kunnen onder andere grondpunten, vegetatiepunten en gebouwpunten zijn. Door de gegevens te classificeren kunnen ze nauwkeuriger worden geanalyseerd en gevisualiseerd, wat weer leidt tot beter geïnformeerde besluitvorming.
Systematische fouten corrigeren
Het is cruciaal om eventuele systematische fouten in de gegevens aan te pakken. Dergelijke factoren zijn onder andere fouten in de sensorkalibratie, atmosferische vervorming en andere variabelen die de nauwkeurigheid van de gegevens kunnen beïnvloeden. Correctietechnieken kunnen bestaan uit het aanpassen van de hoogtewaarden van de gegevens, het uitvoeren van atmosferische correctie en andere methoden.
Tot slot is het van het grootste belang om ervoor te zorgen dat je LiDAR-gegevens nauwkeurig zijn en klaar voor analyse door een robuuste voorbewerkingsstrategie toe te passen. Door deze tips en technieken te volgen, kun je ervoor zorgen dat je LiDAR-gegevens schoon zijn en klaar voor gebruik voor allerlei toepassingen.
Voorverwerking en classificatie met VisionLIDAR
Voorbewerking:
VisionLidar beschikt over robuuste voorbewerkingsmogelijkheden, zodat uw gegevens schoon, nauwkeurig en klaar voor analyse zijn. De voorbewerkingsstappen omvatten:
- Gegevens importeren: U kunt gemakkelijk puntenwolkgegevens importeren uit verschillende bronnen en formaten.
- Ruisonderdrukking: Ruis en ongewenste punten worden er automatisch uitgefilterd om de kwaliteit van de gegevens te verbeteren.
- Puntwolkregistratie: Lijn meerdere scans uit om een uniform coördinatensysteem te creëren, zodat uw gegevens over de hele linie consistent zijn.
- Identificatie van grondpunten**: Het helpt om onderscheid te maken tussen grondpunten en niet-grondpunten, wat nuttig is voor terreinmodellering en verdere classificatie.
- Segmenteren: Splits grote puntenwolken op in kleinere, beter hanteerbare secties voor eenvoudigere verwerking en analyse.
Classificatie:
VisionLidarMet de geavanceerde classificatietools kunt u verschillende elementen in uw puntenwolkgegevens nauwkeurig categoriseren en labelen. Het classificatieproces omvat:
- Automatisch classificeren: Gebruik algoritmen voor machinaal leren om punten automatisch te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën zoals grond, vegetatie, gebouwen en andere structuren.
- Handmatig classificeren: Als u super precies wilt zijn, kunt u punten handmatig classificeren met behulp van hulpmiddelen die heel eenvoudig te gebruiken zijn en classificatieschema's die u zelf kunt aanpassen.
- Extractie van kenmerken: Zoek en haal specifieke kenmerken uit uw puntenwolkgegevens, zoals hoogspanningskabels, palen en andere infrastructuurelementen.
- Aangepaste classificatieregels: U kunt ook uw eigen classificatieregels maken om te voldoen aan specifieke projectvereisten of industrienormen.
- Kwaliteitscontrole: Zorg ervoor dat je geclassificeerde gegevens accuraat en betrouwbaar zijn door een aantal grondige kwaliteitscontroles uit te voeren.
VisionLidarMet de voorbewerkings- en classificatietools kun je ruwe puntenwolkgegevens omzetten in bruikbare inzichten, waardoor het eenvoudiger wordt om de informatie te analyseren en te gebruiken voor verschillende toepassingen. Of je nu werkt aan stadsplanning, infrastructuurbeheer of milieumonitoring, VisionLidar geeft je de precisie en efficiëntie die je nodig hebt.
We horen graag over uw project. Aarzel niet om contact met ons opnemen.