Попередня обробка LiDAR: Поради та методи очищення даних

LiDAR (Light Detection and Ranging) - це досить дивовижна технологія дистанційного зондування, яка повністю змінила спосіб збору та аналізу геопросторових даних. Датчики LiDAR можуть генерувати тривимірні хмари точок з високою роздільною здатністю, які можна використовувати для створення точних цифрових моделей місцевості, аналізу рослинності тощо.

Але перш ніж використовувати дані LiDAR для аналізу, їх потрібно попередньо обробити, щоб позбутися помилок і артефактів, які можуть вплинути на якість даних. У цій статті ми поділимося деякими порадами та методами попередньої обробки даних LiDAR, які допоможуть вам переконатися, що ваші дані чисті і готові до аналізу.

Перевірка якості даних

Початковим етапом попередньої обробки даних LiDAR є перевірка якості даних. Це передбачає виявлення та виправлення таких проблем, як прогалини в даних, аномалії інтенсивності та інші помилки, які можуть вплинути на точність даних. Поширені методи перевірки якості включають візуальний огляд, порівняння даних з іншими джерелами та статистичний аналіз.

Видалення шуму та артефактів

Важливо видалити всі шуми та артефакти з даних. Вони можуть включати рослинність, будівлі та інші об'єкти, які можуть заважати сигналу LiDAR. Існує безліч алгоритмів і методів, які можна використовувати для фільтрації шуму і артефактів, включаючи фільтрацію ґрунту, видалення викидів і нормалізацію.

Класифікуйте дані

Після того, як дані очищені від шуму та артефактів, їх можна класифікувати за різними категоріями на основі їхніх характеристик. Це можуть бути, зокрема, точки землі, точки рослинності та точки будівель. Класифікація даних дозволяє проводити більш точний аналіз та візуалізацію даних, що, в свою чергу, призводить до прийняття більш обґрунтованих рішень.

Виправлення систематичних помилок

Дуже важливо враховувати будь-які систематичні помилки, які можуть бути присутніми в даних. Такі фактори можуть включати помилки в калібруванні датчика, атмосферні спотворення та інші змінні, які можуть вплинути на точність даних. Методи корекції можуть включати коригування значень висот даних, виконання атмосферної корекції та інші методи.

Насамкінець, надзвичайно важливо забезпечити точність і готовність даних LiDAR до аналізу шляхом впровадження надійної стратегії попередньої обробки. Дотримуючись цих порад і методів, ви зможете забезпечити чистоту даних LiDAR і їхню готовність до використання для різних застосувань.

Попередня обробка та класифікація за допомогою VisionLIDAR

Попередня обробка:

VisionLidar має потужну функцію попередньої обробки, яка гарантує, що ваші дані будуть чистими, точними та готовими до аналізу. Етапи попередньої обробки включають

• Імпорт даних: Ви можете легко імпортувати дані хмари точок з різних джерел і форматів.
• Шумозаглушення: Автоматично відфільтровує будь-який шум і небажані точки, щоб покращити якість даних.
• Реєстрація хмари точок: Вирівняйте кілька знімків для створення єдиної системи координат, щоб ваші дані були узгодженими в усіх напрямках.
• Ідентифікація наземних точок**: Допомагає відрізнити наземні точки від неназемних, що корисно для моделювання рельєфу та подальшої класифікації.
• Сегментація: Розділіть великі хмари точок на менші, більш керовані ділянки для полегшення обробки та аналізу.

Класифікація:

VisionLidarВдосконалені інструменти класифікації дозволяють вам точно класифікувати і позначати різні елементи в даних хмари точок. Процес класифікації включає в себе

• Автоматична класифікація: Використовуйте алгоритми машинного навчання для автоматичної класифікації точок за попередньо визначеними категоріями, такими як земля, рослинність, будівлі та інші споруди.
• Ручна класифікація: Якщо ви хочете бути дуже точними, ви можете класифікувати точки вручну, використовуючи прості у використанні інструменти та схеми класифікації, що налаштовуються.
• Виділення об'єктів: Знаходьте та витягуйте специфічні об'єкти з даних хмари точок, наприклад, лінії електропередач, стовпи та інші елементи інфраструктури.
• Користувацькі правила класифікації: Ви також можете створити власні правила класифікації, щоб відповідати конкретним вимогам проекту або галузевим стандартам.
• Контроль якості: Переконайтеся, що ваші класифіковані дані є точними та надійними, провівши кілька ретельних перевірок якості.

VisionLidarІнструменти попередньої обробки та класифікації дозволяють перетворити необроблені дані хмари точок на корисні інсайти, що полегшує аналіз та використання інформації для різних застосувань. Незалежно від того, чи працюєте ви над міським плануванням, управлінням інфраструктурою або моніторингом навколишнього середовища, VisionLidar дає вам необхідну точність і ефективність.

Ми будемо раді почути про ваш проект. Будь ласка, не соромтеся звертатися до зв'яжіться з нами.