Предварительная обработка LiDAR: Советы и техники для очистки данных

LiDAR (Light Detection and Ranging) - это удивительная технология дистанционного зондирования, которая полностью изменила способ сбора и анализа геопространственных данных. Датчики LiDAR могут генерировать трехмерные облака точек высокого разрешения, которые можно использовать для создания точных цифровых моделей местности, анализа растительности и многого другого.

Но прежде чем использовать данные LiDAR для анализа, их необходимо предварительно обработать, чтобы избавиться от ошибок и артефактов, которые могут повлиять на качество данных. В этом посте мы поделимся некоторыми советами и методами предварительной обработки LiDAR, которые помогут вам убедиться, что ваши данные чисты и готовы к анализу.

Проверка качества данных

Первоначальным этапом предварительной обработки данных LiDAR является проверка их качества. Это включает в себя выявление и устранение таких проблем, как пробелы в данных, аномалии интенсивности и другие ошибки, которые могут повлиять на точность данных. К распространенным методам проверки качества относятся визуальный осмотр, сравнение данных с другими источниками и статистический анализ.

Удаление шумов и артефактов

Очень важно удалить из данных любые шумы и артефакты. К ним могут относиться растительность, здания и другие объекты, которые могут мешать сигналу LiDAR. Существует множество алгоритмов и методик, которые можно использовать для фильтрации шумов и артефактов, включая фильтрацию грунта, удаление выбросов и нормализацию.

Классифицируйте данные

После очистки данных от шумов и артефактов их можно разделить на различные категории в зависимости от их характеристик. К ним могут относиться точки местности, точки растительности, точки зданий и т. д. Классификация данных позволяет проводить более точный анализ и визуализацию данных, что, в свою очередь, приводит к принятию более обоснованных решений.

Исправление систематических ошибок

Крайне важно устранить все систематические ошибки, которые могут присутствовать в данных. К таким факторам могут относиться ошибки калибровки датчиков, атмосферные искажения и другие переменные, которые могут повлиять на точность данных. Методы коррекции могут включать корректировку значений высоты в данных, атмосферную коррекцию и другие методы.

В заключение следует отметить, что очень важно обеспечить точность данных LiDAR и их готовность к анализу путем применения надежной стратегии предварительной обработки. Следуя этим советам и методикам, вы сможете гарантировать, что ваши данные LiDAR будут чистыми и готовыми к использованию в различных приложениях.

Предварительная обработка и классификация с помощью VisionLIDAR

Предварительная обработка:

VisionLidar Благодаря широким возможностям предварительной обработки данные будут чистыми, точными и готовыми к анализу. Этапы предварительной обработки включают:

• Импорт данных: Вы можете легко импортировать данные облака точек из различных источников и форматов.
• Шумоподавление: Автоматически отфильтровывает шумы и нежелательные точки, улучшая качество данных.
• Регистрация облаков точек: Выравнивание нескольких сканов для создания единой системы координат, чтобы ваши данные были единообразными.
• Идентификация наземных точек**: Позволяет отличить наземные точки от не наземных, что полезно для моделирования местности и дальнейшей классификации.
• Сегментация: Разделите большие облака точек на более мелкие и удобные участки для упрощения обработки и анализа.

Классификация:

VisionLidarПередовые инструменты классификации позволяют точно классифицировать и маркировать различные элементы в данных облака точек. Процесс классификации включает в себя:

• Автоматическая классификация: Используйте алгоритмы машинного обучения для автоматической классификации точек по заранее определенным категориям, таким как земля, растительность, здания и другие сооружения.
• Ручная классификация: Если вы хотите быть очень точным, можно вручную классифицировать точки с помощью инструментов, которые действительно просты в использовании и настраиваемых схем классификации.
• Извлечение характеристик: Найдите и извлеките из данных облака точек конкретные объекты, такие как линии электропередач, столбы и другие элементы инфраструктуры.
• Пользовательские правила классификации: Вы также можете создавать собственные правила классификации, чтобы соответствовать конкретным требованиям проекта или отраслевым стандартам.
• Контроль качества: Убедитесь, что ваши классифицированные данные точны и надежны, проведя тщательную проверку качества.

VisionLidarИнструменты предварительной обработки и классификации позволяют превратить необработанные данные облака точек в полезные сведения, облегчая анализ и использование информации в различных приложениях. Независимо от того, занимаетесь ли вы городским планированием, управлением инфраструктурой или мониторингом окружающей среды, VisionLidar обеспечивает необходимую точность и эффективность.

Мы будем рады услышать о вашем проекте. Пожалуйста, не стесняйтесь связаться с нами.