라이다 전처리: 데이터 정리를 위한 팁과 기법
LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 지리 공간 데이터를 수집하고 분석하는 방식을 완전히 바꿔놓은 놀라운 원격 감지 기술입니다. LiDAR 센서는 정확한 디지털 지형 모델을 생성하고 식생 분석 등을 수행하는 데 사용할 수 있는 고해상도 3차원 포인트 클라우드 데이터를 생성할 수 있습니다.
하지만 LiDAR 데이터를 분석에 사용하려면 먼저 데이터 품질에 영향을 줄 수 있는 오류와 아티팩트를 제거하기 위해 사전 처리를 해야 합니다. 이 게시물에서는 데이터를 깨끗하게 정리하고 분석에 사용할 준비가 되었는지 확인하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁과 LiDAR 전처리 기법을 공유합니다.
데이터 품질 확인
라이다 데이터 사전 처리의 첫 번째 단계는 데이터의 품질 검사를 수행하는 것입니다. 여기에는 데이터 갭, 강도 이상 및 데이터의 정확성에 영향을 줄 수 있는 기타 오류와 같은 문제를 식별하고 수정하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 품질 검사 기법에는 육안 검사, 다른 소스와의 데이터 비교, 통계 분석이 포함됩니다.
노이즈 및 아티팩트 제거
데이터에서 노이즈와 아티팩트를 제거하는 것이 중요합니다. 여기에는 초목, 건물, 기타 LiDAR 신호를 방해할 수 있는 물체가 포함될 수 있습니다. 지상 필터링, 이상값 제거, 정규화 등 노이즈와 아티팩트를 필터링하는 데 사용할 수 있는 다양한 알고리즘과 기법이 있습니다.
데이터 분류
데이터에서 노이즈와 아티팩트를 제거한 후에는 데이터의 특성에 따라 다양한 카테고리로 분류할 수 있습니다. 여기에는 지상 지점, 식생 지점, 건물 지점 등이 포함될 수 있습니다. 데이터를 분류하면 데이터를 보다 정확하게 분석하고 시각화할 수 있어 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
시스템 오류 수정
데이터에 존재할 수 있는 모든 시스템적 오류를 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 요인에는 센서 보정 오류, 대기 왜곡 및 데이터의 정확도에 영향을 줄 수 있는 기타 변수가 포함될 수 있습니다. 보정 기술에는 데이터의 고도 값 조정, 대기 보정 수행 및 기타 방법이 포함될 수 있습니다.
결론적으로, 강력한 사전 처리 전략을 구현하여 LiDAR 데이터를 정확하고 분석할 준비가 되었는지 확인하는 것이 가장 중요합니다. 이러한 팁과 기술을 따르면 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있는 깨끗한 LiDAR 데이터를 확보할 수 있습니다.
VisionLIDAR를 사용한 전처리 및 분류
사전 처리:
VisionLidar 는 강력한 사전 처리 기능으로 데이터를 깨끗하고 정확하며 분석할 준비가 된 상태로 유지합니다. 사전 처리 단계에는 다음이 포함됩니다:
- 데이터 가져오기: 다양한 소스 및 형식의 포인트 클라우드 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다.
- 노이즈 감소: 노이즈와 원치 않는 지점을 자동으로 필터링하여 데이터 품질을 개선합니다.
- 포인트 클라우드 등록: 여러 스캔을 정렬하여 통일된 좌표계를 생성함으로써 데이터 전반에서 일관성을 유지할 수 있습니다.
- 지상 지점 식별**: 지형 모델링 및 추가 분류에 유용한 지상 포인트와 비지상 포인트를 구분하는 데 도움이 됩니다.
- 세분화: 큰 포인트 클라우드를 더 작고 관리하기 쉬운 섹션으로 분할하여 처리 및 분석이 더 쉬워집니다.
분류:
VisionLidar의 고급 분류 도구를 사용하면 포인트 클라우드 데이터의 다양한 요소를 정확하게 분류하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 분류 프로세스에는 다음이 포함됩니다:
- 자동 분류: 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 지점을 지면, 초목, 건물, 기타 구조물 등 미리 정의된 카테고리로 자동 분류합니다.
- 수동 분류: 매우 정확하게 분류하고 싶다면 사용하기 매우 쉬운 도구와 사용자 지정 가능한 분류 체계를 사용하여 포인트를 수동으로 분류할 수 있습니다.
- 특징 추출: 포인트 클라우드 데이터에서 전선, 기둥, 기타 인프라 요소와 같은 특정 특징을 찾아서 추출합니다.
- 사용자 지정 분류 규칙: 특정 프로젝트 요구 사항이나 업계 표준을 충족하기 위해 자신만의 분류 규칙을 만들 수도 있습니다.
- 품질 관리: 철저한 품질 검사를 통해 기밀 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하세요.
VisionLidar의 전처리 및 분류 도구를 사용하면 원시 포인트 클라우드 데이터를 유용한 인사이트로 전환하여 다양한 애플리케이션에서 정보를 쉽게 분석하고 사용할 수 있습니다. 도시 계획, 인프라 관리, 환경 모니터링 등 어떤 작업을 하든 상관없습니다, VisionLidar 는 사용자에게 필요한 정확성과 효율성을 제공합니다.
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