它目前是在Windows、Linux和Mac操作系统上编译(感谢CMake)32位和64位体系结构。在存储和速度之间进行权衡以下是关于CloudCompare中所做技术选择的一些细节(主要是为了实现加载尽可能多的点而不降低太多性能的目标,即在存储和速度之间进行良好的权衡)所有存储值和大部分计算都使用32位浮点值完成防止对数组大小的任何限制(...
1.前言在创建模型或处理点云之前,我们来先了解一下数据集中点密度的含义。点云密度是数据分辨率的指标:较高的密度意味着更多的信息(高分辨率),而较低的密度意味着较少的信息(低分辨率)。了解点云密度很重要,因为这可能会影响基于点云(例如创建DEM)的其他项目的质量或准确性,向作为利益相关者的客户呈现这些信息也...
激光雷达 (LiDAR) 是一种通过位置、 距离、 角度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标, 实现地表信息提取和三维场景重建的对地观测技术。利用 LiDAR 进行目标探测属于主动遥 感方式,对天气的依赖性小,不易受阴影和太阳角度的影响。与传统摄影测量技术相比,避 免了投影(从三维到二维)带来的信息损失,极大地提高高程...
处理LAS点云数据生成DEM(数字高程模型)可以使用ArcGIS软件完成。下面是处理LAS点云数据生成DEM的详细步骤: 1. 导入LAS数据:在ArcGIS中,选择 "File" -> "Add Data" -> "Add LAS Files",然后浏览到LAS文件所在的文件夹,选择要导入的LAS文件。 2. 创建一个新的点云数据集:在ArcCatalog中,右键点击 "PointCloud...
一种基于点云数据的DEM生成方法
摘要:针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块...
本文对LiDAR点云数据生成格网化DEM的插值方法进行了研究.使用星载/机载激光雷达测量地面高程,对插值方法的计算效率提出了更高的要求,在试验区内根据水体,裸露陡坡,树林,公路,建筑群等地表类型建立五块采样区,对每块采样区分别使用距离倒数加权,自然邻域法,张力样条曲线法,克里金法等四种局部插值方法进行处理,并对生成...
摘要:目前, 针对利用无人机技术在山地起伏大、山体植被密集区域, 难以获取地面点及DEM等问题, 本文提出了一种结合布料模拟算法和改进的局部最大值算法, 利用树顶点、树高等植被信息, 提取地面点, 进而生成整个区域的DEM的方法。以中国传统...