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编程问答

盘点激光雷达常用的10大数据处理软件

發布時間:2023/12/8 编程问答 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 盘点激光雷达常用的10大数据处理软件 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統,已廣泛應用于多個領域,以下總結了常用的十大激光雷達數據處理軟件。

1、lastools

lastools在國際上的知名度是比較高的,部分有licence需求(沒有licence時僅能處理600萬個點,并在某些模塊中加入一些噪聲、不需要的內容等等)。它的底層IO庫laslib是開源的,壓縮庫laszip也是開源的,另外一個PulseWave(波形數據的交換格式)也是開源的,這三者都是C++編寫。

2、BCAL LiDAR tools
一個ENVI插件,可以支持LAS格式的點云,有一些可視化、處理之類的功能,是開源的(IDL編寫)。

3、MCC-lidar
一個開源的濾波軟件(C++編寫,只針對地面/DEM提取,甚至不生成DEM,只分出地面點),采用一種Multiscale Curvature Classification算法,進行空間尺度分級的曲率過濾來識別地面點。

4、FUSION
一個開源的軟件,功能很多,在forestry和ecology的學界比較有名,可以計算很多種LiDAR metrics。

5、LizarTech
LizarTech擁有眾多與激光雷達有關的解決方案,這其中就包括了他們的激光雷達數據壓縮工具(LiDAR Compressor)。這個工具可以將數據文件的大小壓縮75%,但不會造成數據丟失,也不會影響數據的精度和準確度。

6、Global Mapper LiDAR Module
Global Mapper LiDAR Module被譽為激光雷達屆的“瑞士軍刀”,在經歷重要升級之后,這個模塊可以對未分類的激光雷達點云數據進行快速識別和分類,以區分出哪些是建筑,哪些是植被。同時,為了建立三維矢量建筑和樹木模型,改善地面點云數據的自動分類處理,該模塊也提供了新的工具進行自動特征提取。此外,該模塊還為用戶準備了一系列后處理工具,包括對激光雷數據進行查詢、過濾、編輯、重分類和輸出。

7、RiALITY
RiALITY 是Riegl公司推出的一款頗具創新性、在iPad上運行的激光雷達數據可視化應用,為用戶提供了一個全新的使用場景。這款應用也改變了激光雷達數據的演示方式,用戶只要有一個iPad就可以了,隨時隨地都能進行。此外,支持真彩色點云數據和三維導航也是RiALITY頗具特色的功能。一個具有突破性的技術發展是,這個應用引入了增強現實的概念,能夠將點云數據直接映射到現實世界。

8、LiDAR in ArcGIS
ArcGIS提供了很多管理雷達點云數據的工具,對于科學研究和決策制定來說,它們中的一些非常有用。

9、LP360
在LP360的幫助下,ArcMap基礎版可以變成世界上最強大的GIS環境對激光雷達點云數據進行處理。根據實現的功能不同,LP360提供了三種不同的方案,從快速可視化到一些擴展的產品線,包括地面點云自動分類、建筑物空間提取等。

10、FME
FME有很多內置的功能可以讓用戶處理和分析柵格數據。FME對ArcGIS10.1的LAS數據集提供的支持,FME支持將點云數據轉換為超過300種數據格式。這些支持解決了LiDAR數據難題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的盘点激光雷达常用的10大数据处理软件的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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