我有LiDAR數據-現在呢？

在最近由戴維·麥基特里克，其中他談到的與LIDAR GIS工作，並提到全球映射中獲得的數據的處理支持工具相關的技術足夠的認識的影響發表了一篇有趣的文章。

閱讀該文章後，我下載了Global Mapper播放了一段時間，我必須承認它保持了我們所知道的那種實用性，並且用xyz文本文件製作數字地形模型非常實用。如今，當訪問LiDAR數據變得越來越負擔得起時，查看使用它時必須考慮的方面並提及Global Mapper的出色表現也不錯。我堅持認為，這讓我對所進行的測試感到驚訝；該程序以嶄新的面貌保持了打開數據並將其顯示在預配置建議中的簡便性。

前幾天，在Geofumadas桌子上，我可以在Don H的眼中看到-我的導師之一– 無人機競標者的報價在他眼中閃爍著令人不安的光芒；這是一個更新地籍數據的應用程序；我非常難過，不得不從雲端下載它並提醒您，在大多數發展中國家，這些技術的可持續性沒有最低條件；儘管最終我們就功能方式的可能性達成了共識。幾年前這種技術的爆發在美國某些政府機構中引起了極大的轟動，現在它正在被轉移到具有西班牙背景的其他國家，這可能會進入應用“乘風破浪”的願望。新技術。，捕獲數據，但不知道如何處理它。

如果我們考慮到在項目中使用LiDAR所需要的成本，考慮到進行大規模數據收集（特別是“點雲收集”）需要考慮什麼，我們將發現它至關重要。甚至意識到使用它可以為我們提供有效的結果並節省大量時間。正確使用的LiDAR數據使我們能夠以與傳統測繪方法截然不同的方式感知世界。現在，您可以通過使用3D格式獲得真實的視野，還可以與開發新分析技術的數據進行交互。

什麼是LiDAR

大衛很恰當地說：“LiDAR數據不是產品，而是原材料“在我們看來，這確定了第一個關鍵概念，以了解這一主題。事實上，獲取數據是在正確處理後能夠獲得各種三維模型的輸入。

但是，更清楚地說，我們需要回過頭來，記住有關LiDAR數據的基本結構和特徵。 LiDAR（光和距離檢測的縮寫）是3D點的矢量格式。每個文件或一組LiDAR數據通常包含數百萬甚至數十億個緊密間隔且隨機分佈的點。它們之間間距的緊密程度取決於如何獲取數據。

已經收集了公開的LiDAR數據，主要通過使用激光傳輸和接收技術的機載平台，結合使用精確的定位和導航系統。在每個點處，歸因於從計算出的反射激光脈衝的發射和接收之間的時間差導出的x，y，z值。

飛行緩慢的飛機將產生更高的距離，而不是在較高的高度飛行的點數。根據飛機或丹佛使用的傳感器以及數據的處理方式，可以包括顏色值，反射強度和每個脈衝的返回數，作為可視化和分析的附加屬性。

使用LiDAR數據可以做些什麼

作為清晰的激光雷達數據經歷其通常成為3D模型的變換，然後說出一個數字高程模型（DEM）或的產生，設置/自動向量的提取對象3D在基質衍生的幾何圖案點。另外，也可以通過改變點雲的表示，以獲得有意義的信息，表示各種類型表面的，相對於一個點到地面，或點的密度，以及其他特徵的一個變型的標高。

編輯和過濾LiDAR數據

所獲得的數據文件包含比必要的更多的點，這是非常常見的。因此，在對點雲使用過濾處理之前，最好仔細檢查圖層的元數據。所獲得的統計摘要將提供有關雲特徵的必要信息，這將為過濾過程提出適當的決策。

提高LiDAR數據的質量

在刪除不需要的點後，下一步是檢測並重新分類最初未分類的地塊。也就是說，我們必須調整日期。這是非常重要的，以產生一個良好的分辨率DEM。
在這裡，我們考慮如果我們能夠執行足夠的數據過濾過程和後續的重新分類。兩個看似機械的程序在獲得的結果中至關重要。

在此，Global Mapper確實做得很好。至少在編輯和過濾階段。但是，必須考慮到，通過消除引起噪聲的點，可以將分類為表面的數據不一定有用。借助Global Mapper，不僅可以充分消除項目區域地理範圍之外的點，而且還可以消除由於其特性而不必要的點，因為該應用程序具有許多過濾選項。
現在來談一談日期的調整。全局映射器包括幾個集成程序，數據自動分類，最初不重新分類，避免潛在有用數據的丟失。這增加了可用於創建更高分辨率DEM的點的相對百分比。

我在颶風之前和之後處理過的數據的例子; 絕對沒有一個wizzard，軟件幾乎建議工作流中的功能來獲取，建模，過濾，生成新的模型。

其他自動分類過程可以檢測和重新分類建築物，樹木和公用電纜，這是特徵提取過程的第一步。

數字高程模型的創建

為了執行3D分析程序，在大多數情況下，LiDAR點雲將需要有效的數據。我們使用所謂的“格”過程，由此將與數組中的每個點相關聯的值（通常為高程值）用作生成固體3D模型的基礎。該模型只能表示地形（數字地形模型）或地表上方的表面，如森林覆蓋（數字表面模型）。兩者之間的區別來自於用於生成表面的點的過濾和選擇。

如果我們認為大部分LiDAR用戶的主要目標是生成DTM（數字地形模型），Global Mapper將提供足夠的地形分析工具集合，包括體積計算; 切割和填充優化; 生成輪廓線; 流域劃分; 並分析視線。

提取屬性

能夠從更密集的點雲中產生更大的數據可用性，為處理LiDAR數據的新方式定義了一條新途徑。對相鄰點的幾何結構中的圖案進行分析可以導致以三維多邊形表示的已構建模型的描繪。地面上的電源線或電纜，以三維線表示；以及樹木點，從被歸類為高架植被的點的集體結構得出。全局Mapper的向量提取工具還包括一個自定義提取選項，可以根據垂直於預定義路徑的一系列輪廓視圖生成3D線和多邊形。該工具可用於創建任何細長結構（例如街道上人行道邊緣）的精確三維模型。