支持机器学习！LiDAR360点云数据处理分析软件 V2.1发布

随着2018年的到来，LiDAR360也迎来2.1版本，作为一款专业的激光雷达点云处理分析软件，LiDAR360基于海量点云数据的处理平台，同时支持地形、林业、电力等行业应用模块进行多源数据叠加分析，提取相关行业的场景特征点，进行点云大数据信息挖掘，满足不同行业多层次的应用需求。新版本在2.0的基础上对DEM/DSM插值算法进行改进，同时提升等高线生成（点云生成等高线、TIN生成等高线）和单木分割（PCS分割和基于种子点的PCS分割）的效率。并新增如下功能：1、选择区域分离地面点针对初次分离地面点效果欠佳的区域，提供选择区内包括TIN滤波、坡度滤波和二次曲面滤波工具，满足不同地形的滤波要求。

TIN滤波：适应性强、效果稳定，大部分情况下，合理的参数设置能够得到较好的结果，但是TIN滤波涉及的参数较多。
坡度滤波：基于坡度变化提取地形，对坡度变化较为敏感，不适合坡度陡峭的地区，容易削平地形凸起，更适合地形变化平缓的区域。
二次曲面滤波：利用指定大小的窗口内的点云拟合二次曲面，根据曲面高差阈值分离地面点，分类效果和效率受窗口大小影响。适合有一定的地形起伏，但不甚陡峭的区域。

2、矢量编辑

新增房屋、道路、水域、林地矢量化功能，可生成SHP和DXF格式的矢量化成果，支持与ArcGIS、AutoCAD等第三方软件无缝对接。

3、断面分析

沿着交互绘制或外部导入的断面线提取点云，或生成横纵断面图，反应道路、河流等沿线地形起伏变化。在断面图中，可进行轨迹追踪。

4、剖面两端延伸

在剖面中查看航带拼接结果或者编辑点云类别时，可使用剖面延伸工具。

5、按点数分块

适用于机载点云数据，分块的时候兼顾空间和点密度。

6、生成带投影信息的tif影像

7、更丰富的地形产品格式，栅格数据新增ASC格式，等高线新增DXF格式

同时，2.1版本融入了一系列新算法：

1、基于机器学习的通用监督分类

为了解决LiDAR360无植被分类，以及已发布版本中条件式的建筑物分类仅限于部分屋顶的问题，2.1版本新增基于机器学习的通用监督分类。核心思想是：在同一批次数据中，手工编辑少量数据的类别，训练模型后批量处理大量数据，减少人工量，完成自动分类后，可以人工检查质量，并利用LiDAR360交互式界面编辑分类结果。

机器学习支持两种方式：一是选择训练样本，生成训练模型，处理待分类数据；二是利用已有的模型处理待分类数据。