1、LiDAR360软件安装和基本操作

LiDAR360提供了大量的点云数据处理和分析工具,从基本的点云管理工具(如去噪、归一化、定义投影和提取)到针对特定行业应用的高级算法(如地形、机载和地基林业)。本教程主要介绍LiDAR360的基本操作,包括软件获取、下载、安装、数据导入等。以及最基本的点云交互操作,包括浏览、量测、裁切、不同的显示效果展示。
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2、LiDAR360航带拼接教程

由于机载激光雷达设备传感器存在安置误差,激光雷达扫描设备采集的数据常常需要被修正,从而提高原始激光点精度和质量。航带拼接系列工具是针对原始点云数据处理的复杂工具,支持基于航迹线时间裁剪对应激光点云数据,并对裁剪的较高质量的数据进行航带拼接,去除航带间冗余数据,进而增加原始激光点云数据的精度及质量。本教程从原始航线及点云数据裁切开始,到航线及点云数据的质量检查,再到航带拼接及拼接质量评估,提供系统而全面的点云数据航带拼接预处理工具。
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3、LiDAR360投影转换教程

激光雷达扫描获取的原始点云数据所属坐标系一般与用户的需求不同,因此需要对原始点云进行坐标系的重定义。坐标系的重定义涉及到定义坐标系,七参数的解算及重投影等步骤。本教程对以上所涉及到的步骤进行了详细的讲解。
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4、LiDAR360点云分类教程

原始激光雷达点云数据中包含每个点的空间位置,有时候还包含反射强度、回波次数、RGB等属性信息。但是,为了基于点云数据进行更深入的分析和应用,例如:城市生态系统管理中的植被覆盖分析、城市规划中的建筑制图、以及公共设施管理中的电力线和杆塔建模等,首先需要对点云进行分类。LiDAR360提供了非常全面的分类工具集,包括自动分类和交互式分类。本教程将展示通过自动分类算法分离地面点和植被点,以及使用交互式分类方法对样例数据中的小部分样本进行人工分类,进而利用该样本数据通过机器学习分类的方法对整个样例数据进行分类。
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5、LiDAR360地形生产教程

激光雷达是一种通过位置、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,与传统摄影测量技术相比,避免了从三维到二维的投影带来的精度损失,并且可以快速完成数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)、等高线等地形产品的大规模生产。利用LiDAR360生成DEM/DSM/等高线等地形产品主要分为以下步骤:数据准备、数据预处理(裁切、去噪等)、地面点滤波、地面点手动精细分类、生成DEM\DSM\等高线产品。
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6、LiDAR360机载林业教程

森林资源调查的重要内容之一是测量样方内单木的树种、树高、胸径及所在位置等。激光雷达技术能够同时获取森林冠层表面的水平和垂直结构信息,基于高密度的激光雷达点云不仅能够获取林分尺度森林参数,也可以提取单木尺度的森林参数。本教程介绍通过LiDAR360机载林业模块处理机载点云数据,分别获取群体尺度的高度变量、覆盖度、叶面积指数等参数和单木尺度的树木位置、株数、树高、树冠直径、树冠面积、树冠体积等参数。以及结合样地调查数据,通过回归分析反演生物量、蓄积量等。
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7、LiDAR360地基林业教程

胸径是表达树木生长状况的重要因子之一,传统方式以胸径尺、轮尺等接触式测量为主,外业工作量较大,基于移动平台应用激光雷达技术可快速获取林业三维结构信息,通过软件进行单木识别,可获取树木位置、株数、胸径、树高和枝下高等信息。本教程介绍通过LiDAR360地基林业模块处理LiBackpack D50采集的背包点云数据,提取树木位置、株数、胸径、树高、树冠直径、树冠面积、树冠体积枝下高和树木直度。
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