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当点云数据集收集,多个分量值的被收集的每个点为好。这可以包括如颜色,坐标,高程,强度和分类信息。虽然点云包含了大量的信息,有时也没有必要拥有这一切。具有处理大量数据集内它是效率低下,耗时仅仅分析单个类型的特征。该PointCloudSplitter变压器是从点的解离休息点云中感兴趣的功能非常有用。
下面的例子演示如何PointCloudSplitter can be used in different scenarios. To learn more about the PointCloudSplitter, visit the文档页面。
当收集的点云数据,激光点向地球发送和反射回传感器。有时是要发送的一个激光脉冲多的回报。这些脉冲进行计数,并给予回报数字。多个反射表面趋向于具有比非反射表面更多的回报。随着PointCloudSplitter,对于如何恢复分割点云四个选项:返回,number_of_returns,首先只返回,或者最后仅返回。下面的步骤演示了如何通过返回点分裂:
a.湾
C。d。
图像。示出了原始点云读取作为数据查验而图像B中,角,和d的LAS特征类型。分别显示了第一,第二和第三返回点。
拆分如果你有兴趣在一个或多个功能,通过一流的点云是非常有用的。分类值是基于标准的ASPRS分类值分配。
Since this type of operation is common, a Safe staff member created a simple custom transformer calledPointCloudLASClassifier使得即使操作更快捷。这是预设知道什么值寻找基本一个大的TestFilter。这意味着你不会有正如前面例子中进行手动添加和设置测试或TestFilter变压器。要使用这台变压器的步骤如下:
a.湾
C。d。
图像。示出了原始点云读取作为数据查验而图像b的LAS特征类型。示出了归类为地面(2),图像C的各点。示出了分类为高植被(5),和图像d的点。示出了划分为建筑物(6)的点。
下面的例子是比较复杂的,因为我们将要使用两PointCloudSplitter的和正射影像,以提供额外的着色所得到的点云。根据您的需求,您可能感兴趣的只有某一类点以及如强度,高度,色彩等作进一步的色彩处理另一个组件可以帮助区分重点的差异或地区。要了解如何可以做到这一点,请按照下列步骤操作:
a.湾
C。d。
图像。示出了原始点云读取作为数据查验而图像b的LAS特征类型。shows the ground classified points with z values ranging from 0-5 which were obtained by using two PointCloudSplitter transformers. Image c. shows what the orthophoto of the same area looks like and image d. shows what the result of colour manipulation looks like on the ground classification points.
要了解更多关于变更点云的颜色,请访问我们的文章Colour and Point Clouds。
谢谢 - 完美,
刚刚回到FME(两年关闭)和点云从机载激光雷达(10岁关:),需要这一个。与PointCloudComponentAdder(添加颜色)组合并Imagerasterizer可视化的2个不同的pointclasses程度在从泰坦的Optech扫描器(地面和河床)的数据集。非常便利。
pH
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