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说实话 - 点云可以说是相当难以对付,他们可以产生很多的挫折。它有助于简化包含特别是如果你只在巨型拼图的一部分感兴趣一个LAS文件中的数据。可以观看点云内的本信息的一种方式是创建shape文件。在下面的例子中,我们将演示如何创建脚印或建筑物,以及如何围绕边界的多边形与单点来代替树。这些新的shape文件代表了一个可视化的格式,更容易的有意义的同一区域。
下图显示了如何创建使用点云数据分类组件点和多边形的例子。结果进行了比较,从同年的正射影像,看看他们是如何准确者。既然是不可避免的,会有一个点云的一些误分,所产生的shape文件也可能包含错误。如果你使用一个不同的,更复杂的点云比示例中使用的那些,可能需要进一步的操作。此外,由于LAS数据集的性质,产生的shape文件应谨慎做研究区的进一步分析时使用。
If you inspect the data after the PointCloudCoercer, all building points have now been converted into a single multipoint feature.
The image below shows what the buildings now look like after being buffered and having mis-classified areas removed.We now need to fill the gaps of the buildings.
下面显示了一些最终楼宇的形象上层建筑同区域的正射影像。虽然建筑多边形非常接近代表实际的建筑,还有一些剩余的错误是难以查明并删除。这些错误会根据被在工作流中使用如上述示例中的点云而变化。亚搏在线缓冲和测试的进一步迭代可能是必要的。
下面示出了图像某些使用上述的工作流程中生成的点。亚搏在线像与建筑物例如,许多输出点都相当不错,但是,不准确,应预期,可能需要进一步的迭代或人工处理。
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