我有LiDAR数据-现在呢？

在David Mckittrick最近发表的一篇非常有趣的文章中，他谈到了与在地理信息系统中与LiDAR合作的相关技术的充分知识的含义，并将Global Mapper作为支持处理所获数据的工具。

阅读该文章后，我下载了Global Mapper播放了一段时间，我必须承认它保持了我们所知道的工具的实用性，并且使用该工具从xyz文本文件制作数字地形模型非常实用。如今，当访问LiDAR数据变得越来越负担得起时，查看与它们一起使用时必须考虑的方面并提及Global Mapper的出色之处也不错。我坚持认为，这让我对所进行的测试感到惊讶；该程序以崭新的面貌保持了打开数据并将其显示在预配置建议中的简便性。

有一天，在Geofumadas的桌子上，我可以看到Don H的眼睛 - 我的导师之一– 无人机竞标者的报价在他眼中闪烁着令人不安的光芒；这是一个更新地籍数据的应用程序；我非常难过，不得不从云端下载它并提醒您，在大多数发展中国家，这些技术的可持续性没有最低条件；尽管最终我们就功能方式的可能性达成了共识。几年前这种技术的爆发在美国某些政府机构中引起了极大的轰动，现在它正在被转移到具有西班牙背景的其他国家，这可能会进入应用“乘风破浪”的愿望。新技术。，捕获数据，但不知道如何处理它。

如果我们考虑到在项目中使用LiDAR所需要的成本，那么考虑到进行大规模数据收集（特别是“点云收集”）意味着什么，这将是至关重要的。同时认识到使用它可以为我们提供有效的结果并节省大量时间。正确使用的LiDAR数据使我们能够以与传统测绘实践所获得的非常不同的方式感知世界。现在，您可以利用3D格式获得真实的视觉效果，还可以与开发新分析技术的数据进行交互。

什么是LiDAR

大卫很恰当地说：“LiDAR数据不是产品，而是原材料“在我们看来，这确定了第一个关键概念，以了解这一主题。事实上，获取数据是在正确处理后能够获得各种三维模型的输入。

但是，更清楚地说，我们需要回过头来，记住有关LiDAR数据的基本结构和特征。 LiDAR（光和距离检测的缩写）是3D点的矢量格式。每个文件或一组LiDAR数据通常包含数百万甚至数十亿个紧密间隔且随机分布的点。它们之间间距的紧密程度取决于如何获取数据。

已经收集了公开的LiDAR数据，主要通过使用激光传输和接收技术的机载平台，结合使用精确的定位和导航系统。在每个点处，归因于从计算出的反射激光脉冲的发射和接收之间的时间差导出的x，y，z值。

飞行缓慢的飞机将产生更高的距离，而不是在较高的高度飞行的点数。根据飞机或丹佛使用的传感器以及数据的处理方式，可以包括颜色值，反射强度和每个脉冲的返回数，作为可视化和分析的附加属性。

使用LiDAR数据可以做些什么

由于LiDAR数据显然经历了一个通常产生3D模型的变换，所以我们在谈论数字高程模型（DEM）的生成，或者从一个矩阵中的几何图形中衍生出的3D矢量对象的自动创建/提取点。还可以通过修改点云的表示来获得有意义的信息，表示不同类型的表面，点相对于地面的高程，或者点的密度的变化等特征。

编辑和过滤LiDAR数据

所获得的数据文件包含比必要的更多的点，这是非常常见的。因此，在对点云使用过滤处理之前，最好仔细检查图层的元数据。所获得的统计摘要将提供有关云特征的必要信息，这将为过滤过程提出适当的决策。

提高LiDAR数据的质量

在删除不需要的点后，下一步是检测并重新分类最初未分类的地块。也就是说，我们必须调整日期。这是非常重要的，以产生一个良好的分辨率DEM。
在这里，我们考虑如果我们能够执行足够的数据过滤过程和后续的重新分类。两个看似机械的程序在获得的结果中至关重要。

在此，Global Mapper确实做得很好。至少在编辑和过滤阶段。但是，必须考虑到，通过消除引起噪声的点，可以将分类为表面的数据不一定有用。通过Global Mapper，不仅可以充分消除项目区域的地理范围之外的点，而且还可以消除其特征所不需要的点，因为该应用程序具有许多过滤选项。
现在来谈一谈日期的调整。全局映射器包括几个集成程序，数据自动分类，最初不重新分类，避免潜在有用数据的丢失。这增加了可用于创建更高分辨率DEM的点的相对百分比。

我在飓风之前和之后处理过的数据的例子; 绝对没有wizzard，该软件在工作流程中几乎建议了功能来获取，建模，过滤，生成新的模型。

其他自动分类过程可以检测和重新分类建筑物，树木和公用电缆，这是特征提取过程的第一步。

数字高程模型的创建

为了执行3D分析程序，在大多数情况下，LiDAR点云将需要有效的数据。我们使用所谓的“格”过程，由此将与数组中的每个点相关联的值（通常为高程值）用作生成固体3D模型的基础。该模型只能表示地形（数字地形模型）或地表上方的表面，如森林覆盖（数字表面模型）。两者之间的区别来自于用于生成表面的点的过滤和选择。

如果我们认为大部分LiDAR用户的主要目标是生成DTM（数字地形模型），Global Mapper将提供足够的地形分析工具集合，包括体积计算; 切割和填充优化; 生成轮廓线; 流域划分; 并分析视线。

提取属性

能够从更密集的点云中产生更大的数据可用性，为处理LiDAR数据的新方式定义了一条新途径。对相邻点的几何结构中的图案进行分析可以导致以三维多边形表示的已构建模型的描绘。穿过地面的电源线或电缆，以三维线表示；以及树木点，从被归类为高植被的点的集体结构得出。全局Mapper的向量提取工具还包括一个自定义提取选项，可以根据垂直于预定义路径的一系列轮廓视图生成3D线和多边形。该工具可用于创建任何细长结构（例如街道上人行道边缘）的精确三维模型。