LIDAR 데이터에서 건물과 식물을 구별하는 방법은 무엇입니까?


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규칙 세트의 생성과 함께 객체 기반 분석과 함께 생태 에서 초목 마스크를 추출하기 위해 건물도 분류되었습니다! 식물에서 건물을 추출하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 모양과 비대칭을 사용하려고했지만 다른 아이디어가 가장 환영받습니다.


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어떤 소프트웨어를 사용하고 있으며 처리 된 라이더 데이터의 형식은 무엇입니까?
artwork21

답변:


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eCognition에서 Lidar 데이터와 함께 이미지 분석을 사용하는 방법을 보여주는 몇 가지 온라인 비디오가 있습니다.

이미지 분류 방법은 올바른 데이터를 추출하는 데 중요합니다.

http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/

식물 (나무 캐노피 추출) http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/ecognition-image-analysis-extracting-tree-canopy-lidar

건물 추출 http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/obia-lidar-technical-demo-pt24


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LAStools 에는 lasclassify.exe ( README ) 라는 솔루션 이 있습니다. 정식 버전 (특정 포인트 한도까지)은 연구 및 평가 목적으로 온라인으로 제공됩니다.


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공급 업체 및 기타 상업적 관심 당사자 인 Martin의 답장을 보내 주셔서 감사하지만 이러한 경우 신뢰성을 유지하려면 권장하는 솔루션과의 연결을 식별하는 것이 중요합니다.
whuber

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@whuber Martin Isenburg는 LAStools의 개발자입니다. 그는 Lidar 데이터 필터링에 대한 권위자 중 하나입니다. 그의 알고리즘은 많은 상용 LIDAR 소프트웨어의 기초를 형성합니다. "그의"소프트웨어는 대부분의 오픈 소스이며 Lidar 커뮤니티에 관대 한 선물이기 때문에 나는 그를 벤더로 생각하지 않을 것입니다.
Thad

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LAStools는 더 이상 오픈 소스가 아니며이 경우 Martin은 공급 업체로 간주됩니다.
Jeffrey Evans

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ArcGIS를 사용하는 경우 LP360 for ArcGIS : Classify 도구를 사용해 볼 수 있습니다.

http://www.qcoherent.com/products/classify.html

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각 Lidar 지점에는 여러 개의 "반환"이 있어야합니다. 마지막 수익은 건물 또는지면 수준 일 수 있습니다. 이전의 것들은 나무 캐노피와 같은 식생에 부딪 힐 가능성이 높습니다. 제 생각에는 마지막 귀환을 제외한 모든 식물을 식생으로 버릴 수 있다는 것입니다. 도움이 될 것입니다.


@Andre Silva는 밀도가 높은 초목의 경우 "반환 수"매개 변수를 사용할 수 있지만 마지막 반품은 할 수 없습니다. 초목은 건물에 비해 더 많은 수의 수익을 가지고 있습니다.
Sandhya
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