Come distinguere gli edifici dalla vegetazione nei dati LIDAR?

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Per estrarre la maschera della vegetazione in ecognizione , con analisi della base di oggetti, con la creazione di set di regole, anche gli edifici sono stati classificati! Qualche idea su come estrarre l'edificio dalla vegetazione? Ho provato a usare la forma e anche l'asimmetria, ma altre idee sono le benvenute.

lidar ecognition

— ani
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quale software stai usando e qual è il formato dei tuoi dati lidar elaborati?

— artwork21

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Esistono diversi video online che mostrano come utilizzare Image Analysis con i dati Lidar con eCognition.

I metodi di classificazione delle immagini sono fondamentali per l'estrazione dei dati corretti.

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

Vegetation (Tree Canopy Extraction) http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/ecognition-image-analysis-extracting-tree-canopy-lidar

Estrazione di edifici http://www.ecognition.com/support/media-library/videos/obia-lidar-technical-demo-pt24

— Mapperz
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Esiste una soluzione in LAStools chiamata lasclassify.exe ( README ) che potresti provare. La versione completa (fino a un certo limite) è disponibile online per scopi di ricerca e valutazione.

— Martin Isenburg
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Apprezziamo le risposte dei venditori e di altre parti interessate dal punto di vista commerciale, Martin, ma in questi casi per mantenere la credibilità è fondamentale identificare la tua connessione con la soluzione che stai raccomandando.

— whuber

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@whuber Martin Isenburg è lo sviluppatore di LAStools. È una delle (se non l'autorità) autorità nel filtrare i dati Lidar. I suoi algoritmi costituiscono la base per molti software commerciali LIDAR. Non lo considero un fornitore, poiché il "suo" software è open source per la maggior parte degli usi ed è un dono generoso per la comunità Lidar.

— Thad

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LAStools non è più open source e Martin, in questo caso, verrebbe considerato un fornitore.

— Jeffrey Evans,

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Se si utilizza ArcGIS, è possibile provare LP360 per lo strumento ArcGIS: Classify.

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

Prova gratuita

— Jakub Sisak GeoGraphics
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Ogni punto Lidar dovrebbe avere più "ritorni" - è probabile che l'ultimo ritorno sia a livello di edificio o di terreno. È probabile che quelli precedenti siano colpi sulla vegetazione come una chioma d'albero. Quindi il mio senso è che potresti scartare tutto tranne l'ultimo ritorno come vegetazione. Questo potrebbe aiutare.

— Mark Ireland
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@Andre Silva, in caso di vegetazione ad alta densità, è possibile utilizzare il parametro "Numero di resi" ma non l'ultimo ritorno. La vegetazione ha un numero maggiore di ritorni rispetto agli edifici.

— Sandhya,