机载激光雷达LiDAR点云数据处理
本文针对具有高密度植被覆盖的山区地形测绘应用向大家介绍机载激光雷达点云数据是如何轻松实现地表高程点的提取与三维模型建立的。
通常，大家在家到激光雷达点云数据后，首先想到的是对点云数据进行分类，从而得到想要使用的部分，比如地形测绘中，需要将地表部分的点云与地面以上的部分进行分离。但在这个过程中，虽然业内有大量的点云数据处理软件都宣称可以实现自动化分类，但往往难以完全准确地实现全部数据中的内容化分，从而导致后续仍需要投入大量的人力和时间，进行手工精细分类操作。这给激光雷达点云数据处理带来了非常大的麻烦，大规模应用项目的实施难度可想而知。
视频中所展现的方式，实现了高密度植被覆盖的山区点云数据地表高程点的自动化提取，换句话来讲，就是直接获得了项目应用所需要的最终成果。这样的操作流程，其实是跳过了大家熟知而又觉得苦恼的点云分类环节，让最终所需成果直接呈现于眼前！精准点云分类是非常耗时的，通常在项目工期的压力之下，数据处理团队需要有大量人员，才能够完成项目任务。这无疑带来了巨大的人工与时间成本。
改变一下思路，如视频所示，直接跳过分类这一复杂环节，就可以解决人员和时间成本问题！最简单的流程：
在软件系统中载入LiDAR点云数据
直接自动化提取高密度植被覆盖以下的地表高程点
通过高程点进行地面三角网模型的建立
自动化消除地表三维模型上存在的异常尖端
基于模型创建等高线
通常在第1、2步中间，还有一个点云分类的环节，如果你仍需要保留，同样也可以实现，自动分类的效果与视频中所示的地面点提取效果是一致的，所以说，分不分类，你说了算！
就是如此的简单，别再让你的激光雷达点云数据处理成为烦恼！
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