点云软件

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点云仿真软件Blensor介绍

点云仿真软件Blensor介绍 Blensor是⼀款开源的点云仿真软件，是国外的研究⼈员在三维动画软件Blender基础上进⾏开发的，整个安装包很⼩，只有80M左右，能够模拟Lidar（Velodyne 32/64线等）、TOF相机、Kinect等，⽽且可以根据⾃⼰的需求调整传感器参数，也可以加⼊噪声模拟实际点云，总之是⼀款很优秀的点云仿真软件，但是⽬前国内对这款软件的介绍寥寥⽆⼏，⼏乎找不到相关的学习资料，所以在初步学习这款软件后，决定写⼀下简单的教程，帮助需要的伙伴快速⼊⼿（⽬前本⼈也在学习中，对其中的部分功能都还不熟悉，因此下⾯的教程只适⽤于对Blender软件零基础、只需快速上⼿拿到仿真点云数据的伙伴，欢迎⼤家⼀起交流）⼀、软件下载安装好后打开是下⾯的界⾯⼆、跑通官⽅demo 安装好以后，我们先尝试跑通官⽅demo，对这个点云的数据采集过程有个直观感受。

（2）打开table_tutorial_color.blend⽂件，⾥⾯主要包含了两类：⼀台TOF相机和含有桌⼦杯⼦等的模型场景。

⾸先右键点击相机，保证相机处于使⽤状态中（相机实三⾓形为黄⾊，且出现坐标轴）然后再点击single scan按钮进⾏点云数据采集。

⾄此，数据采集过程完成。

上述只是简单的⾛了⼀遍流程，在实际应⽤过程中，需要⽤python编写脚本程序⾃动采集（不嫌⿇烦的也可以⼿动采集），下⾯就以我个⼈的使⽤需求进⾏详细介绍。

三、实际使⽤新建场景后，删除⾃带的模型和相机，导⼊⾃⼰的模型，Blensor⽀持包括.3ds、.ply、.obj、.stl等主流三维模型格式，导⼊后点击左下⾓的view/properties可以修改模型的尺⼨、位置、姿态等，如下图所⽰。

然后加⼊相机，如下图。

在右侧下⽅可以选择相机的类型，包括velodyne 32线、velodyne 64线、TOF、Kinect等，后⾯的参数也都可以直接进⾏调整以满⾜⾃⼰的需求。

《点云库PCL学习教程》第2章PCL入门

《点云库PCL学习教程》第2章PCL入门PCL（点云库，Point Cloud Library）是一个用于点云数据处理的开源软件库。

它提供了一系列的算法和工具，用于处理、过滤、匹配和可视化点云数据。

本教程将介绍如何入门PCL，包括安装PCL、加载点云数据、基本的点云操作等。

第二步是加载点云数据。

PCL支持多种点云数据格式，包括PLY、PCD 等。

可以使用PCL提供的函数来加载点云数据。

例如，可以使用pcl::io::loadPLYFile函数加载PLY格式的点云数据。

加载完成后，可以对点云数据进行操作和处理。

第三步是基本的点云操作。

PCL提供了一系列的点云操作函数，用于对点云数据进行滤波、分割、配准等操作。

例如，可以使用pcl::PointCloud类的成员函数来获取点云的大小、坐标等信息。

还可以使用pcl::VoxelGrid类来进行点云的体素化，将点云数据通过网格化操作来降采样。

第四步是点云可视化。

PCL提供了基于OpenGL的可视化工具，可以将点云数据可视化为3D场景。

可以使用pcl::visualization::PCLVisualizer类来创建一个可视化对象，然后将点云数据添加到可视化对象中。

可以通过设置可视化对象的参数来调整点云的显示效果，例如点的大小、颜色、透明度等。

在使用PCL的过程中，还可以进行更高级的点云处理，例如点云的配准、特征提取等。

PCL提供了一系列的算法和工具，用于实现这些功能。

可以通过查阅PCL的文档和示例代码来学习和使用这些功能。

总结一下，PCL是一个强大的点云处理库，可以用于加载、操作和可视化点云数据。

本教程介绍了如何入门PCL，包括安装PCL、加载点云数据、基本的点云操作和点云可视化等。

希望这篇教程能够帮助初学者快速入门PCL，并掌握基本的点云处理技术。

trimble-realworks操作流程

文章标题：深度剖析trimble-realworks操作流程在现代工程测量领域，trimble-realworks作为一款专业的三维激光扫描和点云处理软件，在工程测量和设计中发挥着重要的作用。

本文将从深度和广度的要求出发，全面评估trimble-realworks的操作流程，并据此撰写一篇有价值的文章。

一、trimble-realworks简介1. trimble-realworks是一款由Trimble公司开发的专业三维激光扫描和点云处理软件，广泛应用于建筑、测量、采矿、文物保护等领域。

2. trimble-realworks提供了丰富的功能模块，包括数据导入、点云处理、模型生成、配准融合、测量分析等，为用户提供了全面的数据处理解决方案。

二、trimble-realworks操作流程探析1. 数据导入：trimble-realworks支持多种激光扫描仪和数据格式，用户可以通过直接导入原始数据或导入其他软件处理后的数据，实现快速导入并进行后续处理。

2. 点云处理：在导入数据后，trimble-realworks提供了丰富的点云处理工具，如点云清洗、滤波、拟合平面、提取特征等，帮助用户快速准确地处理大量的点云数据。

3. 模型生成：通过点云数据，trimble-realworks可以快速生成高精度的三维模型，支持面体建模、体素建模、网格建模等多种模型生成方式，满足不同应用需求。

4. 配准融合：trimble-realworks提供了灵活的配准和融合工具，能够对多组数据进行快速配准和融合，实现多源数据的一体化处理。

5. 测量分析：除了数据处理外，trimble-realworks还提供了丰富的测量分析工具，如距离测量、体积测量、剖面分析、形状比对等，帮助用户进行深入的数据分析和应用。

三、总结回顾在本文中，我们深度剖析了trimble-realworks的操作流程，从数据导入、点云处理、模型生成、配准融合到测量分析等多个方面进行了全面评估。

pcl normalestimationmethod的区别

pcl normalestimationmethod的区别摘要：1.PCL（Point Cloud Library）简介2.点云normal estimation方法的分类3.Normal Estimation Method的区别与优缺点4.总结正文：随着三维扫描技术和计算机视觉的发展，点云处理成为了计算机图形学、机器人视觉等领域的重要研究内容。

点云库（PCL，Point Cloud Library）是一个开源的点云处理软件库，提供了丰富的点云处理算法，其中包括点云的normal estimation方法。

本文将介绍PCL中normal estimation方法的分类及它们之间的区别与优缺点。

一、PCL简介PCL是一个开源的点云处理库，包含了多种处理三维点云数据的算法。

它旨在简化点云数据的处理流程，为研究人员和开发者提供一个便捷的工具库。

在PCL中，normal estimation方法是用于估计点云中每个点的法向量的重要工具。

二、点云normal estimation方法的分类在PCL中，normal estimation方法主要分为以下几类：1.基于统计的方法：这类方法通过对点云数据的统计分析，计算出点的法向量。

如Mardal-Okuno算法、K nearest neighbor（KD树）算法等。

2.基于视觉的方法：这类方法通过点云数据中的局部结构信息，计算出点的法向量。

如Hough变换、Radon变换等。

3.基于迭代的方法：这类方法通过迭代优化算法，逐步逼近点的法向量。

如Greedy算法、ICP（Iterative Closest Point）算法等。

三、Normal Estimation Method的区别与优缺点1.基于统计的方法：优点是计算速度快，但对噪声敏感，鲁棒性较差。

缺点是准确性受到数据质量和采样率的影响。

2.基于视觉的方法：优点是对噪声具有较强的鲁棒性，准确性较高。

缺点是计算速度较慢，对数据质量要求较高。

terrascan点云分类原理(二)

terrascan点云分类原理(二)Terrascan点云分类原理引言在地球科学、地理信息系统以及遥感领域中，点云分类是一项重要的任务。

Terrascan是一种常用的开源软件，用于对点云数据进行分类。

本文将从浅入深，逐步解释Terrascan点云分类的原理。

什么是点云分类？点云是由大量的点构成的三维数据集，代表了地球表面的特定区域。

点云分类是指将这些点根据其特征或属性，分配到事先定义好的类别中。

这一过程对于地物识别、地貌分析和环境监测等应用具有重要意义。

Terrascan点云分类的基本原理Terrascan采用了基于机器学习的方法来进行点云分类。

其基本原理包括以下几个步骤：1.数据预处理：首先，Terrascan会对原始点云数据进行预处理，包括去除噪声点、滤波和点云格式转换等操作。

这些操作可以减少数据的噪声和冗余程度，提高后续分类的准确性。

2.特征提取：在预处理完成后，Terrascan会对每个点进行特征提取。

特征可以包括点的坐标、法向量、颜色等属性。

这些特征能够描述点的几何和外观特征，为分类提供重要的信息。

3.训练模型：接下来，Terrascan使用已标记好的点云数据集进行模型的训练。

在训练过程中，Terrascan会使用各种机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，来学习点的特征与其所属类别之间的关系。

4.分类预测：一旦模型训练完成，Terrascan能够使用该模型对未标记的点云数据进行分类预测。

根据点的特征，模型能够推断出点应该属于哪个类别。

Terrascan点云分类的特色功能除了基本分类原理，Terrascan还具有以下几个特色功能：1.多类别分类：Terrascan可以将点云数据分配到多个用户定义的类别中。

这些类别可以代表不同的地物类型，如建筑物、道路、植被等。

2.可扩展性：Terrascan的设计使得它能够轻松处理大规模的点云数据集。

它能够有效地管理内存和计算资源，提高分类的效率和可扩展性。

meshlab 用法向表示点云颜色

MeshLab是一款开源的三维网格处理软件，它提供了丰富的功能，可以用于处理和编辑三维模型、点云和网格数据。

其中，对于点云数据的处理是其重要功能之一。

点云数据是由大量的点组成的三维空间数据，通常用于表示现实世界中的物体表面或场景信息。

在点云数据中，每个点除了具有空间坐标外，还可能包含颜色信息。

而MeshLab提供了丰富的工具和方法，可以用于表示点云的颜色信息。

在本文中，我们将介绍MeshLab的一些常用工具和方法，以及它们在表示点云颜色方面的应用。

1. 导入点云数据我们需要将点云数据导入到MeshLab中。

在MeshLab的菜单栏中，可以选择"文件"->"导入"，然后选择对应的点云文件进行导入。

MeshLab支持多种点云数据格式，包括PLY、XYZ、PTS等常见格式。

2. 点云着色一旦点云数据导入成功，我们可以对点云进行着色。

MeshLab提供了多种方法来表示点云的颜色信息，包括基于顶点属性、基于纹理贴图、基于相邻点等方法。

2.1 基于顶点属性的着色通过"滤波器"->"几何和着色"->"点着色"，可以打开点云着色对话框。

在这个对话框中，可以选择使用点云数据中已有的颜色属性来进行着色。

如果点云数据已经包含RGB颜色信息，就可以选择相应的颜色通道来进行着色。

2.2 基于纹理贴图的着色如果点云数据没有包含颜色信息，也可以通过纹理贴图的方式来进行着色。

需要导入一张与点云对应的纹理贴图，然后通过"滤波器"->"纹理"->"纹理着色"，选择相应的参数和贴图进行点云的纹理着色。

2.3 基于相邻点的着色除了以上两种方式，MeshLab还提供了基于相邻点的着色方法。

通过"滤波器"->"着色生成"->"Phong着色"，可以使用相邻点之间的法线信息来进行着色。

halcon的3点云处理的步骤

halcon的3点云处理的步骤"Halcon" 是一款由MVTec Software GmbH 开发的机器视觉软件。

Halcon 提供了丰富的图像处理和机器视觉功能，包括对点云的处理。

以下是使用Halcon 进行三点云处理的一般步骤：1.点云获取：在使用Halcon 处理点云之前，首先需要获取点云数据。

这可以通过使用激光雷达、相机或其他三维传感器来捕获目标场景的点云信息。

2.导入点云数据：使用Halcon，你需要将获取的点云数据导入到软件中。

Halcon 可以支持不同的点云数据格式，因此需要根据实际情况选择正确的导入方式。

3.预处理：在进行具体的三点云处理之前，可能需要进行一些预处理步骤，例如去噪、滤波、点云配准等。

这有助于提高点云数据的质量和准确性。

4.三点云定位：在处理三点云时，最常见的任务之一是定位。

这涉及到识别和计算点云中的三个标志性点，通常是物体的特征点。

Halcon 提供了相应的工具和算法，用于在点云中找到这些特征点，并计算它们的相对位置。

5.测量和分析：一旦定位了三个特征点，可以使用Halcon 提供的工具进行测量和分析。

这可能包括计算物体的尺寸、角度、形状等。

Halcon 提供了各种测量和分析功能，可根据应用需求进行选择。

6.结果可视化：将处理后的结果可视化是重要的一步，以便用户能够直观地了解处理的效果。

Halcon 提供了图形界面和图像显示功能，可用于显示处理后的点云数据和分析结果。

7.导出结果：处理完点云后，可能需要将结果导出以供其他应用使用。

Halcon 支持多种数据格式，可以选择适合你需求的格式进行导出。

请注意，具体的步骤和工具可能会因应用场景和具体任务而有所不同。

TRIMBLEREALWORKS详细操作流程

TRIMBLEREALWORKS详细操作流程Trimble RealWorks是一款先进的点云数据处理软件，用于处理3D 激光扫描数据和创建模型。

下面是Trimble RealWorks的详细操作流程。

1.准备工作：a. 安装Trimble RealWorks软件并确保已获得许可证。

b.确保已连接并启动扫描设备，将其与计算机连接。

2.导入数据：a. 打开Trimble RealWorks软件。

b.在顶部菜单中选择“文件”>“导入”>“扫描数据”。

c.浏览并选择要导入的扫描数据文件或文件夹。

d.点击“导入”开始导入过程。

3.数据采集：a.在导入数据后，可以执行一些数据采集操作，例如将点云数据配准到标志点或坐标系。

b.选择“数据采集”选项卡，进入数据采集界面。

c.根据需要进行配准或坐标系设置。

4.数据处理：a.在顶部菜单中选择“数据处理”选项卡。

b.执行各种数据处理操作，如滤波、配准、拟合平面、提取特征等。

c.使用不同的工具来处理数据，根据实际需求进行操作。

5.创建模型：a. 在处理数据后，可以使用Trimble RealWorks创建模型。

b.在顶部菜单中选择“模型”选项卡。

c.选择适当的建模工具，如表面建模或体素网格建模。

d.根据需求进行建模操作，创建几何模型。

6.数据导出：a.在顶部菜单中选择“文件”>“导出”选项。

b.选择要导出的数据类型，如点云数据、模型文件或报告文件。

c.配置导出设置，如文件格式、坐标系等。

d.点击“导出”以将数据导出到指定的位置。

7.分析与可视化：a.在顶部菜单中选择“分析”选项卡。

b.执行各种分析操作，如测量、体积计算、曲面比较等。

c.使用可视化工具来展示结果，如渲染、截图或动画。

8.项目管理：a.选择“项目管理”选项卡，在其中管理和组织导入的数据、模型和报告。

b.可以创建新的项目、导入现有项目或删除不需要的项目。

c.对项目进行重命名、排序和过滤，以方便管理。

点云栅格化;python

点云栅格化;python（最新版）目录1.点云栅格化的概念和意义2.Python 在点云栅格化中的应用3.使用 Python 进行点云栅格化的具体步骤4.总结正文点云栅格化是将三维点云数据转换为二维栅格数据的过程，这样就可以在二维平面上进行处理和分析。

在众多编程语言中，Python 以其丰富的库和易用的语法脱颖而出，成为进行点云栅格化处理的首选工具。

首先，我们需要了解什么是点云。

点云是由大量三维坐标点组成的数据集，它可以用来描述物体或场景的三维结构。

然而，点云数据不便于进行直观的观察和分析，因此需要将其转换为栅格数据。

栅格数据是一种以像素为单位的二维数据结构，可以方便地进行图像处理和分析。

Python 提供了多种库和工具来进行点云栅格化处理。

其中，最为常用的是 CloudCompare 和 PyPIA 库。

CloudCompare 是一款开源的点云处理软件，可以进行点云的编辑、处理和分析。

PyPIA 则是一款基于Python 的点云处理库，提供了丰富的点云处理功能。

下面，我们将详细介绍如何使用 Python 进行点云栅格化的具体步骤。

1.安装 Python 和相关库：首先，需要安装 Python，并导入所需的库，如 CloudCompare 或 PyPIA。

2.读取点云数据：使用 CloudCompare 或 PyPIA 库读取点云数据，将其转换为 Python 数据结构。

3.点云栅格化：根据需求选择合适的栅格化方法，如表面重建、体素重建等。

使用相应的库函数进行栅格化处理。

4.保存栅格数据：将栅格化后的数据保存为常用的栅格数据格式，如GeoTIFF、PNG 等。

5.数据分析和处理：使用 Python 进行栅格数据的分析和处理，如计算表面积、体积等。

点云栅格化是点云数据处理的重要环节，Python 凭借其丰富的库和易用的语法，成为了点云栅格化处理的有力工具。

测绘技术中的点云数据处理软件评析

测绘技术中的点云数据处理软件评析近年来，随着测绘技术的不断发展，点云数据处理逐渐成为测绘领域中不可忽视的重要环节。

点云数据处理软件的选择对于测绘工作者来说是至关重要的，因为它直接关系到数据处理的效率、准确性以及可视化效果。

在本文中，我们将对几种常见的点云数据处理软件进行评析，并比较它们的优劣之处。

首先，我们来介绍一款广泛应用的点云数据处理软件-CloudCompare。

CloudCompare是一款开源软件，具有功能强大、界面友好的特点。

它支持多种点云数据格式的导入和导出，能够方便地对点云数据进行去噪、配准、分割等处理。

此外，该软件还提供了丰富的数据可视化功能，能够生成高质量的三维模型。

由于其简单易用的特点，CloudCompare受到了广大测绘工作者的青睐。

然而，除了CloudCompare之外，还有其他一些点云数据处理软件也备受关注。

比如，Autodesk Recap是一款由知名软件公司Autodesk开发的点云数据处理软件。

该软件拥有强大的数据处理能力，能够自动进行点云配准、拼接等操作。

另外，Recap还具备智能模型生成的功能，可以将点云数据转化为BIM模型。

这使得该软件在建筑测绘领域中具有较高的应用价值。

除了上述两款软件，还有一些专业化的点云数据处理软件，例如Faro Scene和Trimble RealWorks。

Faro Scene是由激光扫描仪领导者Faro Technologies开发的软件，它专注于对激光扫描仪采集的点云数据进行处理和分析。

该软件具备高效的数据处理算法，能够处理大规模的点云数据集。

与之类似，Trimble RealWorks也是一款面向专业用户的点云数据处理软件，它提供了灵活的数据导入和导出功能，支持对点云数据进行精确测量和分析。

综上所述，不同的点云数据处理软件各有其优势。

CloudCompare因其简单易用而受到普遍青睐，Autodesk Recap则更适合建筑测绘领域的应用。

potree原理

Potree原理解析Potree是一种用于浏览和可视化三维点云数据的开源软件。

它基于JavaScript和WebGL技术，能够将大规模的点云数据以高效、交互式和可视化的方式呈现在网页上。

本文将详细解释Potree的基本原理。

1. 点云数据的表示点云数据是由大量的三维点组成的，每个点都有自己的位置和属性信息。

在Potree中，点云数据是以一种特定的数据结构进行存储和表示的，这个数据结构称为Octree（八叉树）。

Octree是一种树形结构，由一个根节点开始，每个节点最多可以有八个子节点。

每个节点代表了一个空间区域，该区域被划分为八个子区域。

通过逐级划分空间区域，可以将点云数据进行层级划分和组织。

在Octree中，叶子节点存储了点云数据的实际内容，而非叶子节点则存储了子节点的指针。

通过这种方式，Octree可以有效地存储和查询大规模的点云数据。

2. 点云数据的加载和渲染Potree使用WebGL技术进行点云数据的加载和渲染。

WebGL是一种基于OpenGL ES的图形渲染API，能够在网页上进行硬件加速的三维图形渲染。

点云数据的加载过程分为两个阶段：服务器端的数据处理和客户端的数据渲染。

2.1 服务器端的数据处理在服务器端，点云数据首先需要进行处理和转换，以适应Potree的数据格式和要求。

这个过程包括以下几个步骤：•数据格式转换：将原始的点云数据转换为Potree所支持的格式，如LAS、LAZ等。

•数据压缩：对点云数据进行无损或有损的压缩，以减小数据体积。

•Octree构建：根据点云数据的空间位置，构建Octree数据结构，并将点云数据存储在叶子节点中。

2.2 客户端的数据渲染在客户端，通过WebGL技术对Octree中的点云数据进行渲染，实现点云的可视化。

这个过程包括以下几个步骤：•Octree加载：从服务器端加载Octree数据，并构建Octree数据结构。

•可视范围判断：根据相机的位置和视角，判断哪些Octree节点需要进行渲染。

potree用法

potree用法Potree是一个用于可视化点云数据的开源软件。

它提供了一个基于Web的界面，使用户能够直观地浏览和分析大规模的点云数据集。

Potree采用了最新的Web技术，如HTML5和WebGL，使得用户能够在现代的Web浏览器中无缝地浏览点云数据。

Potree的用法非常简单，只需几步即可完成点云数据的可视化。

首先，用户需要准备点云数据，数据可以来自激光扫描仪、无人机、摄影测量等各种设备。

点云数据一般以XYZ格式存储，每个点由坐标和可能的属性信息组成。

一旦准备好了点云数据，下一步是使用Potree将其转换为可视化的格式。

Potree提供了一个命令行工具，可以将XYZ格式的点云数据转换为Potree格式。

用户只需在终端中运行potree_converter命令并指定输入和输出文件夹即可完成转换。

转换过程可能需要一段时间，具体时间取决于点云数据的大小和复杂度。

转换完成后，用户可以将输出文件夹中的内容部署到Web服务器上，或者直接打开index.html文件在本地浏览器中查看。

打开index.html文件后，用户将看到一个简单的界面，其中包含点云数据的导航和显示控制选项。

在Potree的界面中，用户可以通过鼠标和键盘进行点云数据的导航和操作。

用户可以通过鼠标拖拽和滚轮缩放，实现点云数据的旋转和缩放。

用户还可以使用键盘上的箭头键进行平移和旋转。

这些操作使用户能够在三维空间中自由地浏览点云数据，从不同的角度和距离观察数据。

除了浏览点云数据，Potree还提供了一些分析和可视化的功能。

用户可以选择显示特定属性的点云数据，例如强度、颜色或分类信息。

用户还可以使用截面视图功能，通过在三维空间中选择一个平面，来查看点云数据在平面上的投影。

这对于观察点云数据的细节和特征非常有帮助。

此外，Potree还支持点云数据的筛选和查询。

用户可以根据属性值、距离或其他条件对点云数据进行筛选，以便于研究特定区域或特征。

Potree还支持将点云数据导出为Las文件格式，以便与其他软件进行进一步的分析和处理。

PandarView 2 点云可视化软件产品手册说明书

目录关于说明书 (1)1简介 (2)2安装 (2)3接收实时点云 (4)3.1网络安全配置 (4)3.2接收实时数据 (6)3.3录制点云 (7)4离线播放点云 (8)4.1打开文件 (8)4.2播放控制 (9)5点云修正及配置 (10)5.1点云修正 (10)5.2自定义线束配置 (12)5.3导入与导出 (13)6其他功能 (14)6.1鼠标调整点云显示 (14)6.2点云轨道操作 (15)6.3工具栏 (16)7故障排查 (23)附录 I 法律申明 (24)关于说明书使用产品前，请务必仔细阅读本说明书，并遵循说明书的指示操作产品，以避免导致产品损坏、财产损失、人身损害和/或违反产品保修条款。

■获取渠道可通过以下方式获取说明书最新版本：·访问禾赛科技官网的“下载”页面：https:///cn/zh/download·或联系禾赛科技销售人员·或联系禾赛科技技术支持：*********************■技术支持如果遇到说明书无法解决的问题，请通过以下方式联系我们：*********************https:///cn/zh/supporthttps:///HesaiTechnology（产品数据解析及源代码相关的问题，均可在对应的GitHub项目中提交）■ 图例警示：务必遵循的安全指示或正确操作方法注意：补充信息，以便更好地使用产品1简介PandarView 2是禾赛第二代点云可视化软件，用于录制和播放点云数据，可以在以下平台安装：· 64位Windows 10· Ubuntu 16.04/18.04/20.04使用AMD显卡且运行于Ubuntu-20.04平台时，需从AMD官网下载适配Ubuntu-20.04的显卡驱动。

如需帮助，请联系禾赛科技技术支持。

本手册介绍PandarView 2.0.101，已支持的产品型号如下：Pandar40Pandar128E3X PandarQT PandarXT AT128E2X FT120Pandar40M QT128C2X PandarXT-16Pandar40P XT32M2XPandar642安装从禾赛科技官网下载安装文件，或联系技术支持：/zh/downloadUbuntu下，需在英文路径运行PandarView.sh软件界面分为四个区域，如下图所示（界面细节可能与图示不同）。

PointCloud-Manual

PointCloud数以亿计的点在AutoCAD中进行处理用户手册一款用于三维激光扫描数据后处理的专业软件关于本手册的一些说明关于本手册的一些说明亲爱的“点云”软件用户:非常感谢您对我们的信任，并祝愿您使用“点云”软件在今后的工作中取得成功。

您可以放心，我们会尽全力把“点云”软件开发成一个使您的工作更加简单、轻松的软件系统。

为了保证使用“点云”软件进行操作的最佳介绍，我们在本手册中引入一些范例，和您一起在AutoCAD中一步步的进行点云的描述与分析。

在第3章中将讲解如何在AutoCAD中导入点云，并说明如何使用简单的工具进行点云评估。

在后面的章节中您将了解到点云专业版扩展的最重要的功能。

第5章帮助您熟悉单一命令最为重要的细节，并使您可以处理自己的项目。

我们建议您花一些时间预先对这些章节进行阅读。

如果有任何疑问，欢迎和我们联系。

我们随时欢迎，您对“点云”软件的问题和建议，这对我们是非常重要的。

“点云”软件的完善依赖于使用者的想法及创造力。

最后，我们期待着与您合作，并衷心祝愿您工作愉快。

目录目录1点云软件可以做什么?...........................................................................................1-1 2点云软件的安装与启动 .........................................................................................2-12.1系统需求 ........................................................................................................2-12.1.1通过图片进行工作的需求.....................................................................2-12.2从CD盘安装...................................................................................................2-12.3安装软件狗.....................................................................................................2-22.3.1通过网络软件狗使用点云软件..............................................................2-32.4在AutoCAD 中插入点云软件 .........................................................................2-62.4.1AutoCAD 2009或更高版本的属性......................................................2-92.5CodeMeter – 许可证管理 ............................................................................. 2-102.5.1访问授权状态..................................................................................... 2-102.5.2请求激活文件..................................................................................... 2-112.5.3激活/更新许可证 ................................................................................ 2-122.5.4认证软件狗时间 ................................................................................. 2-13 3使用点云软件 .......................................................................................................3-13.1在 AutoCAD 2011中用PCG点云工作...........................................................3-13.2PCG 与PTC [AutoCAD 2011 及更高版本]的介绍..........................................3-23.3用于点云的AutoCAD命令[AutoCAD 2011 及更高版] ....................................3-23.4点云对象 ........................................................................................................3-23.5点云对象的状态 (仅指PTC ) ..........................................................................3-33.6第一步............................................................................................................3-53.7使用点云切片工作 ..........................................................................................3-9 4使用点云专业版和图片进行工作...........................................................................4-14.1导向图片 ........................................................................................................4-14.1.1通过点云软件进行图片导向 .................................................................4-24.1.2在AutoCAD中优化图片显示...............................................................4-64.2平面................................................................................................................4-84.3圆柱.............................................................................................................. 4-104.4使用导向图片和表面进行3D绘图................................................................ 4-11目录4.4.1更多可以实现的操作 ......................................................................... 4-144.4.2通过多个视口进行工作...................................................................... 4-164.5使用两个导向图片的3D绘图....................................................................... 4-17 5点云软件命令参考................................................................................................ 5-1插入点云 .............................................................................................................. 5-4设置当前点云....................................................................................................... 5-6设置点云参数… ................................................................................................... 5-7设置首选点云格式[AutoCAD 2011 及更高版本] ................................................... 5-8点云管理（kubit PTC) – 加载点云 ...................................................................... 5-9点云管理（kubit PTC) – 卸载点云 .................................................................... 5-10点云管理（kubit PTC) – 合并点云 .................................................................... 5-11点云管理（kubit PTC) – 裁剪点云 .................................................................... 5-12点云管理（kubit PTC) – 设置控制把手位置 ...................................................... 5-13点云管理（kubit PTC) – 显示性能 .................................................................... 5-14点云管理（kubit PTC) – 显示/隐藏包围盒......................................................... 5-16点云管理（kubit PTC) – 显示/隐藏控制把手 ..................................................... 5-17点云管理（kubit PTC) – 设置点的大小 ............................................................. 5-18点云管理（AutoCAD PCG) – 将kubit 点云转化成AutoCAD 点云(PTC–>PCG) [AutoCAD 2011及更高版本] .............................................................................. 5-19点云管理（AutoCAD PCG) – 重新建立AutoCAD 点云(PCG–>PCG) [AutoCAD 2011 及更高版本] ............................................................................................... 5-20点云管理（ AutoCAD PCG) – 为建模工具设置点的密度 [AutoCAD 2011 及更高版本] ...................................................................................................................... 5-21点云管理（ AutoCAD PCG) – 显示最优化 [AutoCAD 2011 及更高版本] ........... 5-22导入数据(其他格式) – 导入点云(ASCII)............................................................. 5-23导入数据 (其他格式) – 导入 Leica PTZ 文件... ................................................... 5-26导入数据 (其他格式) – 导入 Riegl RiSCAN Pro工程文件 .................................. 5-29导入数据 (其他格式) – 导入 Trimble RealWorks 测量正射影像.......................... 5-35导入数据(其他格式) – 导入Reconstructor正射影像 .......................................... 5-37定义截面 – 定义切片(UCS) ................................................................................ 5-39定义截面 – 定义切片 (对齐AutoCAD 平面对象) ................................................ 5-40定义截面 – 移动切片.......................................................................................... 5-41定义截面 – 向上移动切片................................................................................... 5-42目录定义截面 – 向下移动切片 ................................................................................... 5-43定义截面 – 改变切片厚度 ................................................................................... 5-44定义截面 – 定义多重切片 ................................................................................... 5-45定义截面 – 定义修剪框....................................................................................... 5-51定义截面 – 定义多边形裁剪................................................................................ 5-52定义截面 – 多边形排除....................................................................................... 5-54定义截面 – 上一个截面定义................................................................................ 5-55定义截面 – 截面管理器[用于kubit 点云] ............................................................. 5-56定义截面 – 截面管理器[用于 AutoCAD 点云] ...................................................... 5-67数字化工具 – 正视图（来自点) ........................................................................... 5-68数字化工具 – 平面UCS ...................................................................................... 5-69数字化工具 – 切片UCS ...................................................................................... 5-70碰撞检测............................................................................................................. 5-71建模 – 拟合轮廓示意图....................................................................................... 5-76建模 – 拟合多边形.............................................................................................. 5-82建模 – 绘制圆(3 点) ............................................................................................ 5-85建模 – 绘制弧线 (3 点) ........................................................................................ 5-86建模 – 圆柱 – 拟合圆柱 ...................................................................................... 5-87建模 – 圆柱 – 绘制圆柱 ...................................................................................... 5-89建模 – 圆柱– 连接 (通过弯头) ............................................................................. 5-90建模 – 圆柱 – 连接 (通过圆环) ............................................................................ 5-91建模 – 圆柱 – 连接 (通过圆柱) ............................................................................ 5-92建模 – 圆柱 – 插入异径管................................................................................... 5-94建模 – 圆柱 – 相交.............................................................................................. 5-95建模 – 圆柱 – 中心.............................................................................................. 5-96建模 – 圆柱 – 折断.............................................................................................. 5-97建模 – 圆柱 – 炸开轴线 ...................................................................................... 5-98建模 – 圆柱 – 生成AutoCAD 3D实体 ................................................................ 5-99建模 – 圆柱 – 创建管道..................................................................................... 5-100建模 – 平面 – 拟合平面 .................................................................................... 5-103建模 – 平面 – 绘制平面 .................................................................................... 5-106建模 – 平面 – 延伸 (2 面) .................................................................................. 5-107目录建模 – 平面 – 相交线 (2面) .............................................................................. 5-108建模 – 平面 – 相交点 (3+ 面) ........................................................................... 5-109建模 – 平面 – 新建边缘.................................................................................... 5-110建模 – 平面 – 修改边缘.................................................................................... 5-111利用图像工作 – 加载导向图片 (kubit ORI格式) ............................................... 5-112使用图像工作 – 插入光栅图像... ....................................................................... 5-115利用图像工作 – 控制点 – 定义 ......................................................................... 5-119使用图像工作 – 控制点 – 导入 ......................................................................... 5-120使用图像工作 – 控制点 – 调整大小 .................................................................. 5-122使用图像工作 – 控制点 – 对齐 ......................................................................... 5-123使用图像工作 – 控制点 – 查找 ......................................................................... 5-124使用图像工作 – 控制点 – 视图UCS ................................................................. 5-125使用图像工作 – 图片导向................................................................................. 5-126通过图片进行工作 – 相机导航 – 相机导航开/关 .............................................. 5-142通过图片进行工作 – 相机导航 – 相机导航 – 缩放 ............................................ 5-144通过图片进行工作 – 相机导航 – 相机导航 – 平移 ............................................ 5-145通过图片进行工作 – 相机导航 – 相机导航 – 旋转 ............................................ 5-146通过图片进行工作 – 相机导航 – 设置尺寸 ....................................................... 5-147通过图片进行工作 – 相机导航 – 显示/隐藏二维视觉样式................................ 5-150通过图片进行工作 – 相机导航 – 显示/隐藏辅助线........................................... 5-151使用图像工作 – 使用面进行3D绘图 – 3D 绘图 – 设置.................................... 5-152使用图像工作 – 使用面进行3D绘图 – 关于3D绘图 ....................................... 5-155通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 准备视口.... 5-156通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D点 ......... 5-157通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D线 ......... 5-162通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D多段线 .. 5-164通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D曲线...... 5-165通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D圆 ......... 5-166通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 3D弧线...... 5-167通过图片进行工作 – 使用两个图像进行3D绘图(双重图像绘制) – 重置视口.... 5-168手册 ................................................................................................................. 5-169许可证管理....................................................................................................... 5-170目录关于点云........................................................................................................... 5-172移动/旋转点云................................................................................................... 5-173 6点云软件调整及配置.............................................................................................6-16.1安装文件列表 .................................................................................................6-16.2块定义列表.....................................................................................................6-36.3实用的 AutoCAD 设置....................................................................................6-4 7许可合同...............................................................................................................7-1点云软件可以做什么？1-11 点云软件可以做什么?“点云”软件是AutoCAD的一个应用程序，在著名的AutoCAD软件环境中显示、分析、处理数以亿计的三维点。

机载lidar点云数据处理软件对比及评测

第４２卷第１１期２０１９年１１月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４２ꎬＮｏ.１１Ｎｏｖ.ꎬ２０１９收稿日期:２０１８－０９－１０基金项目:国家自然科学基金青年基金(４１６０１５０４)资助作者简介:周佳雯(１９９４－)ꎬ女ꎬ江西抚州人ꎬ地理信息科学专业硕士研究生ꎬ主要研究方向为机载激光雷达数据处理ꎮ机载ＬｉＤＡＲ点云数据处理软件对比及评测周佳雯１ꎬ张㊀良１ꎬ马海池２ꎬ章文天２(１.湖北大学资源环境学院ꎬ湖北武汉４３００６２ꎻ２.武汉大学遥感信息工程学院ꎬ湖北武汉４３００７９)摘要:针对国内外现有的主流商业ＬｉＤＡＲ点云数据处理软件ꎬ从软件功能完备性㊁软件操作和数据处理流程便捷性㊁处理结果的精度等多方面对ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ㊁ＬｉＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ和ＬｉＤＡＲ３６０进行对比ꎬ分析各软件的优势和劣势ꎬ为测绘生产人员选择点云处理软件提供参考ꎬ也对国产激光雷达点云数据处理软件的发展提出一点看法ꎮ关键词:ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄꎻＬｉＤＡＲ－ＳｕｉｔｅꎻＬｉＤＡＲ３６０ꎻ点云数据处理ꎻ软件中图分类号:Ｐ２３１㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０１９)１１－０１０１－０４ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＡｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＳｏｆｔｗａｒｅＺＨＯＵＪｉａｗｅｎ１ꎬＺＨＡＮＧＬｉａｎｇ１ꎬＭＡＨａｉｃｈｉ２ꎬＺＨＡＮＧＷｅｎｔｉａｎ２(１.ＦａｃｕｌｔｙｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅꎬＨｕｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＷｕｈａｎ４３００６２ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｃｈｏｏｌｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＷｕｈａｎ４３００７９ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＩｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｅｘｉｓｔｉｎｇｍａｉｎｓｔｒｅａｍｂｕｓｉｎｅｓｓＬｉＤＡＲｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅＴｅｒｒａＳｏｌｉｄꎬＬｉ￣ＤＡＲ－ＳｕｉｔｅａｎｄＬｉＤＡＲ３６０ꎬｗｅｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｓｅｔｈｒｅｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｈｅｓｏｆｔｗａｒｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒｉｔｙꎬｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｖｅｎｉｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｓｕｌｔ.Ａｎａｌｙｓｉｓｉｎｇｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅａｃｈｓｏｆｔｗａｒｅ.ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｓｏｍｅｖｉｅｗｓｏｎｔｈｅｆｕｒｔｈｅｒｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｏｍｅｓｔｉｃａｉｒｂｏｒｎｅＬｉＤＡＲｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｏｆｔｗａｒｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄꎻＬｉＤＡＲ－ＳｕｉｔｅꎻＬｉＤＡＲ３６０ꎻｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎻｓｏｆｔｗａｒｅ０㊀引㊀言机载激光雷达(ＡｉｒｂｏｒｎｅＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇꎬ简称机载ＬｉＤＡＲ)作为一种新型的主动式遥感技术ꎬ能够快速准确地获取地表高密度㊁高精度的三维点云ꎬ广泛应用于基础测绘㊁地矿勘测㊁水利电力㊁林业㊁考古等多个领域ꎮ随着激光雷达硬件系统的迅速发展ꎬ激光雷达点云数据的利用率得到了很大提高ꎬ同时各类激光雷达软件的功能与性能也在不断完善与提高ꎮ目前ꎬ国外机载Ｌｉ￣ＤＡＲ软件可以分三大类:一是知名的商业化ＧＩＳ/ＲＳ软件ꎬ如ＡｒｃＧＩＳ㊁Ｅｎｖｉ㊁Ｅｒｄａｓ等所新提供的点云数据处理模块ꎬ这些软件提供的点云模块功能尚不够完善ꎬ目前还停留在点云数据浏览与简单的点云分析阶段ꎻ二是较为成熟专业的商业化软件ꎬ如芬兰的Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ㊁美国的ＱｕｉｃｋＴｅｒｒａｉｎＭｏｄｅｌｅｒ等ꎬ其中ꎬＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ作为世界上第一款商业化ＬｉＤＡＲ软件最具有代表性ꎻ三是高校或者科研院所提供的开源点云处理工具ꎬ如ＣｌｏｕｄＣｏｍｐａｒｅ㊁ＬａｓＴｏｏｌｓ㊁Ｐｏｉｎｔｏｏｌｓ等ꎬ这些工具具备基本的点云数据处理功能ꎬ但不面向生产ꎬ上手比较复杂ꎬ学术研究的性质更大ꎮ近年来ꎬ国内ＬｉＤＡＲ数据处理软件研发队伍也在不断壮大ꎬ如武汉大学㊁中国测绘科学研究院㊁同济大学等单位进行了大量的研发并取得了一定成果ꎮ在这样背景下ꎬ国内诞生了一系列具有自主知识产权的商业化ＬｉＤＡＲ数据处理软件ꎬ目前具备一定代表性的有武汉天擎空间信息技术有限公司的ＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ㊁北京数字绿土科技有限公司的ＬｉＤＡＲ３６０等ꎮ这些软件都具备了商品化的能力ꎬ除了激光雷达点云常见的处理功能外ꎬ还针对我国测绘㊁规划㊁电力㊁林业等领域的应用要求ꎬ为ＬｉＤＡＲ点云数据的后处理工作提供了一些本土化的解决方案ꎮ本文基于国内外现有三款主流商业化软件ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ㊁Ｌｉ￣ＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ㊁ＬｉＤＡＲ３６０ꎬ从生产实践㊁功能完整性㊁关键技术能力等方面对这三款软件进行对比ꎬ总结国内外现有软件的特点和优劣ꎮ１㊀软件介绍１.１㊀ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ软件介绍芬兰赫尔辛基大学研发的ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ软件是国际首套商业化机载ＬｉＤＡＲ数据处理软件ꎬ作为国际上第一套专业的ＬｉＤＡＲ数据处理平台ꎬ该软件基于Ｂｅｎｔｌｙ的Ｍｉ￣ｃｒｏｓｔａｔｉｏｎＣＡＤ软件进行开发ꎬ涵盖了点云数据处理的大部分功能ꎬ主要包括ＴｅｒｒａＭａｔｃｈ㊁ＴｅｒｒａＳｃａｎ㊁ＴｅｒｒａＭｏｄｅｌｅｒ㊁ＴｅｒｒａＰｈｏｔｏ等模块ꎮ１.２㊀ＬｉＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ软件介绍武汉天擎空间信息技术有限公司推出的具有自主知识产权的ＬｉＤＡＲ数据处理软件ＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ是国内第一套完整体系的ＬｉＤＡＲ数据处理软件平台ꎮ软件平台结构分为数据读写显示与预处理㊁基本共性处理以及专业应用处理３个层次ꎬ具有点云数据基础处理功能和二次开发接口ꎮ１.３㊀ＬｉＤＡＲ３６０软件介绍ＬｉＤＡＲ３６０由北京数字绿土科技有限公司提供ꎬ软件主要功能包括点云可视化及编辑㊁航带匹配㊁点云分类㊁点云统计分析㊁ＤＥＭ数据生成及编辑㊁等高线/坡度/坡向等地形产品生成㊁林业分析㊁电力线检测等ꎮ２㊀功能完整性对比分析机载激光雷达点云数据处理的流程为点云读取显示㊁点云滤波分类㊁地物分类㊁点云编辑㊁ＤＥＭ/等高线生成㊁建筑物提取等ꎬ处理流程如图１所示ꎮ图１㊀点云数据处理流程Ｆｉｇ.１㊀Ｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ㊀㊀由于数据类型与点云算法的专业性和多样性ꎬ不同的软件在设计之初即各有侧重ꎬ使得不同软件在数据处理方案与具体的软件操作上也各有差异ꎮ本文从各软件的应用层出发ꎬ对软件在点云数据处理流程中的功能完备性进行分析ꎬ使得不同应用领域用户对软件有更清晰的认知ꎬ从而根据自身需求选择合适的软件产品ꎮ经过对ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ㊁ＬｉＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ㊁ＬｉＤＡＲ３６０这三款软件进行数据生产得出的初步结论见表１ꎮ表１㊀软件功能完备性对比Ｔａｂ.１㊀Ｓｏｆｔｗａｒｅｆｅａｔｕｒｅｃｏｍｐｌｅｔｅｎｅｓｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ㊀㊀㊀㊀㊀软件名称软件功能㊀㊀㊀㊀㊀ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄＬｉＤＡＲ＿ＳｕｉｔｅＬｉＤＡＲ３６０数据组织能力支持多种格式点云㊁影像㊁ＤＥＭ数据㊁矢量数据(ｄｇｎꎬｄｗｇ(ｍｉｃｒｏｓｔａ￣ｔｉｏｎ)支持多种格式点云㊁影像㊁ＤＥＭ数据和矢量数据(ｓｈｐ/ｍｉｆ/ｔａｂ/ｄｘｆ)支持多种格式点云㊁影像㊁ＤＥＭ数据㊁矢量数据(ｓｈｐ/ｄｘｆ)ꎬ支持自定义数据格式(ＬｉＤａｔａ㊁ＬｉＭｏｄｅｌ)数据显示能力中等:支持点云㊁影像显示ꎬ图层渲染不流畅ꎬ三维显示层次不丰富ꎻＤＥＭ㊁影像在其他独立的模块中显示强:支持点云㊁影像㊁ＤＥＭ㊁矢量文件的显示ꎬ支持二维视图㊁三维视图㊁剖面视图的显示ꎬ支持多视图联动较强:支持点云㊁影像㊁ＤＥＭ㊁矢量文件的显示支持二维视图㊁三维视图㊁剖面视图航线管理能力支持支持支持工程化管理支持点云分幅和批处理支持点云分幅和批处理支持点云分幅和批处理波形数据可视化与分析不支持支持不支持点云自动滤波渐进ＴＩＮ加密滤波渐进ＴＩＮ加密滤波/曲面滤波/平面滤波/坡度滤波改进渐进ＴＩＮ加密滤波/二次曲面滤波/坡度滤波/中位数分地面点人机交互支持剖面交互支持多种交互工具(画刷分类㊁平面探测等)ꎬ二维㊁三维㊁剖面编辑支持剖面人工交互分类编辑测绘产品生产支持等高线生产模块㊁ＤＥＭ生产模块㊁地形分析模块支持等高线生产模块㊁ＤＥＭ生产模块㊁地形分析模块支持等高线生产模块㊁ＤＥＭ生产模块㊁地形分析模块检校与坐标转换支持支持支持专业应用电力线提取㊁林业分析㊁水文分析电力线提取电力线提取㊁林业分析２０１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年㊀㊀由表可知ꎬＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ是目前功能数量最多㊁最齐全的点云处理软件ꎮ其缺点在于它是基于ＭｉｃｒｏＳｔａｔｉｏｎ二次开发的ꎬ用户在使用Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ之前须先安装ＭｉｃｒｏＳｔａｔｉｏｎꎬ因此ꎬ该软件的一些功能与应用扩展受到一定限制ꎬ包括Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ可视化和人机交互操作ꎮＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ软件提供了基于点云到测绘产品的全套方案ꎬ在测绘领域的优化比较强大ꎬ比如它提供的一些半自动的交互算法ꎬ可以有效提高测绘产品的生产效率和精度ꎬ特别是它提供的波形分析模块ꎬ在林地㊁低矮植被区域高精度ＤＥＭ提取方面有一定优势ꎮ相对于前两款软件ꎬＬｉＤＡＲ３６０的主要优势在于提供了较专业的林业分析应用功能ꎬ包括统计参数提取㊁回归分析㊁单木分割㊁按树ＩＤ提取点云等工具ꎮ３㊀关键技术能力对比分析数据处理过程中ꎬ点云滤波是ＤＥＭ生成及后续数据处理(如地物分类㊁三维重建)的重要前提ꎻ建筑物分类是地物分类中最重要的部分ꎬ是建设三维数字城市的主体ꎻ高精度的等高线则是点云数据处理最重要的产品之一ꎬ在测绘㊁水文㊁地貌㊁工程建设等人文和自然科学领域有着广泛应用ꎮ因此ꎬ本文将软件点云自动滤波精度㊁建筑物提取精度㊁等高线提取精度作为衡量软件性能的标准ꎮ分别利用这三款软件进行上述数据处理操作ꎬ结合各软件的不同特点对实验结果进行对比分析ꎮ１)滤波处理精度分析针对点云的自动滤波功能ꎬ本文采用４组ＩＳＰＲＳ推荐的点云数据作为试验数据ꎬ４组点云包含不同尺度的建筑物和植被ꎬ点云密度为１.５ｍꎮ样本１１点云数为３８０１０ꎬ最大高差１０９ｍꎻ样本１２点数为５２１１９ꎬ最大高差１０６ｍꎻ样本２２点云数为３２７０６ꎬ最大高差为３７ｍꎻ样本４２点云数为４２４７０ꎬ最大高差为４３ｍꎮ参考数据是经过人工编辑精细分类的点云数据ꎬ将各软件的处理结果与参考数据进行对比ꎬ计算出Ⅰ类误差㊁Ⅱ类误差和总体误差ꎬ对滤波精度进行定量分析[４]ꎬ作为验证不同软件滤波准确性的依据ꎮ实验结果见表２ꎮ表２㊀各软件点云滤波结果Ｔａｂ.２㊀Ｓｏｆｔｗａｒｅｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ㊀㊀㊀㊀软件名称误差类型㊀㊀㊀㊀㊀ＴｅｒｒａｓｏｌｉｄＬｉＤＡＲ－ＳｕｉｔｅＬｉＤＡＲ３６０样本１１样本１２样本２２样本４２ＴｙｐｅⅠ(％)１５.４９１４.７５１７.６３ＴｙｐｅⅡ(％)３.１９３.７２４.６５Ｔｏｔａｌ(％)５.７８６.０４７.３８ＴｙｐｅⅠ(％)９.９９１０.１８１１.５ＴｙｐｅⅡ(％)０.３９０.２１０.４１Ｔｏｔａｌ(％)５.９１５.９３６.２４ＴｙｐｅⅠ(％)１８.０６１９.０２２０.０５ＴｙｐｅⅡ(％)０.６０.６４０.６９Ｔｏｔａｌ(％)５.６３５.７４６.５７ＴｙｐｅⅠ(％)５.１９４.５７４.５６ＴｙｐｅⅡ(％)０.５８０.５１０.５３Ｔｏｔａｌ(％)２.６４２.２３２.２５㊀㊀从表２得出ꎬ三款软件的点云自动滤波功能整体差距不大ꎮＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ滤波效果在４组数据中具有更高的稳定性和精确性ꎮ对于山区点云数据(样本４２)ꎬＬｉＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ具备较好的表现ꎮ整体而言ꎬ国产机载ＬｉＤＡＲ点云处理软件能很好地完成点云自动滤波的任务ꎮ２)建筑物分类精度分析为比较各软件建筑物自动分类精度ꎬ本文采用上文中人工滤波后的样本１２和样本２２作为实验数据ꎮ分别用不同软件进行建筑物分类ꎬ通过参数设置ꎬ多次调整ꎬ选取各软件参数设置最合理㊁建筑物分类效果最好的数据作为最终分类结果ꎬ将人工建筑物分类数据作为参考数据ꎬ计算出Ⅰ类误差㊁Ⅱ类误差和总体误差ꎮ其结果见表３ꎮ表３㊀各软件建筑物自动分类结果Ｔａｂ.３㊀Ａｕｔｏｍａｔｉｃｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｅａｃｈ㊀㊀㊀㊀ｓｏｆｔｗａｒｅｂｕｉｌｄｉｎｇ㊀㊀㊀㊀软件名称误差类型㊀㊀㊀㊀㊀ＴｅｒｒａｓｏｌｉｄＬｉＤＡＲ－ＳｕｉｔｅＬｉＤＡＲ３６０样本１２样本２２ＴｙｐｅⅠ(％)４.２５３.３７３.６８ＴｙｐｅⅡ(％)９.３８５.３９７.２０Ｔｏｔａｌ(％)６.８２４.８８５.１４ＴｙｐｅⅠ(％)１.４３０.９８１.１５ＴｙｐｅⅡ(％)５.９０４.６９４.９６Ｔｏｔａｌ(％)３.６７２.８３２.９２由于机载激光雷达点采用从上向下的数据获取方式ꎬ点云数据的建筑物自动分类一般专指提取建筑物屋顶信息ꎬ其噪声主要为高植被㊁电杆及其他高空遮挡物ꎮ各软件建筑物分类结果都存在不同程度的错分或漏分ꎮ实验结果表明ꎬ对于建筑物的自动分类功能ꎬ国产机载Ｌｉ￣ＤＡＲ点云处理软件ＬｉＤＡＲ－Ｓｕｉｔｅ和ＬｉＤＡＲ３６０都比Ｔｅｒｒａ￣ｓｃａｎ略强ꎬ但整体差距不大ꎬ在同一水平线上ꎮ３)生成等高线本文采用长阳的山区地面点数据(地面点数为１４９３０００ꎬ最大高差为６３２.２ｍꎬ点云密度为每平方米点数０.４７)和某地城区地面点数据(地面点数为１０１２３５ꎬ最大高差为１２５.４ｍꎬ点云密度为０.３)ꎬ利用３个软件分别构建１ʒ２０００比例尺的等高线ꎬ通过多次操作ꎬ选择各个软件所获得的最好结果进行比较(各软件生成等高线如图２㊁图３所示)ꎮ从美观和保真[７]这两个方面ꎬ对提取结果进行评价ꎮ由图２可知ꎬＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ㊁ＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ㊁ＬｉＤＡＲ３６０均可生成较为完整的复杂山区等高线ꎬ等高线走势和位置基本一致ꎮＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ与Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ生成等高线包含注记ꎬＬｉＤＡＲ３６０生成的等高线则不包含ꎮ从外观角度考虑ꎬＬｉ￣ＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ软件生成的等高线较为平滑连续㊁美观㊁等高线无重叠显现ꎻＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ生成等高线转折处更为尖锐ꎬ易出现等高线重叠现象ꎻＬｉＤＡＲ３６０生成的等高线易出现断裂现象ꎮ相比山区等高线的生成效果ꎬ各软件对于城市等高３０１第１１期周佳雯等:机载ＬｉＤＡＲ点云数据处理软件对比及评测线的提取效果均不太理想ꎬＴｅｒｒａｓｏｌｉｄ与ＬｉＤＡＲ＿Ｓｕｉｔｅ生成等高线不够平滑ꎬ转折处较为尖锐ꎻＬｉＤＡＲ３６０则易出现更多等高线断裂㊁不连续现象ꎮ图２㊀１ʒ２０００山区等高线生成图Ｆｉｇ.２㊀１ʒ２０００ｍｏｕｎｔａｉｎｃｏｎｔｏｕｒｍａｐ图３㊀１ʒ２０００城区等高线生成图Ｆｉｇ.３㊀１ʒ２０００ｕｒｂａｎｃｏｎｔｏｕｒｍａｐ４㊀结束语本文通过对ＬｉＤＡＲ－ｓｕｉｔｅ㊁ＬｉＤＡＲ３６０㊁ＴｅｒｒａＳｏｌｉｄ三款商业化点云数据处理软件进行功能完备性和关键技术对比ꎬ结合目前点云数据处理的研究进展ꎬ分析每款软件在ＬｉＤＡＲ点云数据处理方面的特点:１)Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ作为第一款商业化点云数据处理软件ꎬ功能最为齐全ꎮ国产软件也基本实现了点云到测绘产品的全部功能ꎬ完全具备替代进口软件的可能性ꎬ同时ꎬ国产软件在点云数据显示㊁人机交互操作等方面较Ｔｅｒｒａ具有一定优势ꎬ测绘遥感行业人员可以重点考虑国产软件ꎮ２)由于现有的点云滤波算法还无法完全适用于多种不同地形ꎬ在地势平坦地方滤波效果较好ꎬ但在复杂地形区域易因坡度或高程变化较大被误判为非地面点ꎮ所以ꎬ在点云滤波和建筑物分类方面ꎬ各软件都需要在自动分类的基础上以人机交互的方式对点云精细分类ꎬ自动滤波和建筑物分类精度都有较大提升空间ꎮ点云数据的自适应滤波和智能分类算法的研究亟须加强ꎮ３)软件操作参数设置较为复杂ꎬ需要多次测试才能获取合适的参数ꎬ得到较为满意的分类效果ꎻ测绘产品如等高线尤其城市区域等高线提取效果可进一步优化ꎮ同时软件数据处理的总体效率与速度需要进一步提升ꎮ参考文献:[１]㊀张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[Ｍ].武汉:武汉大学出版社ꎬ２００７.[２]㊀刘正军ꎬ徐胜攀ꎬ左志权ꎬ等.机载激光雷达数据处理软件设计及关键技术研究[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１２(１２):９１－９３.[３]㊀隋立春ꎬ张熠斌ꎬ张硕ꎬ等.基于渐进三角网的机载ＬｉＤＡＲ点云数据滤波[Ｊ].武汉大学学报:信息科学版ꎬ２０１１ꎬ３６(１０):１１５９－１１６３.[４]㊀李卉ꎬ李德仁ꎬ黄先锋ꎬ等.一种渐进加密三角网ＬｉＤＡＲ点云滤波的改进算法[Ｊ].测绘科学ꎬ２００９ꎬ３４(３):３９－４０.[５]㊀ＭａｎｉａｎＶＢꎬＶｅｇａＡꎬＶａｓｑｕｅｚＲＥ.Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｏｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｔｅｘｔｕｒｅｉｍａｇｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ[Ｊ].ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＳＰＩＥ－ＴｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＯｐｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬ２００１(４３８８):５６－６４.[６]㊀王宗跃ꎬ马洪超ꎬ彭检贵ꎬ等.基于ＬｉＤＡＲ数据生成光滑等高线[Ｊ].武汉大学学报:信息科学版ꎬ２０１０ꎬ３５(１１):１３１８－１３２１.[７]㊀易俐娜ꎬ许筱ꎬ易琳ꎬ等.ＬｉＤＡＲ点云数据处理软件对比研究[Ｊ].矿山测量ꎬ２０１７(６):１－６.[８]㊀陈松尧ꎬ程新文.机载ＬＩＤＡＲ系统原理及应用综述[Ｊ].测绘工程ꎬ２００７ꎬ１６(１):２７－３１.[９]㊀张娟ꎬ张小叶ꎬ曹海春.基于Ｔｅｒｒａｓｏｌｉｄ系列软件的机载ＬｉＤＡＲ数据后处理[Ｊ].图书情报导刊ꎬ２００９ꎬ１９(２６):９０－９２.[１０]㊀罗胜ꎬ姜挺ꎬ王鑫ꎬ等.原始机载ＬｉＤＡＲ点云中建筑物激光点的自动提取[Ｊ].测绘科学技术学报ꎬ２０１３ꎬ３０(３):２６９－２７３.[１１]㊀赵一鸣ꎬ李艳华ꎬ商雅楠ꎬ等.激光雷达的应用及发展趋势[Ｊ].遥测遥控ꎬ２０１４ꎬ３５(５):４－２２.[１２]㊀张振涛ꎬ王伟ꎬ苏贵波.激光雷达的现状与发展趋势[Ｊ].科技信息ꎬ２０１２(１０):４３１－４３１.[１３]㊀李斯琼.机载激光雷达数据滤波与建筑物提取方法研究[Ｄ].哈尔滨:哈尔滨工业大学ꎬ２０１２.[１４]㊀冯梅ꎬ钟斌.基于ＬｉＤＡＲ点云自动生成等高线的方法研究[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１２ꎬ３５(６):８７－９０.[编辑:张㊀曦]４０１㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀测绘与空间地理信息㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀２０１９年。

Pointools点云数据处理软件

/ Pointools点云数据处理软件Bentley Pointools点云数据处理软件在单一工作流中，能快速实现可视化、操作、动画和点云编辑。

这种简化的流程可以帮助您减少生产时间，提高整体准确度。

1、高性能点云引擎2、快速进行详图制作、以层为基础的编辑和数据细分3、专业质量的图片、动画和影片4、碰撞检测Bentley Pointools 由点云引擎Pointools Vortex 提供支持，可支持大型点云。

用户可以处理包含数十亿点的大型数据集，以交互方式管理场景参数并快速加载和卸载本地格式点云POD 模型。

您将体验到高性能传输与点云密度、清晰度和细节的最大视觉。

拥有Bentley Pointools，您可以轻松导入和查看三种类型的对象：1、点云，可从大范围的扫描仪导入2、纹理三维模型，可从大量常用模型格式中导入3、二维CAD 制图，可从DXF，DWG 和SHP 文件格式导入生成专业品质的图片、动画和电影，或高分辨率平剖图和透视图，满足您的项目需求Bentley Pointools点云数据处理软件功能介绍创建动画、视频和漫游场景：通过呈现任何大小的快照，生成高分辨率的平剖图和透视图。

使用输出标尺、刻度和定位来设置图像大小和刻度，以便能够准确重复利用。

充分利用基于时间的、直观逼真的漫游场景和对象动画系统，轻松快速地生成电影。

/从点云中检测冲突：将点云数据值扩展至您的设计流程中。

无论您是在使用Bentley 的Navigator，还是Descartes 产品，均可在决策流程中利用现实世界数据和建议设计之间的冲突检测。

区分点云：自动标识对象之间的差异。

您可以比较同一区域中的两个点云，并标识数据中出现的任何增减。

使用差异工具可检测更改，并随时监控建筑工地的进度和其他管理项目。

编辑点云：使用点层技术编辑点云的大型数据集，实现无与伦比的编辑速度。

在128 个层之间移动点，隔离要详细编辑的区域。

操作、清理或细分点云模型，以便清洁和丰富点云模型，使其更易于重复利用。

dem生成高程点

dem生成高程点云的应用一、什么是DEM？DEM全称为Digital Elevation Model，即数字高程模型。

它是一种数字化的地形模型，用于描述地球表面的高程信息。

DEM可以通过遥感技术获取，也可以通过测量和绘制等手段生成。

二、DEM生成高程点云的应用1. 地形分析：DEM可以提供地表高程信息，为地形分析提供基础数据。

在地质勘探、土地利用规划、水文水资源等领域中广泛应用。

2. 三维可视化：将DEM转换成三维模型后，可以实现虚拟现实技术的应用，如建筑设计、城市规划等。

3. 灾害预警：通过对DEM进行分析，可以预测洪水、滑坡等自然灾害的发生及其影响范围。

4. 军事侦察：军事侦察需要对敌方阵地进行侦查和分析，在此过程中需要获取目标区域的高程数据。

三、DEM生成高程点云的方法1. 遥感技术：遥感技术是一种非接触式测量方法，通过卫星或飞机等载体对目标区域进行空间信息采集。

遥感技术包括光学遥感、雷达遥感等。

2. 激光雷达技术：激光雷达技术是一种主动式测量方法，通过发射激光束对目标区域进行空间信息采集。

激光雷达技术具有高精度、高稳定性和高效率等优点，被广泛应用于地形测量、建筑物三维重建等领域。

3. 数字化绘图：数字化绘图是一种传统的测量方法，通过现场测量和绘制等手段获取目标区域的高程数据。

数字化绘图的缺点是工作量大、精度低。

四、DEM生成高程点云的软件1. ArcGIS：ArcGIS是一款专业的地理信息系统软件，可以实现DEM数据处理、分析和可视化等功能。

2. ENVI：ENVI是一款专业的遥感影像处理软件，可以实现DEM数据处理和分析功能。

3. Global Mapper：Global Mapper是一款全球范围内数据处理软件，可以实现DEM数据处理和分析功能。

4. CloudCompare：CloudCompare是一款开源的点云处理软件，可以实现DEM数据生成和分析功能。

五、DEM生成高程点云的注意事项1. 数据来源要可靠：在选择数据来源时要注意数据质量和可靠性，避免因数据质量问题导致分析结果不准确。

建筑物立体点云数据处理的方法与软件选择

建筑物立体点云数据处理的方法与软件选择建筑物立体点云数据处理是近年来在建筑行业领域备受关注的一个重要课题。

随着激光扫描仪和三维摄影技术的发展，获取建筑物的三维点云数据变得越来越容易。

然而，处理和分析这些大规模的点云数据是一项具有挑战性的任务。

首先，让我们来了解一下什么是点云数据。

点云是由大量离散的三维点构成的数据集合，这些点可以表示物体的形状、尺寸和表面特征。

在建筑领域，点云数据可以用于建筑物的建模、变形分析、结构检测等方面。

在处理建筑物立体点云数据时，有几种常用的方法。

其中一种方法是基于几何形状的分析。

通过对点云数据进行滤波、分割和曲面重建，可以提取出建筑物中的各个组成部分，比如墙面、楼梯、窗户等。

这种方法能够获得较为精确的建筑物几何形状，但在处理大规模点云数据时，计算复杂度较高。

另一种方法是基于特征分析的点云处理。

这种方法通过提取点云数据中的特征，如曲率、法线方向等，来实现建筑物的分析与识别。

通过这种方法，可以较快速地获得建筑物的结构信息，对于快速检测建筑物的异常情况和变形具有一定的优势。

在选择建筑物立体点云数据处理软件时，需要考虑以下几个因素。

首先是软件的功能和可扩展性。

优秀的点云处理软件应该具备滤波、分割、配准、建模等基本功能，并能够适应不同规模和复杂度的点云数据。

其次是软件的易用性和用户界面设计。

因为建筑领域的专业人士可能缺乏计算机编程方面的知识，因此软件的操作界面应简洁、直观，并提供友好的用户交互方式。

此外，软件的计算性能和效率也是一个重要考虑因素。

大规模点云数据处理需要消耗大量的计算资源，因此软件的计算效率应高，能够充分利用多核处理器的优势。

最后，软件的技术支持和后续更新也是选择的关键。

建筑物点云数据处理是一个持续发展的领域，软件的技术支持和后续更新能够为用户提供更好的使用体验和功能更新。

目前市场上有许多优秀的建筑物立体点云数据处理软件可供选择。

例如，AutoCAD Civil 3D是一款功能丰富的建筑物点云处理软件，它具备强大的点云数据导入、滤波、分割、配准等功能，并且可以与其他CAD软件进行无缝集成。