大規模なLiDAR点群を細くしますか？

大きな点群（LASファイル）があり、複雑な手法を使用してこれを薄くしようとしています。n _番目ごとのポイントを抽出するなどの簡単な手法を使用して、ポイントクラウドを薄くできることを知っています。ただし、私が使用している点群は、一部の領域では密度が高く、他の領域では密度が低くなっています。密度の低い部分よりも密度の高い部分の方が薄くなるように、雲を薄くできるようにしたいと思います。これを手動で行うには、グリッドを作成し、各セル内の特定の数のポイントを選択します。（つまり、各コーナーに1つ、中央に1つ）ただし、この点群はこのタスクには大きすぎます。複雑な選択クエリ、他の自動化されたプロセス、または使用可能な既存のソフトウェアアプリケーションなど、この問題に対する既存の解​​決策があるかどうかを把握しようとしています。

ボクセルベースの間引きまたは多分ポアソンベースの間引きが必要なようです。PDALはどちらでも実行できます。https://pdal.io/tutorial/sampling/index.htmlでトピックに関するPDALのチュートリアルを参照してください

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ファイルのサイズまでは「大」と定義してください。単純なランクデシメーション（n番目のポイントを削除する）を除くほとんどすべての手法では、メモリ内のファイル全体にアクセスする必要があります。他のオプションでは、その要件を回避するために、より高度な2段階のインデックス+サンプリング手法が必要になります。

あなたは与えることができますlasthinまたはlasduplicateからLAStools試してみます。lasthinユーザー定義サイズ「0.5〜ステップ」でのx / y平面における2次元グリッド上の「-lowest」、「-highest」、「-random」、または最も「中央管理型」点を維持することができます。ではlasduplicateあなたはすべての以前に登場するの点から3Dで「0.005 -nearby」は、すべてのポイントを削除するために指定することができます。詳細については、リンクされたREADMEファイルを参照してください。

これにはFUSIONのThinDataコマンドを使用できます（ドキュメントp.130）。ThinDataは、点群データを平方単位あたりの望ましいパルス密度に薄めることができるため、非常に便利です。FUSIONのドキュメントから：

ThinData [switches] OutputFile Density CellSize DataFile

ThinDataを使用すると、LIDARデータを特定のパルス密度に間引くことができます。この機能は、異なるパルス密度を使用して収集されたいくつかのLIDAR収集からの分析結果を比較するときに役立ちます。ThinDataは、単一のLIDARデータセット内の密度が均一でない場合にも役立ちます。これは、飛行速度の遅いヘリコプターから収集されたデータの場合や、フライトラインのオーバーラップが厳密に監視されていない場合によく見られます。ThinDataは、シミュレーションの実験でも使用され、LIDARパルス密度が全体的な樹高などの推定森林インベントリメトリックの精度に及ぼす影響を評価しました。

LiDAR360を使用して、GreenValley InternationalのWebサイトから30日間の無料試用版をダウンロードできます。LiDAR360は、最小ポイント間隔、サンプリングレート、およびオクツリーという3つのサブサンプリング方法を提供します。最小点間隔法では、2点間の最小点間隔を設定して、サンプリングされた点群内の2点間の最小3次元距離がこの値を下回らないようにする必要があります。サンプリングレート方式では、予約ポイントのパーセンテージを設定する必要があります。このモードでは、LiDAR360は指定されたポイント数をランダムに保持します。予約ポイント=ポイントの合計数*サンプルレート。Octreeメソッドを使用すると、「octree」サブディビジョンレベルを選択し、入力ポイントクラウドの3Dボクセルを構築できます。各ボクセルの中心に最も近い点のみが保持されます。