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オブジェクトの密集して分布した写真のセットから写真測量の点群を作成する方法はありますか？ 応用： UAV（Phantom 3 Pro）の画像から建物の外側の3Dモデル（点群）を作成することが、地上雲スキャナー（TLS）を使用して点群を作成するための実行可能な代替手段になるかどうかを調査しようとしています。UAVには12メガピクセルのカメラとGPSがあります。 目的は、比較的近距離で画像を撮影し、高密度画像マッチングソフトウェア（できればPix4D）からポイントクラウドを作成して、建物の周りにUAVを飛ばすことです。計画では、建物を見下ろす通常の直下と斜めの画像を撮影することですが、低高度で飛行し、窓や軒先などを見上げてまっすぐ斜めの写真を撮影して、できるだけ多くの詳細をキャプチャしようとします。

12 georeferencing  photogrammetry  3d-model  unmanned-aerial-vehicle  point-cloud 

最初と最後のリターンを含む「ダーティ」なLiDARデータがあり、表面レベルの上下で不可避的にエラーが発生します。（スクリーンショット） 私はSAGA、QGIS、ESRIおよびFMEを手元に持っていますが、実際の方法はありません。このデータを消去するための良いワークフローは何でしょうか？完全に自動化された方法はありますか、それとも手動で削除しますか？

10 lidar  delete  point-cloud  noise  outlier 

地上レーザースキャナーを使用して、いくつかの森林区画の非常に高密度の点群を作成しました。次に、1.3メートルを超えるポイントを削除して、粗い木質の破片（枯れた枯れた木）を確認しました。添付されているのは、赤い楕円の内側に粗い木質の破片があるサンプルプロットの陰影付きDEMです。 プロットはまた、1.3メートル未満の木の幹の一部である小さな木、地面、小さな岩で構成されています。画像から、木質の破片はその連続的な形状で識別できます。この画像から木質の破片を抽出するツールを探しています。Arcmap、Envi、またはその他のオープンソースソフトウェアは完璧です。コーディングが役立つ場合は、Pythonの基本的な知識も持っています。

8 python  dem  point-cloud  forest-ecology 

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。

8 lidar  software-recommendations  large-datasets  las  point-cloud