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LIDAR データを使用して建物の高さを評価しようとしています。簡単にするために、最高点で十分であるとしましょう。

私の問題は、データの高いピークとノイズをフィルタリングすることです。建物のポリゴン領域とその周囲の領域を取り、データを1フィートのバケットにバケット化し、小さなバケットをフィルタリングしてから、実際の高さを取得するために地面の高さから建物の高さを差し引いてみましたが、そうではありませんとてもうまくいっています。

また、回帰アルゴリズムによる機械学習についても考えました。

私の質問:

  1. 建物の高さの評価に役立つツールや既成の機能はありますか? LIDAR データをフィルタリングするのに最適なツールは何ですか?

  2. Rapidlasso の地面分類について読みました --> 建物の​​高さですが、高さをより正確に評価するのに役立つと思いますか?

  3. モデルをトレーニングして評価できるように、米国内の実際の (グラウンド トゥルース) 建物の高さの情報源はありますか?

件名の他の入力は高く評価されます。ありがとう。

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