Algorithmen zur Änderungserkennung

Algorithmen zur Änderungserkennung: Diese Algorithmen vergleichen mehrere zu unterschiedlichen Zeiten erfasste Punktwolken, um Änderungen in der Szene zu erkennen, z. B. neue Objekte oder Änderungen der Objektposition.

Anwendung der LiDAR-Punktwolke Änderungserkennungsalgorithmen

Algorithmen zur Änderungserkennung von LiDAR-Punktwolken werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Stadtplanung, Forstwirtschaft, Katastrophenhilfe und Infrastrukturüberwachung. Diese Algorithmen werden verwendet, um Änderungen in der Umwelt im Laufe der Zeit zu erkennen, wie etwa das Wachstum der Vegetation, Änderungen der Landnutzung und die Bewegung von Strukturen oder Objekten. Durch den Vergleich mehrerer LiDAR-Scans desselben Gebiets, die zu unterschiedlichen Zeiten durchgeführt wurden, können Algorithmen zur Änderungserkennung Gebiete identifizieren, die erhebliche Änderungen erfahren haben, und so wertvolle Informationen für die Entscheidungsfindung und das Ressourcenmanagement liefern. In der Stadtplanung kann die Änderungserkennung beispielsweise verwendet werden, um Bau und Entwicklung zu überwachen, während sie in der Katastrophenhilfe verwendet werden kann, um das Ausmaß der Schäden zu beurteilen, die durch Naturkatastrophen wie Überschwemmungen oder Erdbeben verursacht wurden.

Hier sind zehn Bibliotheken für LiDAR-Punktwolken-Änderungserkennungsalgorithmen zusammen mit ihren Download-URLs und kurzen Beschreibungen:

1. PDAL (Bibliothek zur Punktdatenabstraktion): https://pdal.io/

PDAL ist eine C++-Bibliothek, die eine breite Palette von Tools zur Verarbeitung von Punktwolkendaten bietet, darunter auch Algorithmen zur Änderungserkennung. Sie unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten und kann in andere Bibliotheken integriert werden.

2. libLAS: https://liblas.org/

libLAS ist eine weitere C++-Bibliothek, die Tools zum Lesen, Schreiben und Bearbeiten von LiDAR-Daten bereitstellt. Sie enthält eine Reihe von Algorithmen zur Punktwolkenanalyse, einschließlich Änderungserkennung.

3. CloudCompare: https://www.cloudcompare.org/

CloudCompare ist eine eigenständige Anwendung, die Tools zur Visualisierung und Verarbeitung von Punktwolkendaten bereitstellt. Sie umfasst eine Reihe von Algorithmen zur Änderungserkennung sowie Tools zum Filtern und Segmentieren von Punktwolken.

4. LASTools: https://rapidlasso.com/lastools/

LASTools ist eine Sammlung von Befehlszeilentools zur Verarbeitung von LiDAR-Daten. Es umfasst eine Reihe von Algorithmen zur Punktwolkenanalyse, einschließlich Änderungserkennung, und unterstützt eine Vielzahl von Datenformaten.

5. TerraScan/TerraMatch: https://www.geocue.com/software/terrascan-terramatch/

TerraScan/TerraMatch sind kommerzielle Softwarepakete, die von der GeoCue Group entwickelt wurden und erweiterte Funktionen zur Verarbeitung von LiDAR-Punktwolken, einschließlich Algorithmen zur Änderungserkennung, bieten.

6. Entwine: https://entwine.io/

Entwine ist eine C++-Bibliothek, die Tools zum Organisieren, Speichern und Verarbeiten großer Punktwolken-Datensätze bereitstellt. Sie enthält eine Reihe von Algorithmen zur Punktwolkenanalyse, einschließlich Änderungserkennung.

7. PCL (Punktwolkenbibliothek): https://pointclouds.org/

PCL ist eine C++-Bibliothek, die Tools zur Verarbeitung und Analyse von Punktwolkendaten bereitstellt. Sie umfasst eine Reihe von Algorithmen zur Punktwolkenanalyse, einschließlich Änderungserkennung.

8. FUSION/LDV: http://forsys.cfr.washington.edu/fusion/fusionlatest.html

FUSION ist ein vom USDA Forest Service entwickeltes Softwarepaket zur Verarbeitung von LiDAR-Daten. Es enthält eine Reihe von Algorithmen zur Punktwolkenanalyse, einschließlich Änderungserkennung.

9. GRASS GIS: https://grass.osgeo.org/

GRASS GIS ist ein kostenloses Open-Source-Softwarepaket für die Geodatenanalyse. Es enthält Tools zur Verarbeitung von Punktwolkendaten, einschließlich Algorithmen zur Änderungserkennung.

10. RSGISLib: https://www.rsgislib.org/

RSGISLib ist eine Sammlung von Werkzeugen für Fernerkundung und Geodatenanalyse, die von der Remote Sensing Group der University of Aberystwyth entwickelt wurde. Sie enthält eine Reihe von Algorithmen für die Punktwolkenanalyse, einschließlich der Änderungserkennung.

Beachten Sie , dass einige dieser Bibliotheken/Tools eigenständige Softwareanwendungen sind, während andere als Bibliotheken in andere Software integriert werden können. Außerdem sind einige dieser Bibliotheken/Tools Open Source, andere hingegen proprietär.