LiDAR360软件地基点云数据单木分割
lidar三维点云数据处理方法设计
lidar三维点云数据处理方法设计什么是LiDAR三维点云数据？LiDAR（激光雷达）是一种通过发射激光脉冲并测量其返回时间来获取地面物体的远程感知技术。
通过扫描整个环境并获取大量数据点，LiDAR可以生成高精度的三维点云数据，用于构建地图、进行环境建模、物体检测和路径规划等应用。
处理LiDAR三维点云数据是利用计算机算法对数据进行分析和提取有用信息的过程。
LiDAR三维点云数据处理的步骤：1. 数据预处理：在进行实际处理之前，需要对原始的LiDAR数据进行预处理。
这包括去除噪声（例如传感器误差或其他干扰），校准数据（例如消除机械安装误差），以及获取传感器参数（例如扫描频率、光束角度等）。
预处理过程还可能涉及到数据对齐（将多个扫描点云数据进行配准）和空间滤波（平滑或降采样数据）等。
2. 点云分割：点云分割是将点云数据分为几个逻辑部分的过程。
这可以通过基于几何特征（例如表面曲率、法向量）或颜色特征（例如反射强度、RGB值）进行实现。
分割结果可以用于物体检测、场景分析和目标识别等。
常见的分割算法包括基于聚类的方法（如基于K-means的算法）和基于区域增长的方法。
3. 物体检测与识别：物体检测与识别是LiDAR数据处理的关键任务之一。
在点云数据中，通过检测不同的物体并进行分类，可以实现对场景的理解和描述。
物体检测与识别的方法包括基于特征的方法（例如构建物体的描述符并进行匹配）和基于深度学习的方法（如使用卷积神经网络进行目标检测）。
此外，还可以使用形状分析、边缘检测和运动分析等技术来辅助物体检测和识别。
4. 场景重建与建模：通过对LiDAR三维点云数据的处理，可以生成精确的场景重建和建模结果。
这可以应用于虚拟现实、地图构建、城市规划和环境仿真等领域。
重建和建模的方法包括表面重建（例如基于点云的三角剖分和体素化）和体素重建（例如基于体素网格的方法）。
5. 数据可视化与分析：对于处理后的LiDAR三维点云数据，数据可视化和分析是非常重要的环节。
点云单木分割 区域生长算法
点云单木分割区域生长算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：点云单木分割是数字林业中一个重要的研究领域，其旨在通过对激光雷达等传感器采集到的点云数据进行处理，实现对森林中每棵树木的单独识别和分割。
区域生长算法是其中一种常用的算法，它能够有效地识别并分割出点云中的每一个单独的树木。
本文将重点介绍点云单木分割的区域生长算法原理及其在实际应用中的优势和局限性。
一、点云单木分割的背景与意义点云单木分割是数字林业领域的一个重要课题，它对于森林资源的调查和监测具有重要意义。
传统的野外调查方法需要耗费大量人力物力，而且效率低下。
而基于点云数据的分割技术能够通过数字化手段实现对森林中每个树木的识别和分割，极大地提高了调查效率和准确性。
区域生长算法是实现点云单木分割的一种有效算法，其原理是从一个种子点开始，逐渐生长出一个包含该种子点的树木区域。
通过区域生长算法，可以快速准确地识别出点云中的每一个树木，为后续的森林资源调查和管理提供重要依据。
二、区域生长算法原理区域生长算法是一种基于局部相似性的分割算法，其主要思想是从一个种子点开始，逐步将与该种子点相似的邻近点加入同一个区域，直到所有相似性满足一定条件时停止生长。
具体步骤如下：区域生长算法的核心在于确定相似性的度量方法。
常用的相似性度量方法包括欧氏距离、颜色相似度、法向量相似度等。
通过调节相似性度量方法的参数，可以实现对不同特征的点云数据进行有效的分割。
三、区域生长算法在点云单木分割中的应用区域生长算法在点云单木分割中有着广泛的应用。
通过对点云数据进行区域生长处理，可以实现对森林中每个树木的单独识别和分割。
区域生长算法可以根据不同的相似性度量方法，适应不同类型的点云数据，具有较强的通用性和灵活性。
在实际应用中，区域生长算法能够有效地解决点云数据中存在的噪声和杂乱问题，提高了点云数据的处理效率和准确性。
通过点云单木分割，可以实现森林资源的自动化调查和监测，为森林资源的保护和管理提供重要依据。
基于地面激光雷达点云数据的单木三维建模综述
ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｙ． Ｉ ｔ ｉ ｓ ａ ｎ ｏ ｎ — ｔ ｒ ｉ ｖ ｉ ａ ｌ ｉ ｏ ｂ ｔ ｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ａ ｌ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ３ Ｄ ｔ ｒ ｅ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ
中图 分 类 号 ：ＴＮ ９ ５ ８ ． ５ ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ １—７ ４ ８ ８（ ２ ０ １ ３ ） ０ ４—０ １ ２ ３—０ ８
Ｔｒ ｅ ｅ Ｇｅ ｏ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ３ Ｄ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎｇ ｆ ｒ ｏ ｍ Ｔｅ ｒ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｌａ ｓ ｅ ｒ Ｓ ｃ ａ ｎｎ ｅ ｄ Ｐｏ ｉ ｎ ｔ Ｃｌ ｏ ｕｄ ｓ：Ａ Ｒｅ ｖ ｉ ｅ ｗ
第４ ９卷 第 ４期
２ ０ １ ３年 ４ 月
林
业
科
学
Ｖｏ １ ． ４９． Ｎｏ ． ４
LIDAR植被类型分类算法数据处理策略优化
LIDAR植被类型分类算法数据处理策略优化概述：植被类型分类是遥感技术中的一个重要任务，能够提供高分辨率的地表植被信息。
LIDAR（Light Detection and Ranging）作为一种主动遥感技术，通过激光束扫描地表，获取精确的地形和地物信息数据。
在LIDAR植被类型分类算法中，数据处理策略的优化对于提高分类精度和效率至关重要。
本文将讨论LIDAR植被类型分类算法中数据处理策略的优化方法。
一、数据预处理LIDAR数据预处理是植被类型分类算法中的关键步骤之一。
常见的数据预处理方法包括噪声滤波、点云分割和地面提取等。
噪声滤波可以通过利用邻域平均、中值滤波等方法来减少数据中的离群点，提高数据质量。
点云分割可以将点云数据分割成不同的地物类别，减少植被与地物的干扰；地面提取则可以提取出地面点云，用于后续的植被分类。
二、特征提取特征提取是植被类型分类的关键步骤之一。
有效的特征能够提取出植被与其他地物的差异性，帮助分类算法准确分类。
在LIDAR数据中，常用的特征包括高度、密度、法线等。
高度特征能够反映植被的垂直结构信息；密度特征可以反映植被的水平分布信息；法线特征能够表征植被的表面形状特征。
通过合理选择和组合这些特征，可以提高植被类型分类的准确性。
三、分类算法选择选择适合的分类算法是植被类型分类的关键。
常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习（DL）等。
SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，能够处理高维特征数据，在植被类型分类中具有较好的表现。
RF是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票来确定最终的分类结果，具有较好的鲁棒性。
DL是一种基于人工神经网络的深度学习算法，能够自动学习特征表示和分类模型，对于复杂的植被类型分类具有较好的效果。
四、样本选择和标注合理的样本选择和标注对于植被类型分类的性能至关重要。
样本应包含不同类型的植被和地物，以覆盖植被类型分类的各种情况。
地基LiDAR点云数据提取单木树高和胸径方法研究
第４２卷第２期２０１９年３月现 代 测 绘Ｍｏｄｅｒｎ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ ＭａｐｐｉｎｇＶｏｌ．４２，Ｍａｒｃｈ，２０１９ 项目来源：江苏省测绘地理信息科研项目（ＪＳＣＨＫＹ２０１９０３，ＪＳＣＨＫＹ２０１８０６） 第一作者简介：郭沈凡，高级工程师，研究方向为测绘工程。
地基ＬｉＤＡＲ点云数据提取单木树高和胸径方法研究郭沈凡１，顾 波２，奚冠凡１，陆晓勇１（１．南京市测绘勘察研究院股份有限公司，江苏南京２１００００；２．南京林业大学土木工程学院，江苏南京２１００３７）摘 要 林业资源是保持生态环境、维持生态平衡的重要资源，对单木参数信息的提取是林业资源调查的重要内容。
利用地基三维激光点云提取单木参数具有效率高、速度快、节省人力物力等优点。
在常用的Ｈｏｕｇｈ拟合圆柱法提取树高参数和Ｈｏｕｇｈ拟合圆法提取胸径参数的基础上，提出格网化拟合圆柱法和最小二乘拟合圆法分别提取单木树高参数和胸径参数，并以现场直接量测的树高和胸径参数为参考值进行对比。
实验结果显示：与直接量测结果相比较，Ｈｏｕｇｈ变化拟合圆柱法和格网化拟合圆柱法得到的树高参数平均偏差分别为０．０５ｍ、０．００３ｍ，标准差分别为０．１４２ｍ、０．００２ｍ，相关系数分别为０．８７、０．９９；Ｈｏｕｇｈ变化拟合圆法和最小二乘拟合圆法得到的胸径参数平均偏差分别为０．００３ ６ｍ、０．００２ ５ｍ，标准差分别为０．００４ｍ、０．００３ｍ，相关系数分别为０．６０、０．９１。
结果表明，提出的格网化拟合圆柱法提取树高参数和最小二乘拟合圆法提取胸径参数能得到精度较高的单木参数信息。
关键词 地基Ｌｉｄａｒ；点云；树高；胸径中图分类号：Ｐ２２５．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２－４０９７（２０１９）０２－００２２－０４０ 引 言树木参数的精确获取有利于开展各项林业生产、调查与规划工作，对于生态环境的保护和促进碳循环也有着重要意义。
近几年迅速发展的地基三维激光扫描仪（Ｌｉｄａｒ）与传统被动光学遥感有着不同的工作机制，可以高效地穿透森林，直接获取其垂直结构信息，通过对单木三维立体分析能使单木参数的测量更加直观化［１］。
LiDAR360版本更新说明
LiDAR360版本更新说明日期版本说明2017.10.30 2.0 新增功能：1.新的License Key，可按月或者按模块激活2.林业模块（拆分为机载林业模块和地基林业模块）➢机载林业模块：1）新增种子点生成算法：基于CHM生成种子点、基于层堆叠算法生成种子点、基于点云分割生成种子点；2）新增种子点编辑工具，包括增加/删除种子点、筛选种子点、基于种子点单木分割等；3）新增基于种子点的单木分割批处理功能；➢地基林业模块：1）新增地基点云数据滤波功能；2）新增基于种子点的地基点云单木分割批处理功能；3）新增胸径提取功能；4）新增种子点编辑工具，包括增加/删除种子点、筛选种子点、基于种子点单木分割等；3.分类模块1）已有滤波算法效果改进；2）新增模型关键点分类功能，此功能旨在保留地形上的关键点，而相对抽稀平缓地区的点，从而保证在建立DEM模型时既不损失地形精度，又能提高效率；3）地面点滤波功能界面上增加复选框，可以在分离地面点之后提取模型关键点；4. 电力线模块1）新增电力线和杆塔矢量化功能；2）新增实时距离量测功能，可实时测量地物与最近的电力线和小号杆塔的距离；5. 新增对于单个点云文件进行点大小设置的功能；6. 新增自动计算中心，并作为旋转中心的功能；7. 三角网显示效果改善；8. 可以显示Shape数据的属性表；9. 单木分割的属性表按表格打开时，可以从属性表中双击跳转到每棵树的位置；10. 交叉选择工具可以更精准的调整包围盒范围；11. 新增在LOG日志窗口显示运行时的参数设置，LOG日志的存放目录仍然为系统的TEMP临时文件夹；12. 新增崩溃信息收集机制，软件崩溃时会弹出一个界面，可发送崩溃信息至指定邮箱中，方便定位导致程序崩溃的位置；13. 多个数据裁剪，保存的时候可以保存为一个文件，也可以分别存成不同的文件。
2017.07.14 1.5 新增功能：1.新增电力线模块，主要功能包括：杆塔标记、按杆塔裁剪点云、杆塔和电力线自动分类、危险点检测和报告生成；2.新增选择工具条，包括多边形选择、矩形选择、球形选择、从选区中减去、内裁切、外裁切、保存和取消；3.新增实时TIN辅助编辑点云类别功能；4.新增加载多个文件并合并为一个文件的功能；5.选择和剖面编辑支持Ctrl+Z回退。
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。
点云单木分割 区域生长算法
点云单木分割区域生长算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：点云单木分割是数字林业学中的一个重要研究领域，它通过处理激光扫描获取的点云数据，实现将林地中的各个个体树木进行分割和识别。
区域生长算法是点云处理中的一种常用算法，它基于相邻点之间的相似性和连续性，对点云数据进行区域分割和生长，实现对单木进行分割的目的。
本文将介绍点云单木分割的背景及意义，重点介绍区域生长算法的原理和实现方法。
一、点云单木分割的背景及意义随着数字林业学的发展，利用激光扫描技术获取林地信息已经成为一种重要的手段。
激光扫描技术能够高效地获取林木结构的三维信息，为林地资源管理和保护提供了有效的数据支持。
激光扫描获取的点云数据通常包含大量的信息，其中包含了不同个体树木的信息，如何对这些点云数据进行单木分割成为研究的热点问题。
点云单木分割的目的是将点云数据中的林木进行有效地分割，实现对单木的识别和建模。
这对于林地资源管理和保护具有重要的意义，可以帮助林业人员对林地结构和环境进行详细的分析和评估，为合理的资源利用和保护提供科学依据。
二、区域生长算法的原理区域生长算法是一种基于种子生长的点云分割算法。
其主要思想是将种子点作为起始点，通过种子点与相邻点之间的相似性判断，不断地生长形成一个区域。
通过不断地将相邻点加入到区域中，从而实现对点云数据的区域分割和生长。
具体来说，区域生长算法的步骤如下：2. 生长：从候选点集合中选择一个点作为当前点，计算当前点与种子区域中所有点的相似性。
若当前点与种子区域中的某个点的相似性满足一定条件，则将当前点加入到种子区域中，并将当前点的相邻点加入到候选点集合中。
3. 终止条件：当候选点集合为空或者种子区域的大小达到预设的阈值时，终止生长。
4. 输出结果：得到一个经过区域生长处理的点云区域，即为一个单独的树木。
1. 相似性判断：区域生长的关键在于如何判断点与区域中的点的相似性。
通常可以使用点之间的欧式距离、法向量差异等指标来进行相似性判断，以确定是否将点加入到种子区域中。
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LiDAR360软件地基点云数据单木分割
本教程介绍了使用LiDAR360软件进行机载点云数据单木分割的流程，可获取单木位置和树高、冠幅直径、冠幅面积等信息。
LiDAR360 2.0版本增加了对单木分割结果的可视化编辑，基于CHM分割、层堆叠算法或者点云分割得到的CSV文件中的树木位置，对过分割或欠分割区域人为删除/添加种子点，基于编辑后的种子点再次对点云进行分割，从而改善分割效果。
数据处理流程：点云去噪>分离地面点>生成DEM >归一化>生成种子点>导入种子点并编辑> 基于编辑后的种子点再次分割
➢点云去噪
数据管理> 点云工具> 去噪
➢分离地面点
分类> 地面点分类
LiDAR360 2.0版本对地面点滤波的效果进行了改进，同时界面上增加了两个阈值设置和只生成模型关键点的复选框：
✧减小迭代角，当边长<：当三角形的边长小于给定的阈值时，相应减小迭代
角度；
✧停止构建三角形，当边长<：当三角形的边长小于给定的阈值时，停止此区
域的三角形迭代。
生成模型关键点的目的在于保留地形上的关键点而相对抽稀平缓地面区域的点，从而得到保留地形上关键点的稀疏点集。
在建立DEM模型时既可以保证地形不损失，又可以相对提高速率。
相关阈值设置如下：
✧上边界阈值：由原始点所组成的三角网模型上所允许的最大高程容差值，简
单来讲，此值设置越大，提取的模型关键点越稀疏，反之，越密。
✧下边界阈值：由原始点所组成的三角网模型下所允许的最大高程容差值，简
单来讲，此值设置越大，提取的模型关键点越稀疏，反之，越密。
✧格网大小：保证提取模型关键点之后的密度，在平坦地区也能保证所设置的
点密度。
例如，想要保证每隔10m有一个点那么就将此值设置为10。
➢生成DEM
地形> 数字高程模型
➢归一化
数据管理> 点云工具> 归一化
➢生成种子点
生成种子点的方式有2种：1）层堆叠算法；2）基于CHM分割。
1）层堆叠生成种子点
机载林业> 单木分割> 层堆叠生成种子点
输入数据为归一化之后的点云数据。
✧XSize、YSize：格网分辨率，一般设置范围0.3~2.0m。
✧离地面点高度：高于该值的点云数据才进行单木分割，若想分割出低矮树木，
需要设置该值小于要分割的最小树高。
✧层厚度：切层厚度，用于进行层堆叠时切层使用的高度，该值一般设置为
0.5~2.0m。
✧最小树间距：该参数设置为当前数据最小树木间的间距，如种子点数据过多
或过少可适当调节该参数重新生成
✧缓冲区大小：针对单波段tif数据，行列数大于1500会进行分块处理，该值
是分块处理时的缓冲区阈值，单位为像素数，该值可设置为分割数据中最大冠幅直径除以像素大小。
高斯平滑：是否进行高斯平滑选项，一般数据需要进行高斯平滑，去除噪点等影响。
✧Sigma：高斯平滑因子，该值越大，平滑程度越高，反之越低。
平滑程度影
响生成单木数目。
✧半径：高斯平滑使用的窗口大小，该值为奇数。
一般可设置为平均冠幅直径
大小。
2）基于CHM生成种子点
机载林业> 单木分割> CHM生成种子点
输入数据为CHM，CHM生成流程：原始点云数据> 去除噪点> 分离地面点> 生成数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）> DSM减去DEM得到CHM。
✧最大树高：分割单木树高范围阈值，最大值，高于该值不认为是树木，不提
取树木位置。
✧最小树高：分割单木树高范围阈值，最小值，小于该值不认为是树木，不提
取树木位置。
✧缓冲区大小：针对单波段tif数据，行列数大于1500会进行分块处理，该值
是分块处理时的缓冲区阈值，单位为像素数，该值可设置为分割数据中最大冠幅直径除以像素大小。
高斯平滑：是否进行高斯平滑选项，一般数据需要进行高斯平滑，去除噪点等影响。
✧Sigma：高斯平滑因子，该值越大，平滑程度越高，反之越低。
平滑程度影
响生成单木数目。
✧半径：高斯平滑使用的窗口大小，该值为奇数。
一般可设置为平均冠幅直径
大小。
➢基于种子点单木分割
机载林业> 基于种子点分割
基于CHM或者层堆叠生成种子点之后，可利用基于种子点分割功能对点云进行单木分割。
分别选择点云数据和对应的种子点文件，种子点文件格式为CSV（逗号隔开），至少包含四列且顺序依次为：TreeID, TreeLocationX, TreeLocationY, TreeLocationZ。
➢种子点编辑
机载林业> ALS编辑
说明：启动ALS编辑工具后，窗口将自动变成2D模式，无法切换成3D，剖面窗口中可对点云进行三维查看，可在剖面窗口添加种子点，但无法在剖面窗口删除种子点。
点击开始编辑，选择要编辑的数据（每次只支持编辑一个数据），打开种子点文件，点击可以设置种子点的颜色、大小和透明度，以及是否显示种子点ID。
从左到右依次为：开始/结束编辑、打开种子点文件、保存种子点文件、添加种子点、选择种子点、减选种子点、取消选择、删除选择的种子点、清除所有种子点、剖面、筛选种子点、基于种子点单木分割、清除树ID、设置、退出。
（1）点击打开种子点文件；
（2）设置种子点大小、颜色、透明度，以及是否显示种子点ID
（3）对于欠分割或者过分割的地方，可以添加或者删除种子点。
用剖面工具画一个六边形区域，该区域内的点云将出现在一个新建窗口中，在该窗口中可对点云进行旋转，添加种子点。
添加种子点既可以在左边的主窗口，也可以在右边的剖面窗口；添加的种子点最好在树顶点或者靠近树顶点的地方。
删除种子点只能在左边的主窗口。
编辑种子点时可以通过筛选工具，支持按照树ID、树高和冠幅面积筛选，符合条件的点云将高亮显示，而不符合筛选条件的将变暗。
（4）编辑完成后，可以不用保存而直接基于编辑后的种子点进行单木分割，点击按钮；
如果点云已经被分割过，可以先通过清除树ID；
➢按树ID提取点云
按树ID范围提取点云，既可以提取到一个文件中，也可以每一棵树保存为一个单独的CSV文件。