중요한 지형지물을 보존하는 포인트 클라우드 점 수 축소 방법 선택
복셀 선택, 간격 기반 샘플링, 형상 크기에 대한 단순 점 추리기, 유지된 속성 및 축소된 LiDAR 데이터세트의 목적을 비교합니다.
클라우드 감소에 대한 목적 설정
포인트 클라우드를 줄이면 대화식 처리가 향상되거나 특정 계산이 실용적이 될 수 있지만 올바른 방법은 무엇이 살아남아야 하는지에 달려 있습니다. 프리젠테이션 모델은 좁은 배수 가장자리 검사와 요구 사항이 다릅니다. 대상 파일 크기를 선택하기 전에 유지할 지형지물과 속성을 정의하십시오. 원래 관찰 내용을 이용 가능한 상태로 유지하여 점 수 축소이 증거를 되돌릴 수 없는 대체 수단이 되지 않도록 하십시오.
선택한 점과 새 점 구별
일부 복셀 방법은 기존 관찰을 선택하는 반면 다른 접근 방식은 대표 위치를 생성합니다. 이러한 출력은 색상, 분류, 강도 및 식별자에 대해 서로 다른 의미를 갖습니다. 평균 좌표에는 의미 있는 평균 클래스 또는 반사파 번호가 자동으로 포함되지 않습니다. 모든 방법이 소스 포인트 레코드를 그대로 유지한다고 가정하는 대신 알고리즘 문서를 읽고 출력 스키마를 검사하십시오.
의도적으로 공간 지원을 선택하십시오.
3차원 복셀 그리드는 점유된 볼륨 내 표현을 제한하는 반면, 간격 기반 샘플링은 자체 규칙에 따라 분리를 제어합니다. 파일 순서에서 일정한 수의 점마다 하나를 선택하면 획득 순서와 균일하지 않은 밀도가 상속될 수 있습니다. 수평 표면과 수직 표면 모두에서 결과 분포를 비교합니다. 평면뷰에서 균일하게 보이는 축소는 벽이나 가파른 지형에서 유용한 세부 정보를 제거할 수 있습니다.
작고 중요한 지형지물을 보호하세요
가장 작은 관련 기능을 염두에 두고 지원 크기를 선택하십시오. 가상 옹벽 조사에서 축소된 포인트 클라우드을 벽 상단, 사면 하단 및 좁은 배출구의 전체 관측과 비교합니다. 고립되어 있지만 실제 특징이 사라지는지, 인접한 표면이 혼합되는지 확인합니다. 초기 밀도가 현장 전체에 걸쳐 크게 다르기 때문에 백분율 감소만으로는 이러한 효과를 설명할 수 없습니다.
순서 및 재현성 확인
그리드 원점, 셀 크기 또는 간격, 관련된 점 순서와 소프트웨어 구현을 기록하십시오. 재정렬된 입력으로 파이프라인을 반복하면 모든 알고리즘에 대해 동일한 선택된 관측치가 생성되지 않을 수 있습니다. 제어된 설정에서 대표 하위 집합을 두 번 테스트한 다음 유지된 위치와 속성을 비교합니다. 정확한 반복성이 중요한 경우 비공식 처리 절차에 의존하기보다는 결과 하위 집합과 해당 소스 매핑을 보존하세요.
축소된 출력과 신뢰할 수 있는 출력을 별도로 유지
의도된 용도에 따라 출력물에 라벨을 붙이고 감소가 어떻게 확인되었는지 보고하십시오. 엔지니어링 결정에 필요한 경우 원본 또는 합의된 전체 세부 추출 경로를 제공합니다. 수락은 필수 지형지물이 해석 가능하고 유지된 속성이 근거가 있는 의미를 가짐을 입증해야 합니다. 경량화한 포인트 클라우드은 중복되어 보이는 관찰이 분석적 가치가 없다는 증거가 아니라 문서화된 제한 사항이 있는 처리 제품입니다.
