Chọn cách giảm số điểm mà không mất các đặc điểm quan trọng
So sánh lựa chọn voxel, lấy mẫu dựa trên khoảng cách và làm mỏng đơn giản với kích thước đối tượng, thuộc tính được giữ lại và mục đích của tập dữ liệu LiDAR đã giảm.
Đặt mục đích cho đám mây thu nhỏ
Việc giảm đám mây điểm có thể cải thiện khả năng xử lý tương tác hoặc làm cho một phép tính cụ thể trở nên thực tế, nhưng phương pháp phù hợp còn phụ thuộc vào những gì phải tồn tại. Mô hình trình bày có các nhu cầu khác với việc kiểm tra các cạnh thoát nước hẹp. Xác định các tính năng và thuộc tính được giữ lại trước khi chọn kích thước tệp mục tiêu. Giữ sẵn các quan sát ban đầu để việc giảm số điểm không trở thành sự thay thế không thể đảo ngược cho bằng chứng.
Phân biệt điểm đã chọn với điểm mới
Một số phương pháp voxel chọn quan sát hiện có, trong khi các phương pháp khác tạo ra vị trí đại diện. Những kết quả đầu ra này có ý nghĩa khác nhau về màu sắc, phân loại, cường độ và số nhận dạng. Tọa độ trung bình không tự động có lớp trung bình hoặc số trả về có ý nghĩa. Đọc tài liệu của thuật toán và kiểm tra lược đồ đầu ra thay vì giả định rằng mọi phương thức đều giữ nguyên bản ghi điểm nguồn.
Chọn hỗ trợ không gian một cách có chủ ý
Lưới voxel ba chiều giới hạn việc biểu diễn trong các khối được sử dụng, trong khi việc lấy mẫu dựa trên khoảng cách sẽ kiểm soát việc phân tách theo quy tắc riêng của nó. Việc giữ lại một điểm sau mỗi n bản ghi liên tiếp trong một tệp có thể kế thừa thứ tự thu thập và mật độ không đồng đều. So sánh sự phân bố kết quả trên cả bề mặt ngang và dọc. Việc giảm bớt trông đồng nhất trong chế độ xem mặt bằng vẫn có thể loại bỏ các chi tiết hữu ích khỏi tường hoặc địa hình dốc.
Bảo vệ các tính năng quan trọng nhỏ
Chọn kích thước hỗ trợ có tính đến tính năng liên quan nhỏ nhất. Trong khảo sát tường chắn giả định, hãy so sánh đám mây giảm bớt với quan sát đầy đủ ở đỉnh tường, chân tường và một lối thoát hẹp. Kiểm tra xem các đặc điểm riêng biệt nhưng thực sự có biến mất hay không và các bề mặt liền kề có bị trộn lẫn hay không. Chỉ riêng việc giảm tỷ lệ phần trăm không thể giải thích được những tác động này vì mật độ ban đầu thay đổi đáng kể trên toàn khu vực.
Kiểm tra thứ tự và độ tái lập
Ghi lại gốc lưới, kích thước ô hoặc khoảng cách, thứ tự điểm nếu có liên quan và cách triển khai phần mềm. Việc lặp lại quy trình với các đầu vào được sắp xếp lại có thể không mang lại các quan sát được chọn giống nhau cho mọi thuật toán. Kiểm tra một tập hợp con đại diện hai lần trong cài đặt được kiểm soát, sau đó so sánh các vị trí và thuộc tính được giữ lại. Khi độ lặp lại chính xác quan trọng, hãy bảo tồn tập hợp con kết quả và ánh xạ nguồn của nó thay vì dựa vào một công thức không chính thức.
Giữ riêng các đầu ra giảm và có thẩm quyền
Dán nhãn đầu ra theo mục đích sử dụng và báo cáo cách kiểm tra mức giảm. Cung cấp lộ trình trích xuất đầy đủ chi tiết ban đầu hoặc đã được thỏa thuận khi các quyết định kỹ thuật yêu cầu. Việc chấp nhận phải chứng minh rằng các tính năng được yêu cầu vẫn có thể diễn giải được và các thuộc tính được giữ lại có ý nghĩa có thể bảo vệ được. Đám mây nhẹ hơn là một sản phẩm xử lý có những hạn chế được ghi lại, không phải bằng chứng cho thấy những quan sát trông có vẻ dư thừa không có giá trị phân tích.
