| Версія | 1.0 |
|---|---|
| Видавництво | LiForest |
| Дата випуску | 20 квіт. 2014 р. |
| Дату додано | 20 квіт. 2014 р. |
| Вимоги ОС | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Вимоги | None |
| Загальна кількість завантажень | 442 |
| Ціна | Free to try |
Опис
LiForest (програмне забезпечення LiDAR для застосування в лісовому господарстві) надає платформу, яка дозволяє користувачам вільно маніпулювати хмарою точок LiDAR і отримувати корисну інформацію спеціально для лісових досліджень. Він складається з кількох основних модулів для обробки даних хмари точок LiDAR, включаючи візуалізацію хмари точок, обчислення лісової метрики на основі LiDAR, створення цифрових моделей, регресійні моделі та сегментацію окремих дерев. LiForest має кілька основних функцій:
1. Знання предметної області: ми маємо багаторічний досвід застосування в лісовому господарстві та розробили інструменти, які відповідають потребам лісівників та екологів за допомогою інноваційних алгоритмів LiDAR.
2. Можливість великих даних: оскільки дані LiDAR часто є дуже великими наборами даних (наприклад, рівня терабайтів), ми розробляємо наші алгоритми, які є масштабованими та здатні обробляти великі дані одночасно.
3. Оптимізуйте обробку та зручні інтерфейси: ми прагнемо зробити дані LiDAR і технологію LiDAR легко застосовними для програм у лісовому господарстві та прагнемо розробити оптимізований процес, який дозволить користувачам виробляти значущі продукти лісового господарства з невеликою потребою або без необхідності змінювати програмні платформи. .
4. Видаліть краєві ефекти: на відміну від багатьох програм LiDAR, які обробляють дані хмари точок плитку за плиткою, це неминуче призведе до проблеми з крайовим ефектом (наприклад, дерево на краю плитки може бути сегментоване на два дерева). LiForest здатний керувати сотнями плиток одночасно та враховувати сусідні плитки, щоб усунути ефект країв.
5. Правильність: оскільки нашою метою є створення корисних показників лісового господарства для підтримки процесів прийняття рішень, надзвичайно важливо мати правильне рішення проблеми. Ми ретельно протестували наші алгоритми, щоб переконатися в правильності результатів.