Überblick über das Toolset "Punktwolke"

Das Toolset "Punktwolke" enthält Toolsets und Werkzeuge zum Klassifizieren, Konvertieren und Verwalten von Punktwolkendaten.

Werkzeuge im Toolset "Punktwolke"

Werkzeug	Beschreibung
LAS färben	Wendet Farben und infrarotnahe Werte aus Orthofotos auf LAS-Punkte an.
LAS extrahieren	Erstellt LAS-Dateien aus Punktwolkendaten in einem LAS-Dataset- oder Punktwolken-Szenen-Layer.
Objekte aus Punktwolke extrahieren	Extrahiert einzelne Objekte aus einer klassifizierten Punktwolke in Punkt-, Polygon- oder Multipatch-Features.
LAS ausdünnen	Erstellt neue LAS-Dateien mit einer Teilmenge der LAS-Punkte aus einem Eingabe-LAS-Dataset.
LAS kacheln	Erstellt verschiedene nicht überlappende LAS-Dateien, deren horizontale Ausdehnungen durch ein regelmäßiges Gitter unterteilt werden.

Werkzeuge im Toolset "Klassifizierung"

Werkzeug	Beschreibung
LAS-Klassencodes ändern	Weist die Klassifizierungscodes und -Flags von .las- und .zlas-Dateien neu zu.
Gebäude aus LAS klassifizieren	Klassifiziert Gebäude in Punktwolkendaten im LAS-Format.
LAS nach Höhe klassifizieren	Reklassifiziert LIDAR-Punkte basierend auf ihrer Höhe von der Bodenoberfläche.
Boden aus LAS klassifizieren	Klassifiziert Bodenpunkte aus LAS-Daten.
LAS-Rauschen klassifizieren	Klassifiziert LAS-Punkte mit abweichenden räumlichen Eigenschaften als Rauschen.
LAS-Überlappung klassifizieren	Klassifiziert LAS-Punkte aus überlappenden Scans von LIDAR-Luftbildvermessungen.
LAS-Klassencodes mithilfe von Features festlegen	Klassifiziert LAS-Punkte, die die zweidimensionale Ausdehnung von Eingabe-Features schneiden.
LAS-Klassencodes mithilfe von Rastern festlegen	Klassifiziert LAS-Punkte mithilfe von Zellenwerten aus einem Raster-Dataset.

Werkzeuge im Toolset "Klassifizierung (Deep Learning)"

Werkzeug	Beschreibung
Punktwolke mithilfe des trainierten Modells klassifizieren	Klassifiziert eine Punktwolke mit einem Deep-Learning-Modell.
Punktwolken-Klassifizierungsmodell evaluieren	Wertet die Qualität eines oder mehrerer Punktwolken-Klassifizierungsmodelle aus, wobei eine gut klassifizierte Punktwolke als Basislinie für den Vergleich der Klassifizierungsergebnisse der einzelnen Modelle verwendet wird.
Punktwolken-Trainingsdaten vorbereiten	Generiert die Daten, die zum Trainieren und Validieren eines Punktwolken-Klassifizierungsmodells verwendet werden.
Punktwolken-Klassifizierungsmodell trainieren	Trainiert ein Deep-Learning-Modell für die Punktwolkenklassifizierung.

Werkzeuge im Toolset "Konvertierung"

Werkzeug	Beschreibung
LAS-Dataset in TIN	Exportiert ein trianguliertes unregelmäßiges Netzwerk (TIN) aus einem LAS-Dataset.
LAS in Multipoint	Erstellt Multipoint-Features aus einer oder mehreren LIDAR-Dateien.

Werkzeuge im Toolset "Objekterkennung (Deep Learning)"

Werkzeug	Beschreibung
Objekte mithilfe des trainierten Modells in Punktwolke erkennen	Erkennt in einer Punktwolke erfasste Objekte mithilfe eines Deep-Learning-Modells.
Trainingsdaten für die Punktwolken-Objekterkennung vorbereiten	Erstellt Punktwolken-Trainingsdaten für Objekterkennungsmodelle mithilfe von Deep Learning.
Punktwolken-Objekterkennungsmodell trainieren	Trainiert ein Objekterkennungsmodell für Punktwolken mithilfe von Deep Learning.