| Ausführung | 1.0 |
|---|---|
| Herausgeber | LiForest |
| Veröffentlichungsdatum | 20.04.2014 |
| Datum hinzugefügt | 20.04.2014 |
| Os Anforderungen | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Bedarf | None |
| Downloads insgesamt | 442 |
| Preis | Free to try |
Beschreibung
LiForest (LiDAR-Software für Forstanwendungen) bietet eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, die LiDAR-Punktwolke frei zu manipulieren und nützliche Informationen speziell für Waldstudien zu extrahieren. Es besteht aus mehreren Hauptmodulen für die Verarbeitung von LiDAR-Punktwolkendaten, darunter Punktwolkenvisualisierung, LiDAR-basierte Waldmetrikberechnung, Generierung digitaler Modelle, Regressionsmodelle und individuelle Baumsegmentierung. LiForest hat mehrere Hauptfunktionen:
1. Domänenwissen: Wir verfügen über langjährige Erfahrung in forstwirtschaftlichen Anwendungen und haben Tools entwickelt, die mit innovativen LiDAR-Algorithmen die Bedürfnisse von Förstern und Ökologen erfüllen.
2. Massive Datenfähigkeit: Da LiDAR-Daten oft sehr große Datensätze sind (z. B. Terabyte-Ebene), entwickeln wir unsere Algorithmen, die skalierbar sind und in der Lage sind, massive Daten gleichzeitig zu verarbeiten.
3. Rationalisierung der Verarbeitung und benutzerfreundliche Schnittstellen: Wir bemühen uns, die LiDAR-Daten und die LiDAR-Technologie für forstwirtschaftliche Anwendungen leicht anwendbar zu machen, und zielen darauf ab, einen rationalisierten Prozess zu entwickeln, der es den Benutzern ermöglicht, sinnvolle forstwirtschaftliche Produkte mit wenig oder ohne Änderung der Softwareplattformen herzustellen .
4. Kanteneffekte entfernen: Im Gegensatz zu vielen LiDAR-Programmen, die Punktwolkendaten Kachel für Kachel verarbeiten, führt dies unweigerlich zu Kanteneffektproblemen (z. B. kann ein Baum am Kachelrand in zwei Bäume segmentiert werden). LiForest ist in der Lage, Hunderte von Kacheln gleichzeitig zu verwalten und benachbarte Kacheln zu berücksichtigen, um die Randeffekte zu beseitigen.
5. Korrektheit: Da es unser Ziel ist, nützliche forstwirtschaftliche Kennzahlen zur Unterstützung der Entscheidungsprozesse zu generieren, ist es entscheidend, die richtige Lösung für ein Problem zu haben. Wir haben unsere Algorithmen rigoros getestet, um die Korrektheit der Ergebnisse sicherzustellen.
