Global Mapper LiDAR模块v22版的【5大新功能】

LiDAR Module^®是Global Mapper^®的可选模块，它提供了先进的点云处理工具，包括Pixels to Points^®，可使用重叠的无人机图像创建摄影测量点云，自动和手动点云分类以及特征提取，水体置平等。

LiDAR Module的最新版本包括几个新工具，以及对许多现有功能的改进。本文重点介绍前五大新功能：

新的Terrain Paint工具

Terrain Painting是一组地形编辑工具，可提供以交互方式修改网格化高程数据集（DEM）的高程值的功能。通过使用简单的绘图工具，激光雷达模块的这一创新功能可用于填补DEM中的空白，平滑DEM、升高或降低定义区域内的高程或设置为特定的高值。以这种方式动态编辑DEM图层对于场址规划，建模以及清理或改进传感器生成的DEM数据很有用。该工具可用于所有类型的网格化DEM据集，包括DSM和DTM，测深数据集，激光雷达衍生的地形数据等。

“填充间隙”操作用于填充地形的缺失区域。

“Smooth Terrain – Average（平滑地形-取平均）”操作用于创建更清洁的地形表面。

在这个示例中，“设置地形高度”工具用于创建道路的模拟路径。羽化效果会产生向周围地形的斜坡过渡。

改进的建筑物分类算法

激光雷达模块包含丰富的自动特征识别和点云重新分类工具。底层算法在局部上下文中分析点云的几何结构，以查找与规定格式匹配的模式。具体选项包括对代表高植被或树木，电线，电线杆和建筑物的点进行重新分类。在版本22中，已更新了用于识别点云中建筑物的算法，以在处理来自任何来源的点云数据时提供对人造结构的更准确反映。

橙色点为自动分类的建筑物点。

改善建筑物提取效果，具有更好的3D形状简化

对点云进行分类后，可以创建单个矢量特征，以反映对象的三维特征。例如，可以将分类为电力线点的那些点进行连接来自动生成3D线特征。更有用的特征提取是创建表示建筑物的3D多边形。在版本22中，添加了几个新的设置和选项，并且矢量化算法已得到显著改进，以提供更准确的建筑物轮廓。现在可以创建单独的平面，从而可以更精确地表示建筑物的特定结构，同时更新了简化算法，从而使屋顶和墙壁更加整洁。

从点云提取的复杂建筑特征为3D多边形。

一个新的选项，可以在使用“Pixels to Points （像素到点）”流程时生成流程摘要报告

像素到点工具可以说是激光雷达模块最强大的组件之一。该工具直接使用无人机采集的重叠图像，通过摄影测量法进行三维重建。激光雷达模块的v22版本对此功能进行了一些改进，其中最值得注意的是新的“后处理报告”，该报告简要总结了数据生成过程中的相关信息。该报告包括输入数据、处理时间、输出数据、质量评估的简要情况，以及各个输出层的可视化表示。该报告为HTML格式，将在您的默认Web浏览器中自动打开，可从该报告中另存为PDF文件。