点云数据生成DEM，并导出三维模型

一颗大头梨

已于 2023-03-06 08:04:02 修改

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分类专栏： 3Ds max及maxscript脚本语言（日常）文章标签： 3dsmax

于 2021-08-22 15:59:48 首次发布

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本文详细介绍了点云数据的去噪、插值、DEM生成过程，包括ArcGIS中las数据集的创建与转换，Global Mapper的栅格转DEM操作，以及使用3dsmax导入DEM并导出三维模型的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

1 点云去噪

噪声会对DEM的生成结果产生较大影响，下图为存在噪声情况下，生成的DEM。

在这里插入图片描述
因此，首先要进行去噪工作。

2 点云插值（上采样、增采样）

原始数据点可能存在分布不均匀的情况，需要对去噪后的点云进行内插


图1 插值前	图2 插值后

具体步骤请参考

移动最小二乘实现点云插值（上采样 | 增采样）详细讲解❤️❤️❤️

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使用点云生成数字高程模型（DEM）的方法

TechRoarX的博客

08-22

2992

使用点云生成数字高程模型（DEM）的方法数字高程模型（DEM）是地理信息系统（GIS）中常用的一种数据格式，它将地表上的地形高度信息转换为数字化的数据。本文介绍如何使用Python和Open3D库生成DEM，以及如何可视化DEM和原始点云数据。我们使用公共数据集提供的点云数据来生成DEM。这个点云数据包含了一个屋顶的三维模型，我们需要从这些点中创建一个DEM。数据可以从以下链接下载：在下载完成后，我们可以将数据以.pcd格式导入Python中。为了使用Open3D库，我们需要将其导入Python中。

第107章 PCL PointCloudToMesh 点转面建模详细讲解

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05-01

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如何基于倾斜摄影模型提取点云数据？

Lingyisc的博客

11-12

991

要将倾斜摄影OSGB数据转换为点云数据，首先需要理解OSGB数据的基本结构与点云数据的不同。OSGB格式通常存储的是地理坐标、矢量数据或栅格数据，而点云数据则是由大量的三维坐标点（X, Y, Z）组成的三维空间数据。

点云图生成3D模型

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通过点云图（灰度图）的灰度值来模拟三维模型到双目的距离大小，再根据原始二维图像赋RGB颜色值，最终获取一个3D模型

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weixin_39850062的博客

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机器之心发布作者：赵悠悠中科院计算所、香港城市大学、英国卡迪夫大学以及加拿大西蒙弗雷泽大学的研究者，近日提出了一种能够表达几何细节和复杂拓扑结构的三维模型深度生成方法 SDM-NET，解决了之前方法的一部分局限性，使得生成的模型具有高质量的几何细节并可以支持快速编辑。该研究已被计算机图形学顶会 Siggraph Asia 2019 接收。三维模型的生成一直是计算机图形学领域一个热门方向。不同于三维...

使用点云数据创建数字高程模型（DEM）

dayuhaitang1的博客

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使用点云数据创建dem

从点云到网格点云到三维网格模型

weixin_50547796的博客

07-30

989

点云处理在计算机视觉和计算机图形学领域中得到广泛应用，点云是由大量的三维点组成的数据集，它们可以表示物体的形状、表面细节以及环境的几何信息，直接对点云进行分析和处理可能会面临一些挑战，因为点云数据的不规则性和无结构性，为了克服这些问题，将点云转换为网格点云是一个常见的预处理步骤。一旦我们将点云数据表示为网格点云，我们可以进一步将其转换为三维网格模型，在计算机图形学中，三维网格模型通常用于表示物体的几何形状和拓扑结构，在网格点云的基础上，我们可以使用各种算法进行网格重建和曲面重建，生成光滑的三维网格模型。

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张伟的专栏

12-03

8526

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globalmapper14.rar

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在本主题中，我们将深入探讨如何利用Global Mapper进行点云数据处理，生成数字高程模型（DEM）并导出三维模型。首先，我们需要理解点云数据。点云是由激光雷达（LiDAR）或结构光扫描仪等设备生成的大量空间坐标点...

Trimble RealWorks处理点云数据（九）之点云分类后将地面导入Arcgis生成DEM

yilvyangguang520的博客

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如何让实景三维倾斜摄影机载LiDAR三维激光扫描车点云数据顺畅服务于高速公路市政道路BIM改扩建正向三维可视化设计？高效建立精准地表三维模型DEM，让勘测与设计专业更直接地完成三维设计工作。

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像AutoCAD这种常用的矢量信息平台中或者BIM设计平台中。导致先进的实景三维技术迟迟没能良好的服务于这些专业领域。也就是说我们现在看到的像中间的这个是类似于像一个隔离带。像这种斜坡的提取模式跟前面我们看到提取标线是非常类似的。可以看到这些点位呢都是和点云数据的空间位置附合在一起。也为实景三维数据到BIM正向设计应用提供了无缝的衔接。对于设计专业来讲经常会需要这个位置的地表的三维模型。跟我们看到的道路两边的这些像马路牙子都是比较类似的。面向工程BIM设计应用的同仁们带来一些思路上的启发。

基于点云的DEM构建.rar

05-30

基于激光雷达点云数据，采用规则格网的方法构建DEM，使用的时候记得更改数据的路径和名称。欢迎下载和交流。

三维点云模型

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三维典型Bunny,dragon点云数据文件，正确打开即可使用

Python点云数据处理及生成三维点云模型

AuSwift的博客

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本文将介绍如何使用Python处理点云数据，并通过点云数据生成三维点云模型。我们将使用Python中的开源库进行点云数据的处理、可视化和模型生成。，我们可以方便地进行点云数据的处理、可视化和模型生成。点云数据的预处理、转换和保存操作提供了更灵活的数据处理方式，并为后续的应用（如目标检测、姿态估计等）奠定了基础。以上是一份使用Python处理点云数据并生成三维点云模型的简要教程。本文介绍了如何使用Python处理点云数据并生成三维点云模型。

点云数据生成三维模型_Agisoftphotoscan生成三维模型步骤

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随着航空测量技术的飞速发展，利用低空无人飞机进行航空摄影获取遥感数据已成为现实。利用Agisoftphotoscan软件进行影像数据处理，生成数字地表模型(DSM)和正射影像图(DOM)产品的生产。数据生产流程1：无人机的用途及种类的不同，无人机所获取的POS数据其文件格式也各有不同，这里首先要将POS数据格式做一定的修改，让其能顺利导入软件PhotoScan当中去。打开photoscan软件，然...

Python编程处理点云数据并生成三维点云模型

XsupDatabase的博客

09-26

1601

本文将介绍如何使用Python编程语言处理点云数据，并生成三维点云模型。通过以上的步骤，我们可以使用Python编程处理点云数据，并生成三维点云模型。函数对点云数据进行Voxel下采样，指定了每个Voxel的尺寸为0.01。对象代表了配准结果，通过将源点云数据应用配准变换，可以实现点云数据的配准效果。函数对点云数据进行Poisson表面重建，指定了重建的深度为9。函数提取了源点云数据和目标点云数据的FPFH特征。函数对下采样后的点云数据进行离群点滤波，其中。函数实现了点云数据的可视化。

航测无人机las点云数据生成DEM

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qq_43173805的博客

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“ 做航测的同僚都知道，Pix4D或者CC（ContextCapture）都可以生成DSM，往往高程点提取以及土方计算都需要用到DEM，PhotoScan软件可以提出地面点并只应用地面点连接三角网，然而分类效果差，生成的DEM不管是平整度还是精度，都不理想。而传统等高线生DEM需要耗费较长时间，以下提供一种参考方法，供大家探讨。 ” 1 点云数据 航测类软件大多可以生成点云数据，如Pix4D，PhotoScan，CC等，此次点云数据为citymapper2相片基于CC生产的Las点云。 2 筛选地面点筛.

基于点云的三维物体表示与生成模型

ByteJolt的博客

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随着深度学习技术的不断发展，相信基于点云的三维物体表示与生成模型将在未来的研究和应用中发挥更大的作用。PointNet是一种基于神经网络的点云表示模型，它通过多层感知器（MLP）和最大池化操作对每个点的局部和全局信息进行提取，进而得到点云的全局表示。基于点云的三维物体表示模型旨在学习将点云数据映射到一个低维的特征空间中，以实现对三维物体的有效表示和分析。VAE是一种基于概率编码器-解码器框架的生成模型，通过学习一个低维的潜在空间表示，将输入的随机噪声向量映射到一个合理的点云表示。一、点云的表示与处理。

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### 航测点云生成DEM的方法 #### 方法概述航测点云数据能够通过多种方式转换成数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)，这些方法不仅限于特定软件，还包括一系列处理步骤来确保最终产品的质量和准确性。对于基于图像的航空测量项目而言，利用像点云大师这样的工具可以从照片中提取结构化信息，并进一步加工成为有用的地理空间产品。 #### 工具介绍 - **Pix4D/ContextCapture (CC)**：这类专业的摄影测量软件可以直接从重叠的照片集中重建三维场景，并自动生成DSM（Digital Surface Model），即表面模型；但是为了得到更精确反映地形特征而不含植被建筑等地物高度影响的地表模型——也就是真正的DEM，则需额外操作去除非地面要素[^3]。 - **PhotoScan**：虽然此款软件也具备一定的能力去识别并筛选出所谓的“地面点”，从而建立仅由地表构成的三角网格(TIN)，不过其分类性能相对较弱，在复杂环境下难以达到理想的平整度与分辨率标准。 - **点云大师**：不同于传统的激光扫描仪所获得的数据集，该平台支持基于影像资料构建高质量的点云表示形式，进而实现对地貌形态的有效捕捉和表达。值得注意的是，这种方法同样适用于制作DEM文件[^1]。 #### 技术流程说明当采用局部分块算法时，整个过程涉及到了将原始观测值按照一定规则划分为若干子区域，再分别求取各部分内所有样本点的最大最小Z坐标值作为边界条件，以此为基础形成栅格化的高度场描述。具体来说： 1. 输入待处理的点云集； 2. 应用局部分割策略划分单元格； 3. 计算每一块内的平均海拔或其他统计量代表整体水平面位置； 4. 输出二维数组格式的结果，其中每个元素对应着相应地理位置处的高度数值[^2]。 ```matlab % MATLAB伪代码示例 function elevModel = pc2dem(pointCloudData) % 定义参数... % 执行分割... % 遍历每一个区块... % 获取当前范围内的点集合 % 提取出z方向上的极值或均值 end % 构造输出矩阵elevModel end ```