使用Python处理Las文件，提取激光雷达离散点云数据信息（自动选取植被点云样本）

最近获取了一批激光雷达离散点云数据，但是不知如何下手处理，于是查阅资料，发现python的laspy库可以直接处理，于是对此展开了一定的研究。

由于点云数量众多，如果要利用点云进行一些计算或者标注，数据量很庞大，费时费力。

本文主要目的是提取出离散点云数据中的植被区点云，即自动选取植被点云样本，避免手动标注的过程。这样的处理过程直接利用点云信息，比直接利用软件分类来的快得多。

话不多说，直接上码：

1. Las文件处理，点云信息提取

首先导入laspy和numpy库

import laspy
import numpy as np

接着读取存放激光雷达点云数据的las文件

las_file="las0.las"
las=laspy.read(las_file)

查看头文件，这里显示点云格式是7，不懂的同学可以查看laspy的文档，7号格式有介绍

#获取文件头
header=las.header

<LasHeader(1.4, <PointFormat(7, 0 bytes of extra dims)>)>

接着我们查看一下点云的属性字段名

#属性字段名
dimension_names=point_format.dimension_names
all_elements = list(dimension_names)
print(all_elements)