27、激光雷达数据处理与地理空间分析展望

激光雷达数据处理与地理空间分析展望

激光雷达数据处理工作流

激光雷达(LiDAR)数据处理是地理空间分析中的重要环节。为了高效处理LiDAR数据,我们可以采用一个完整的工作流,利用完全开源的工具包SPDLib。选择SPDLib的原因主要有三点:一是它完全开源,使用和处理的数据大小不受限制;二是它非常成熟;三是它提供了丰富的功能。虽然SPDLib也支持全波形LiDAR数据集,但本工作流暂不涉及这方面内容。

工作流主要包含以下几个重要步骤:
1. 将数据转换为SPD格式
- 第一步是将输入的LAS文件转换为SPD文件,可使用 spdtranslate 命令,示例代码如下:

spdtranslate
--if LAS
--of SPD
-b 10
-x FIRST_RETURN
-i LiDAR.las
-o LiDAR_10m.spd
- 各参数含义如下:
参数 含义
--if LAS 输入点数据格式为LAS
--of SPD 输出点数据格式为SPD
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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