Global Mapper v19引入的新的像素到点工具使用摄影测量原理，从重叠图像生成高密度点云。它使LiDAR模块成为已经功能很强大的的必备Global Mapper扩展功能,尤其是对于无人机专家而言。
下面介绍的是我们的南美和中美洲代理商EngeSat使用该工具处理无人机影像的一个实例，系列屏幕截图说明了使用像素到点工具创建点云的简单分步过程,以及使用其他 LiDAR 模块工具进行一些基本点云编辑的过程。
1. 将无人机图像加载到LiDAR模块中
2. 从加载的图像计算点云
3. 查看生成的点云
4. 对点云进行分类
5. 从点云创建高程网格和等高线
快速简便的过程
从该示例可以看出，只需几步,Laurent 就能从 192 个图像中创建高密度点云,重新分类这些点,并创建数字地形模型并生成等高线。
由于预期激光雷达和其他点云数据集的可用性和应用将日益增加，Global Mapper从15版本中就首次加入了激光雷达模块(Global Mapper的一个附加组件)。在过去五年中,这一流行的组件发展迅速,并提供了一系列强大的工具。
在本期博客中，我们将重点介绍 LiDAR 模块中最重要的五个工具和功能，包括提取矢量要素、从无人机图像生成点云、LiDAR 数据滤波以及生成 3D meshes或模型。
1. Pixels-to-Points（像素到点工具）
像素到点工具是 LiDAR 模块的新成员，用于从重叠图像(尤其是使用无人机捕获的图像)创建高密度点云、正射影像和 3D mesh 的工具。
基于摄影测量原理，”像素到点”过程从多个图像识别对象， 并从多视匹配以生成 3D 点云。作为点生成过程的衍生产品，该工具还可以通过内插点云的 RGB 值来生成正射影像，以及具有逼真的纹理的 3D 模型。
像素到点提供摄影测量方式的点云创建，既经济实惠又简单明了，并越来越多地用作传统 LiDAR 采集的替代方案。
2、自动点云重新分类
LiDAR 模块的自动重新分类工具可以准确识别表示地面、植被、建筑物和电力线的点。
LiDAR 模块中的算法分析点云的几何属性和特征，以快速对这些特征进行分类。此过程通常用于在创建数字地形模型 (DTM) 时分类出地面点。或是在从点云提取其它类型矢量要素(如建筑物或树木)时先分类出地面点。
3、特征提取
特征提取工具用于从已分类的点云中创建矢量对象。
基于一系列可自定义的设置,将代表建筑物、树木和电力线的点云提取为一系列 3D 矢量对象，或者将建筑物提取为 3D 模型。
特征提取对于创建建筑物轮廓线、从分类的 LiDAR 数据定义屋顶结构、电力线和其他 3D 要素特别有用。
4、自定义特征提取
自定义特征提取用于从点云数据中划分出非典型 3D 特征。
该功能通过在一系列连续的垂直路径剖面视图中定义控制节点，从而创建精确的 3D 线或面要素。使用自定义特征提取的示例可用于定义如道路路边、管道或排水沟等。
5、从LiDAR点云创建Mesh
Mesh创建是使用一组选定的点云创建具有逼真颜色或纹理的 3D 矢量对象的功能。
LiDAR 模块提供使用所选点组的 3D 几何和颜色创建三维模型的功能。在 3D 模式下查看时，此模型显示为地物要素的真实3D纹理。
有关Global Mapper LiDAR模块更多功能，请访问网页。
