新冠病毒(COVID-19)相关数据&地图资源

随着新冠病毒在全球的大流行,作为GIS&地图制图行业公司,我们认识到需要可靠的数据和有关当前疫情暴发的更新信息。

下面,我们整理了有关已确认的COVID-19病例状况新冠病毒地图和数据的资源列表,部分数据已更新到Global Mapper在线数据资源列表中。

弗吉尼亚大学

https://nssac.bii.virginia.edu/covid-19/dashboard/

为了支持针对最近的冠状病毒大流行的计划和响应工作,弗吉尼亚大学生物复杂性研究所和计划的网络系统科学和高级计算(NSSAC)部门准备了一种可视化工具,该工具提供了一种独特的方法分析由NSSAC,1point3acres(美国)和JHU(01/22/2020-02/13/2020)策划的数据。此来源使您可以查看COVID-19的传播情况,确诊病例,死亡和康复病例。表格形式的数据可以CSV格式下载。

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约翰霍普金斯大学:

https://gisanddata.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6

约翰·霍普金斯大学制作和更新的交互式在线地图。

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该仪表板于1月22日首次公开共享,显示了所有受影响国家/地区已确认的COVID-19确诊病例的位置和数量,死亡和康复情况。它的开发旨在为研究人员,公共卫生当局和公众提供一种用户友好的工具,以跟踪疫情的进展。此外,所有收集和显示的数据都可以免费使用,最初是作为google工作表,现在在GitHub存储库中,以及仪表板的功能层,这些要素层现在包含在ESRI Living Atlas中。该地图使用的主要数据源如下:

1、中国国内的数据主要来自丁香园

2、中国之外的数据主要为手工进行更新,并使用地区和地方卫生部门的官方数据进行确认,包括:中国疾控中心(CCDC),香港卫生署澳门政府台湾疾控中心,欧洲疾控中心(ECDC),世界卫生组织(WHO),以及市和州一级的卫生部门。我们在2月1日开始报告的美国,澳大利亚和加拿大的城市案例报告,主要依靠美国疾病预防控制中心(CDC),加拿大政府澳大利亚政府卫生部以及各州或领地的卫生部门。所有手动更新(中国大陆以外)均由JHU的团队进行协调。

HealthMap.org:

https://www.healthmap.org/covid-19/

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该地图汇编了许多可用的政府和新闻来源的数据。该地图具有动画功能,可显示全球COVID-19的进展和扩散。

世界卫生组织(WHO):

https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports

世界卫生组织(WHO)COVID-19 dashboard

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欧洲疾病预防控制中心(ECDC):

https://www.ecdc.europa.eu/en/covid-19-pandemic

欧洲疾病预防控制中心分享有关在欧洲和世界范围内爆发冠状病毒的信息。该网页包含指向交互式地图的链接,这些地图显示了在欧洲和全球范围内确诊的COVID-19病例。

Infection2020.com:

https://infection2020.com/

此特定来源反映了美国当前COVID-19的情况。此页面上使用的数据会经常刷新,并包括按州和县分类的美国案例的细分。

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美国疾病预防控制中心(US CDC):

https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/cases-updates/cases-in-us.html

美国疾病预防控制中心网站提供有关美国COVID-19情况的信息。其中包括表格,图表和地图,显示了疾病的传播情况,以及有关COVID-19疾病的信息页以及CDC如何应对这种大流行。

Global Mapper中的在线资源:

来自约翰霍普金斯大学地图的点数据已添加为Global Mapper中的在线数据源。该数据每天更新,可基于要素服务进行下载。打开在线数据源对话框,然后寻找新的** COVID-19 **来源文件夹即可下载。

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华盛顿大学

https://hgis.uw.edu/virus/

该在线互动地图使用户能够跟踪自2020年1月21日以来全球新型和冠状病毒感染的趋势。该地图由华盛顿大学西雅图分校的人文地理信息系统实验室制作。使用的数据来源从以下渠道获取,并且4小时更新1次:

1. National Health Commission (NHC) of the People’s Republic of China 

2. China’s Provincial & Municipal Health Commission, China’s Provincial & Municipal government database 

3. Public data published from Hongkong, Macau, and Taiwan official channels 

4. World Health Organization (WHO)

 5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC) 

6. Public Health Agency of Canada (PHAC)

 7. Baidu

8. the state officals of different states in the U.S. 

9. NBC News

可以在这里下载及时更新的病毒感染数据集(CSV格式)。

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敦卫生与热带医学院

https://vac-lshtm.shinyapps.io/ncov_tracker/

该地图数据主要使用WHO和约翰霍普金斯大学的数据,与其他交互式地图不同的是,添加了SARS/MERS/H1N1/Ebola的对比。

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 中文新冠监控数据资源

在Global Mapper中使用NEXTMap全球高精度DSM/DTM数据

NEXTMap for Global Mapper年度订阅

Intermap和Blue Marble合作,让用户可以直接在Global Mapper中直接访问全球最大的高程数据数据库!
> 即时访问整个地球1.6亿多平方公里的高分辨率NEXTMap高程数据
> 在功能强大的Global Mapper软件中进行详细的地形分析(如生成等高线、流域分析、视线/视域分析、体积计算、填挖分析、飞行录制、地形变化对比等);
> 部分地方可提供1m分辨率的高程数据,具有建筑级别的细节(如下图所示);
> 获取数字表面模型(DSM)和数字地形模型(DTM);
> 按年订阅,低成本,简单;
> NEXTMap高程数据会不断更新,获取最新数据以确保您对项目的信心。

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说明:
>本产品按年收费,如果您具有5个以上用户或是想开通企业账户,可以有相应的折扣,请联系我们
>数据仅限在Global Mapper程序内使用,不能导出以在其他软件包中使用;
>本产品价格不包括Global Mapper许可,如需购买Global Mapper软件,请
联系我们
>高分辨率数据(1m)目前并非在所有地区都可用。1米/6米/10米覆盖范围请见DSM覆盖范围 DTM覆盖范围
>目前NEXTMap World10(10米)为全球覆盖,NEXTMap One(1米)/NEXTMap 6m(6米)为计划全球覆盖,可以按订单进行生产,如需订购实体数据,请联系我们
>本订阅产品与Global Mapper版本v20.0及更高版本兼容。
>订阅包括每个用户每月可访问50,000个map tiles(1个map tiles大致为4Mb数据量,相当于一个月200G左右,对于多数用户来说,这个数据量是完全可以满足需求的)。

数据覆盖范围(持续更新中)

全球DSM覆盖范围(黄色代表1米覆盖,绿色代表6米覆盖,红色代表10米覆盖,10米为全球覆盖)nextmap for global mapper coverage-DSM.png全球DTM覆盖范围(黄色代表1米覆盖,蓝色代表6米覆盖,红色代表10米覆盖)nextmap for global mapper coverage-DTM.png中国及周边地区DSM数据覆盖情况中国及周边DSM覆盖情况.png中国及周边地区DTM数据覆盖情况中国及周边DTM覆盖情况.png

样例
北京6米DSM/DTM效果
北京-6M DSM-DTM-final.jpg
北京城区洪水分析(水面高为50米)洪水淹没分析(50米).png香港维多利亚港周边6米DSM/DTM效果香港DSM-DTM-final.jpg广西桂林6米DSM/DTM效果桂林DSM-DTM6M-final.jpg内蒙古锡林郭勒盟DSM/DTM效果(10米)内蒙古锡林郭勒盟10M-final.jpg

NEXTMap Vs SRTM
以下我们以湖南衡阳地区,缩放到不同的比例尺下,对比NEXTMap与开源的SRTM数据的对比截图:(显示比例尺约为1:74万)(显示比例尺约为1:24万)(显示比例尺约为1:14万)

Global Mapper在线数据源集成USGS 3DEP数据

Global Mapper新的在线数据源提供全美国高分辨率高程数据服务

3D高程计划(3DEP)是USGS发起的一项工作,旨在收集和处理LiDAR数据并将其连同其衍生产品一起公开提供。现在免费提供3DEP高程数据(DEM)以及几个补充栅格图层,可以供Global Mapper 20.0及更高版本的用户使用。3DEP服务由来自许多不同来源的数据组成,其水平分辨率高达1米。

为了说明数据的质量,以下屏幕截图将左侧的3DEP数据与相同覆盖区域的10米国家高程数据集(NED)进行了比较。

Fort George, Castine, Maine
Bradbury Mountain State Park, Maine
Acadia National Park, Maine
Near Lake Arthur, Louisiana
Grand Tetons National Park, Wyoming. Rendered with a Customer Shader
Zion National Park, Utah
Point Loma, San Diego, California. Rendered with the Slope Shader

如果当前使用的是Global Mapper的20.0版本或更高版本,则可以访问“在线数据源”列表中的3DEP数据。导航到“地形数据”部分,然后选择“ USGS 3DEP高程”。

有关3DEP当前状态和未来计划的更多信息,请访问www.usgs.gov/core-science-systems/ngp/3dep

使用Global Mapper进行无人机处理

无人机拥有量的快速增长给一些潜在的飞行员带来了一个有趣的困境。购买了硬件并收集了一些数据后,许多人通常不清楚它们到底可以做什么?在过去的几年中,我参加了几次针对无人机的贸易展览,我经常被问到的一个问题是:“我可以使用Global Mapper做什么?”答案:很多事情。

  • 制定初步飞行规划

在按下启动按钮之前,最好对项目区域进行虚拟勘查。附近有什么可能的障碍物,地形特征是什么,附近有没有建筑物或其他设施可能会有阻碍飞行,覆盖面积是多少?通过将相关数据加载到Global Mapper中并进行一些基本的飞行前分析,可以回答这些问题以及更多问题。软件内嵌的免费在线数据服务包括高分辨率的航空影像、数字高程模型(DEM),航空图和地形图。Global Mapper的绘图工具可用于勾勒项目现场的范围,以确定覆盖范围,并起草初始飞行计划以优化数据采集过程。所有这些数据都可以传输到运行Global Mapper Mobile的iOS或Android设备,以便对飞行计划参数进行现场检查。

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Global Mapper中免费提供的在线数据服务包括高分辨率的航空影像,数字高程模型(DEM),航空图和地形图等。
  • 地理图像浏览

无人机的最基本功能之一就是拍照,正如我们将在下面讨论的那样,在有足够重叠的情况下,可以将这些图像处理为3D场景。在继续使用此高级功能之前,可以将图像本身作为像片点加载到Global Mapper中以创建地理相册。通过读取嵌入在图像文件中的坐标值,每张照片的拍摄位置均在地图视图中用相机图标表示。使用Global Mapper的“要素信息”(Feature Info)工具,点击像片点将使用计算机的默认图像查看器显示每张照片。在3D查看器中查看时,相机图标将显示在地面上方,从而显示每张图像拍摄时精确的无人机高度。

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可以将图像本身作为像片点加载到Global Mapper中以创建地理相册。通过读取嵌入在图像文件中的坐标值,每张照片的拍摄位置均在地图视图中用相机图标表示。

  • 3D重建

从Global Mapper的19版本开始,Pixels-to-Points工具已集成到可选的LiDAR模块中,该工具可用于分析一系列重叠的图像以创建环境的3D场景。这个强大的组件可识别多张照片中像素的重复特征,并采用摄影测量的基本原理来确定相应表面的三维结构。尽管底层技术原理非常复杂,但用户的体验却非常简单,继承了Global Mapper简单易用的特点。只需加载图像,为相机系统应用必要的设置,如果需要可添加地面控制点,单击“运行”按钮,然后等待其创建高密度点云,并可在需要时同步创建3D模型。像素到点工具的功能将无人机获取的简单图像文件转换为可用于无数3D分析过程的数据。

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像素到点工具的功能将无人机获取的简单图像文件转换为可用于无数3D分析过程的数据集。
  • 正射影像制作

上述点云生成过程的一个副产品是创建正射影像的选项。正射影像定义为栅格图层,其中每个像素的坐标在地理上都是正确的,正射影像是通过将点云中的RGB值网格化而生成的。鉴于其内在的准确性,此2D图像层可用于精确测量或用作数字化或绘图操作的基础图层。

  • DTM创建和地形分析

如前所述,像素到点功能生成的点云可作为Global Mapper中众多分析过程的数据源。与任何未处理的数据集一样,在着手任何有意义的工作流程之前,需要进行一些质量检查,清理和处理。幸运的是,该软件提供了大量的编辑和过滤选项,包括噪声点去除、空间裁剪、地面点识别和自动重分类。分类出代表地面的点后,将使用网格内插工具来创建数字地形模型(DTM),该模型是描绘地面的3D栅格图层。反过来,此地形层可用于创建自定义等高线、计算体积、划定分水岭、进行视线/视域分析,以及在有先前创建的DTM情况下,则可以进行地形变化检测。

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Global Mapper可以从点云数据生成数字地形模型(DTM)
  • 视频回放

除了捕获静止图像外,大多数无人机还配备了必要的硬件来记录视频。除了简单的娱乐用途之外,此功能还适用于建筑物或资产检查,战略侦察,林业检查以及在其他需要远程视角的其他情况下使用。Global Mapper包括一个嵌入式视频播放器,它将在地图窗口中显示无人机的相应位置的同时播放此录像。位置的确定是根据飞行过程中记录的轨迹文件中记录的每个顶点的时间戳得出的。将该文件加载为线路特征并将其与相应的视频文件关联后,可从Digitizer的右键菜单中启动播放。

  • LiDAR处理

不久之前,由于所需设备的尺寸和重量,人们普遍接受激光雷达的采集只能使用有人驾驶飞机进行。这个简单的事实导致了LiDAR收集过程的高成本和物流方面的挑战。如今,LiDAR设备的小型化已达到许多大型无人机的有效负载能力之内。鉴于飞机的飞行范围有限,无人机收集的LiDAR仅适用于小型的局部项目,但是它确实允许频繁地重新飞行项目地点,因此非常适合进行变化检测。Global Mapper以及随附的LiDAR模块提供了用于处理LiDAR数据的多种工具。如前所述,在创建用于地形分析的表面模型之前,可以对点进行过滤和编辑。与摄影测量创建的点云数据相比,LiDAR提供了更完整的非地面特征(如建筑物,电力线和树木)的三维表示。LiDAR模块提供了一组用于识别、重新分类点云数据和提取这些特征为相应矢量对象的工具。

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Global Mapper LiDAR模块提供了一组用于识别、重新分类和提取这些特征作为矢量对象的工具

从根本上说,无人机和地图有很多共同点。两者的目的都是为了提供对感兴趣区域的遥远的感知,并使我们能够看到数据中的空间分布和模式。因此,无人机的主要功能之一就是提供可用于创建地图和其他空间数据集的数据。Global Mapper非常适合此类工作流程,它提供了可供无人机操作员使用的大量工具。

(原文:David McKittrick,编译:陈春华)

LiDAR点云 & 摄影测量点云(PhoDAR)

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使用Global Mapper的“像素到点”工具创建的3D mesh 显示在2D和3D视图中

虽然LiDAR和PhoDAR都是3D点云格式,但是创建每种格式的过程完全不同。其采集(生成)过程的性质决定了数据的结构特征及其对特定应用的适用性。

在本篇博客文章中,我们介绍了两种采集方法之间的差异,以及其理想用途之间的一些不同。

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截图显示了Global Mapper中常规LiDAR数据以高程进行可视化的效果
LiDAR – 优势

  • 主动采集过程

点云中的每个3D点都是实时采集和处理的。

  • 多次回波数据

每个点都包含一系列有用的属性数据,包括回波强度,回波计数和分类信息(后期处理添加)。

  • 数据共享

数据结构已经标准化,为数据共享和互操作性提供了最佳条件。

  • 大区域测量

安装在飞机上的扫描仪可以相对较快地测量大面积的地理区域。

  • 紧凑型设备

与早期的LiDAR硬件不同,扫描仪现在相对紧凑,甚至可以安装在无人机上。

  • 地面(地形)探测

LiDAR可以穿透树叶和类似的障碍物,从而提供目标区域的完整3D表示。即使在森林茂密的地区,也可以进行地面探测。

  • 快速发展的技术

例如,Geiger模式LiDAR(相对于传统的linear模式LIDAR)可以提供100 / sqm或更高的点密度。

  • 精确性

这些点在理论上更准确,尤其是其高程值。

  • DTM生成

LiDAR是生成数字地形模型的理想之选,因为与摄影测量法不同,LiDAR可以“穿透”到地面。

LiDAR – 不足

  • 高成本

传统的激光雷达需要有人驾驶飞机来容纳必要的硬件。

  • 对飞行条件的敏感性

LiDAR采集需要极佳的飞行条件。飞机的高度和速度也会影响点密度。

  • 异常识别较差

原始LiDAR无法识别数据中的异常(例如飞行路径下方的鸟类)。

  • 处理不一致

遇到被错误分类的公开提供的LiDAR文件并不少见。

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左侧为摄影测量生成的点云,右侧为该基于该点云创建的3D模型
PhoDAR – 优势

  • 技术门槛低

这是一种使用成本低至万元的硬件创建点云的更便捷的方法。

  • 按需&多样化的采集方式

可以在相对较小的区域内按需采集数据,进行最少的预先采集规划。

  • 更高的点云密度

点密度通常比传统的LiDAR大很多。

  • 数据可分类

摄影测量点云虽然本身不是LiDAR,但可以应用分类,并且可以导出到las或laz文件。

  • 栅格赋色的点云

每个点都会自动继承相应图像的颜色。

  • DSM生成

因为它无法像LiDAR一样穿透植被,因此非常适合生成数字表面模型。

PhoDAR – 不足

  • 需要有特征要素(地物)

从图像获取点云需要在相应的区域具有明显的可见特征。

  • 要求表面纹理具有多样性

当图像的表面纹理缺乏多样性(例如沙漠地区或大型停车场的表面)时,摄影点云的生成效果不佳。

  • 需要充足的光线

与LiDAR不同,摄影测量法取决于充足的环境光线。生成点云需要清晰的图像,因此在弱光照条件下拍摄图像并不理想。

  • 不宜进行地表探测

摄影无法像LiDAR一样“穿透”树冠。

  • 阴影和天空不起作用

点云生成不适用于包含大阴影或大量天空的图像。

  • 精度取决于地面控制

除非在处理阶段使用了地面控制点,否则水平精度和高程值将不那么准确。

  • 覆盖范围通常有限

摄影测量点云的生成不适用于大面积覆盖区域。

  • 颜色不一致

由于各个图像色彩的变化(不平衡),整个点云表面的色彩通常不一致。

  • 需要更多的清理工作

反射性表面有时会在数据中引起更多的噪声点或异常,这就需要进行手动删除。电力线等更精细的要素可能不会像在LiDAR数据中那样显示。

LiDAR的理想用途

LiDAR是采集更大面积和更精细细节(例如电力线,管道和物体边缘)的数据的理想选择。它也是创建数字地形模型(DTM)的理想选择,因为传感器可以穿透植被,从而可以采集真实的地面点。

PhoDAR(摄影测量点云)的理想用途

摄影测量法是测量具有较少植被的较小区域的理想选择。由于摄影测量法无法像LiDAR那样穿透植被,因此通常更适合于生成数字表面模型,而不是地形模型。

适合LiDAR和摄影测量的理想软件

无论选择哪种点云生成方法,都可以使用 Global Mapper 和 LiDAR模块 来高效地处理成果数据。其广泛的编辑、可视化和分析工具的包括点云编辑和过滤、DTM或DSM创建、特征提取、等高线生成、体积计算等。

【2019第一期Global Mapper LiDAR培训会】成功举办

2019第一期Global Mapper LiDAR培训会

2019年10月17日,由北京易凯图科技有限公司举办的2019年“第一期Global Mapper LiDAR培训班”在南京玄武湖畔江苏辰茂新世纪大酒店成功举行,本次活动吸引了来自北京、天津、山东、江苏、河南、安徽、新疆、辽宁、黑龙江、四川、湖北等省份近30位参与者。此次培训由Blue Marble Geographics的技术支持团队主管Sam Knight主讲,易凯图辅助进行了翻译。

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一天的培训课程详细讲解了LiDAR数据导入,点云可视化、点云编辑,Pixels-to-Points工具,自动分类(噪声、建筑物、植被、电力线),手工分类,要素自动提取,TIN/DEM/DSM生成、等高线生成,流域分析、变化检测等功能,参与者同步在电脑上进行动手操作,最后回答了参与者的问题。此次培训内容非常细致,样例数据十分丰富,取得了很好的效果,受到了参与者的深度好评,一致表示Global Mapper是一款非常好的产品,将在后面的项目中应用并向同行推荐。

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 北京易凯图科技有限公司作为Blue Marble Geographics在中国的唯一合作伙伴,将以本次培训为契机,不断提升公司技术技术实力,并计划推出软件中文版和陆续在国内开展相应的中文培训服务,敬请关注。

Pixels-to-Points™:从无人机图像轻松生成点云

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。

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EngeSat 的 Laurent Martin 使用 LiDAR 模块版本 19 中新的像素到点™工具生成的点云。LiDAR 模块工具分析了 192 张高分辨率无人机图像,以创建此高密度点云。

1. 将无人机图像加载到LiDAR模块中

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加载到 LiDAR 模块中的影像必须包含可重叠的信息。”像素到点”工具分析相邻图像中可识别对象之间的关系,以确定相应表面的三维坐标。
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UAV 的飞行路径和每张照片的位置可以通过叠加项目区域的栅格图像来查看。

2. 从加载的图像计算点云

在此特定示例中选择了 192 个高分辨率图像。该工具将给出估计的完成时间,这取决于图像的大小和图像的数量。
“Calculating Cloud/Mesh “对话框显示图像的统计信息,因为图像由像素到点工具进行分析和拼接在一起。
该过程完成后,将弹出一个警报窗口。

3. 查看生成的点云

生成的点云的新图层现在位于图层列表中。
生成的正射影像的局部放大效果
从 192 个图像生成的新点云最终结果的特写。
生成的点云的 3D 视图。
生成的点云的 3D 视图。
使用路径断面工具的点云断面视图

4. 对点云进行分类

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可以使用 LiDAR 模块工具自动或手动重新分类点。在这里,点云被重新分类为主要是地面点。

5. 从点云创建高程网格和等高线

选择点云图层后,可以通过单击”创建高程网格”按钮生成数字地形模型。
使用路径剖面工具的数字地形模型的横截面视图
只需单击”创建等高线”按钮,即可从数字地形模型生成等高线。

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。