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我正在尝试使用 LIDAR 数据评估建筑物的高度，为简单起见，假设最高点可以。

我的问题是过滤数据中的高峰值和噪声。我试图获取建筑物的多边形区域及其周围的区域，将数据存储到 1 英尺的桶中并过滤小桶，然后从地面高度中减去建筑物高度以获得真实高度，但事实并非如此工作得很好。

我还考虑过使用回归算法进行机器学习。

我的问题：

  1. 是否有工具和现成的功能可以帮助我进行建筑高度评估？过滤激光雷达数据的最佳工具是什么？

  2. 我阅读了有关 rapidlasso 地面分类的信息 --> 建筑物高度，您认为 cab 可以帮助我更准确地评估高度吗？

  3. 美国是否有一些真实（真实）建筑高度的来源，所以我可以训练和评估我的模型？

该主题的任何其他输入将不胜感激。谢谢。

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由于您已经在研究 rapidlasso，而且显然是 LAStools，我想说您无需再看下去，因为 LAStools 拥有您需要的所有“工具”。

rapidlasso 网站上有几篇关于如何解决此问题的帖子，您可以加入电子邮件组并向许多用户发布问题。我不知道您使用的是什么系统，但 LAStools 也会与 ArcMap 集成 - 所以也许这是您熟悉的另一个软件？

我不对建筑物进行分类，但我确实对其他事物的高度进行了分类，例如树木/植被，是的，lasground 对此非常有用。

抱歉，但我不知道任何美国地面实况消息来源。你不能用本地数据来训练你的模型，比如你用测角仪或类似工具测量过的建筑物吗？

于 2015-12-01T14:30:38.373 回答