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我有一个带有分类点云的 las 文件（假设我有 3 个类）。我想生成 3 个不同的 las 文件，每个文件只包含属于 3 个类中的每一个的点。我该怎么做？

如何以可接受的精度计算点云（las 文件）的体积？

树点云的可视化（CloudCompare）：

我正在尝试使用凸包，但由于我有蒸汽和树叶，所以它是不一致的，因为该算法计算了一个错误的网格。

我的代码是：

通过凸包算法计算的网格的可视化：

为了以正确的方式计算体积，我可以实施哪种解决方案？

是否存在“凹壳”算法？我想它会更好地工作。

我有一个果园的 LAS 文件，我正在尝试使用 {lidR} 库中的“segment_tree”函数来分割每棵树。我使用的算法是dalponte2016。

函数输出是每个点都有一个 ID=n，它表示该点是否是 n 树的一部分。结果非常好，但正如您所见，我有一些点转移到不同的树上（图中用白色箭头显示），并且与不同果园行中的错误树相关联。

树分割图。红点代表树梢，黑色背景代表地面。白色代表 N/A 点

我想为算法添加一个功能，以减少这些错误并将这些点关联到同一行中的树（在本例中为果园行）。我考虑过 kNN 算法，但有时到错误质心的距离更短，这让我陷入了死胡同。

也许可以为 LAS 文件“ROW_ID”创建一个新属性，以便每个“tree_ID”必须属于相同的“ROW_ID”。

关于如何实施它的任何想法？

早上好。

我有几个 .laz 文件（从 .ptx 文件生成），我知道在每个文件的前 10 行中，它存在旋转翻译的坐标。像这样：

8975

3365

268.873 606.935 45.2891

-0.983491 -0.180957 0

0.180957 -0.983491 0

0 0 1 -0.983491 -0.180957 0 0

0.180957 -0.983491 0 0

0 0 1 0

268.873 606.935 45.2891 1

......

当我将 PotreeConverter(2.1) 与这些文件一起使用时，然后我在 Potree Viewer(1.8) 中加载这些云时，所有的云都是重叠的。我认为问题在于，当我使用 PotreeConverter 时，不会解释旋转平移坐标的行。

我不知道如何读取 .laz 文件的内容，但如果将文件 .laz 转换为文件 .PTX，那么我可以再次看到文件的首字母行上提供旋转翻译坐标。

有没有办法在 Potree Viewer 中使用旋转平移坐标加载云？

先感谢您。

我在 .las 文件中有一个点云，带有 x、y、z 和强度值。我也有 .tif 格式的 DTM。

我的目标是选择距离地面 10 米的点云点。

如何执行此任务？

我是 Python 的初学者，发现了一些我想测试的代码，因为似乎没有什么对我有用：

在大多数情况下，我的 IDE 似乎没有抛出任何错误。但是说它缺少 .copy .points 等的一些文档。另外，当我运行代码时，我得到：

和：

我究竟做错了什么？我试图适应的代码：https ://gis.stackexchange.com/questions/277317/visualizing-las-with-matplotlib

要获得具有特定区域的 las 数据集的圆形子集，我想使用 lidR::clip_circular()。为此，我首先计算我的 las 数据集的中心点，然后定义我想要使用的半径，以从我的 las 数据集的质心获得正好 500m^2 的子集。该操作有效并且不会引发任何错误，但是结果不正确，请参阅我的短代码片段末尾的 base::print() 。

我也尝试使用 lidR::clip_roi() ，提供一个代表我感兴趣的区域的多边形，但得到了相同的错误结果。现在我不知道如何继续下去。我可以想象，这是关于我正在使用的 crs （EPSG：25832）或者因为该区域是圆形而不是矩形......

（请注意，由于隐私问题，我已将研究区域的确切位置涂黑。但是，我使用的是 EPSG:25832，这是德国使用的公制 CRS。）