| Versione | 1.0 |
|---|---|
| Editore | LiForest |
| Data di rilascio | 20 apr 2014 |
| Data aggiunta | 20 apr 2014 |
| Requisiti del sistema operativo | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Requisiti | None |
| Download totali | 442 |
| Prezzo | Free to try |
Descrizione
LiForest (software LiDAR per applicazioni forestali) fornisce una piattaforma che consente agli utenti di manipolare liberamente la nuvola di punti LiDAR ed estrarre informazioni utili appositamente per gli studi forestali. È costituito da diversi moduli principali per l'elaborazione dei dati della nuvola di punti LiDAR, tra cui la visualizzazione della nuvola di punti, il calcolo della metrica della foresta basato su LiDAR, la generazione di modelli digitali, i modelli di regressione e la segmentazione di singoli alberi. LiForest ha diverse caratteristiche principali:
1. Conoscenza del settore: abbiamo molti anni di esperienza nelle applicazioni forestali e abbiamo sviluppato strumenti che soddisfano le esigenze di forestali ed ecologisti con algoritmi LiDAR innovativi.
2. Enorme capacità di dati: poiché i dati LiDAR sono spesso set di dati molto grandi (ad es. livello di terabyte), sviluppiamo i nostri algoritmi che sono scalabili e in grado di elaborare dati enormi contemporaneamente.
3. Semplificazione dell'elaborazione e interfacce intuitive: ci sforziamo di rendere i dati LiDAR e la tecnologia LiDAR facilmente applicabili alle applicazioni forestali e miriamo a sviluppare un processo semplificato che consenta agli utenti di produrre prodotti forestali significativi con poca o nessuna necessità di modificare le piattaforme software .
4. Rimuovere gli effetti sui bordi: a differenza di molti software LiDAR che elaborano i dati della nuvola di punti piastrella per piastrella, ciò comporterà inevitabilmente il problema dell'effetto bordo (ad esempio, un albero nel bordo della piastrella può essere segmentato in due alberi). LiForest è in grado di gestire centinaia di tessere contemporaneamente e di prendere in considerazione le tessere vicine per rimuovere gli effetti di bordo.
5. Correttezza: poiché il nostro obiettivo è generare metriche forestali utili per supportare i processi decisionali, è fondamentale avere la giusta soluzione per un problema. Abbiamo testato rigorosamente i nostri algoritmi per garantire la correttezza dei risultati.
