有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

pcl_localization_ros2 使用PCL的基于3D LIDAR的ROS2软件包。 绿色：路径，红色：地图（5x5网格大小为50m×50m） IO 输入/ cloud（sensor_msgs / PointCloud2） /地图（sensor_msgs / PointCloud2） / initialpose（geometry_msgs / PoseStamed）（当set_initial_pose为false时） / odom（nav_msgs / Odometry）（可选） / imu（sensor_msgs / Imu）（可选） 输出/ pcl_pose（geome

terrasolid分类各算法及其含义

雷达摄像头融合的算法的基本框架图

mw_lidar_fusion mw_lidar_fusion是用于融合来自两个来源的LiDAR数据的工具。 制作说明 mkdir -p mowito_ws/src && cd mowito_ws/src git clone git@github.com:mowito/mw_lidar_fusion.git cd .. source /opt/ros/noetic/setup.bash catkin build source ./devel/setup.bash 然后，您可以通过以下roslaunch lidar_fusion lidar_fusion.launch启动不同的配置： roslaunch lidar_fusion lidar_fusion.launch

lidar数据处理程序及源码，非常易于上手，对lidar初学极有帮助，不可多得的源码资料。

复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 ： 更快的训练，更快的推理 无锚的方法 无需非最大抑制 示范（在GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括： Velodyne点云（29 GB） ：将数据输入到Complex-YOLO模型 对象数据集的训练标签（5 MB） ：Complex-YOLO模型的输入标签 对象数据集的摄像机校准矩阵（16 MB） ：用于可视化预测 对象数据集的左侧彩色图像（12 GB） ：用于可视化预测 请确保您按照以下方式

Robust Place Recognition using an Imaging Lidar.pdf

松散的 Laspy是一个python库，用于读取，修改和创建LAS LiDAR文件。 介绍 Laspy是用于读取，修改和写入LAS文件的pythonic库。 对LAZ文件的支持依赖于外部库LASzip和LAStools，并且仅限于读取LAS版本1.0-1.3文件。 Laspy与Python 2.6+和3.5+兼容。 Laspy包含一组命令行工具，可用于执行基本文件操作，例如格式转换和验证以及比较LAS文件。 例子 一个简单的示例，展示Laspy的基础。 在这里，我们创建一个仅由输入文件中的地形点组成的输出文件： from laspy . file import File import numpy as np inFile = File ( '/path/to/file.las' , mode = 'r' ) I = inFile . Classification == 2 outFil

通过分析机载雷达（LIDAR）点云数据与航空影像数据特点，提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线，将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边，并以两相邻且垂直的轮廓边相交得到建筑的角点，根据建筑物的同名角点实现机载点云和航空影像的配准融合；将航空影像的光谱信息赋予机载点云，并将光谱信息作为特征向量进行聚类，分离出植被和树木等地物，利用高程信息从光谱信息相似的地面道路和建筑物中分离出建筑物，提取建筑物的轮廓边，完成建筑物轮廓的探测。实验结果表明，利用该方法进行建筑物点云的分类正确率可达97.96%，轮廓边的提取精度可达0.21 m，能够有效的实现建筑物轮廓的探测。