变邻域搜索算法matlab代码-PC_geomorph_roughness:PointCloud（PC）统计信息和粗糙度计算，用于地貌分析

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变邻域搜索算法matlab代码点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势此代码的算法描述如下：北宾厄姆，北布哈根，约翰逊，俄亥俄州和查德威克（正在审查）：使用激光雷达点云数据评估人为侵蚀和植被丧失覆盖对比的岩性使用代码时，请引用上述论文。点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。输入文件可以来自激光雷达或运动结构（SfM）PC，但应进行地面分类（有关如何对数据进行地面分类的说明，请参见）。该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。该算法以用户定义的间距（例如1m）从PC中选择种子点，并针对具有给定半径的每个种子点计算统计信息。输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信

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