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
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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