Laserscanning levert enorme hoeveelheden data. De uitdaging is om hieruit op een efficiënte manier nuttige informatie af te leiden. De eerste stap hierbij is de classificatie van de puntenwolken.
Er zijn verschillende methodes hiervoor. Ik heb een software genoemd HaiClass ontwikkeld die met behulp van Machine Learning uit handmatig of halfautomatisch geclassificeerde trainingsdata een classificatiemodel traint. Dit model wordt dan gebruikt voor de classificatie van andere datasets (inference).
De HaiClass aanpak
- levert goede resultaten
- is geschikt voor statisch, mobiel en vanuit de lucht ingewonnen puntenwolken
- is snel want volledig in C++ geschreven
- draait op de CPU en vereist daardoor geen dure GPU
- kan zonder ingewikkelde installatie onder Windows en Linux gebruikt worden
- is eenvoudig in gebruik door een Windows GUI
- gebruikt LAS/LAZ als invoer- en uitvoerformaat
Ik heb trainingsdatasets en classificatiemodellen voor Mobile Mapping op de weg, statische, mobiele en airborne scans van het spoor en algemene laseraltimetrie.
Een gedachte over “Classificatie van puntenwolken”