Linuxowe alternatywy do wizualizacji i analizy zestawów danych LiDAR?

11

Od dłuższego czasu używam oprogramowania opartego na systemie Windows do wizualizacji i analizy zestawów danych LiDAR dla aplikacji leśnych. Ostatnio zacząłem przenosić całą moją pracę na platformę Ubuntu, ale wciąż szukam dobrego oprogramowania do pracy z zestawami danych LiDAR.

W odniesieniu do systemu Windows najlepsze dostępne bezpłatne oprogramowanie to:

  1. Tylko do wizualizacji:

    a) Quick Terrain Reader jest zdolny do otwierania gotowych cyfrowych modeli wysokości (DEM) i chmur punktów i umożliwia użytkownikom swobodne poruszanie się po terenie w szybki i intuicyjny sposób.

    b) FugroViewer jest solidnym, łatwym w użyciu darmowym oprogramowaniem zaprojektowanym, aby pomóc użytkownikom w pełni wykorzystać swoje dane geoprzestrzenne.

    c) PointVue LE to BEZPŁATNE narzędzie do wizualizacji LIDAR 3-D, którego można użyć do wizualizacji danych LIDAR w formacie ASPRS LAS w wersji 1.1.

  2. Do analizy i wizualizacji:

    a) FUSION / LDV zapewnia szybki, wydajny i elastyczny dostęp do LiDAR i zestawów danych terenu.


Odkąd przeprowadziłem się do Ubuntu, dość trudno było zastąpić oprogramowanie, z którego korzystałem. Do tej pory znalazłem kilka alternatyw, ale nie tak dobre jak te dla systemu Windows:

  1. Do wizualizacji:

    a) Wizualizacja LiDAR została zaimplementowana jako out-of-core renderer chmur punktów w wielu rozdzielczościach . Moduł renderujący jest w stanie wizualizować największe skany LiDAR, które obecnie mamy, zawierające do 11,3 miliarda (11,3 * 109) punktów próbkowania, przy interaktywnych częstotliwościach klatek przy użyciu stałej pamięci podręcznej.

    b) LAG jest narzędziem do wizualizacji, inspekcji i klasyfikacji chmur punktów LiDAR. Obecnie obsługuje formaty plików LAS i ASCII.


Niestety nie mogłem znaleźć niczego do przetwarzania takiego jak FUSION.

Czy ktoś doświadczył dobrego darmowego oprogramowania dla Linuksa związanego z analizą plików LiDAR?

Nie wymieniaj tylko innego oprogramowania, ale wyjaśnij, dlaczego go używasz i polecaj!

Gorgens
źródło
Czy jesteś również zainteresowany podejściami do baz danych? Wygląda na to, że przechowywanie go w PostGIS byłoby logiczne i otwierałoby kilka innych sposobów przeglądania (ale nie znam twojego przepływu pracy)
djq
Czy zająłeś się badaniem którejkolwiek z tych opcji? Kilka lat temu przeniosłem się z systemu Windows na Ubuntu (nie oglądając się za siebie) i jestem wielkim fanboyem Postgres / PostGis, więc korzystam z Postgres do przechowywania / analityki i Pythona lub webgl do viz, w zależności od kontekstu. Zainteresowany twoimi ustaleniami.
John Powell,

Odpowiedzi:

4

SPDlib zapewnia bardzo kompleksowe narzędzia do przetwarzania danych ze skanowania laserowego (zarówno danych naziemnych, jak i lotniczych). Jest dostępny dla systemu Linux i można go łatwo zainstalować za pomocą Anacondy . SPDlib posiada również przeglądarkę o nazwie, która może być używana do wizualizacji chmur punktów (patrz zrzut ekranu). Istnieje wiele bardzo przydatnych samouczków na temat wiki i tego bloga

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Inną rekomendacją jest biblioteka Point Data Abstraction Library (PDAL) , która zapewnia szeroką funkcjonalność przetwarzania LiDAR i udostępnia podobieństwa do GDAL.

dmci
źródło
W Anaconda sama przeglądarka jest dostępna tylko dla MAC ( źródło )
Kamiccolo,
2

Istnieje rozszerzenie PostgreSQL Pointcloud do przechowywania danych chmury punktów (LIDAR). Boundless ma doskonały samouczek przedstawiający niektóre funkcje dostępne w tym rozszerzeniu. Zasadniczo jest to krytyczne łącze w wielu rurociągach przetwarzających LiDAR.

Opierając się na odpowiedzi dmci, dla aplikacji leśnych SPDlib ma spdmetricspolecenie, które pozwala tworzyć metryki siatki, bardzo popularną funkcję FUSION.

Aaron
źródło
2
Ten nieograniczony samouczek jest bardzo pomocny. Pracowałem ostatnio nad budowaniem danych geograficznych i drzew z Lidaru i innych źródeł i właśnie znalazłem tę odpowiedź. Dzięki.
John Powell,
1

Oświadczenie: Jestem w zespole programistów.

Od pewnego czasu na Politechnice Wiedeńskiej opracowujemy narzędzie wiersza polecenia do orientacji i przetwarzania danych ze skanowanego laserowo skanera. Od zeszłego lata nasz produkt jest dostępny również dla Linuksa: OPALS . Dostępna jest bezpłatna wersja demonstracyjna obsługująca przetwarzanie do miliona punktów, a także bezpłatne licencje na pracę dyplomową.

Moim zdaniem OPALS zapewnia doskonałą platformę do eksperymentowania z danymi chmury punktów, a także przepływami pracy programu do automatycznego uruchamiania (możliwe jest wykonywanie skryptów przez Python i Bash). Wtyczka QGIS zapewniająca GUI jest w trakcie wypuszczania tego lata (ale na początek tylko dla systemu Windows).

Dołączona przeglądarka chmur punktów (opalsView) jest oparta na MatLAB i może mieć problemy z uruchomieniem w systemie Linux, ale widziałem, że masz na to alternatywy.

Więc moje doświadczenie może być stronnicze, ale nie chciałbym przegapić OPALS.

LuWi
źródło
1

Zasadniczo, jak już wspomniałeś, najlepsze oprogramowanie jest dostępne tylko dla systemów Windows i możesz się pogodzić z używaniem WINE dla twojego problemu. Poza tym:

  • GRASS jest oczywistym twoim pierwszym i najlepszym wyborem oraz tym, z czego korzystałem przez większość czasu. Mają nawet stronę wiki wyjaśniającą, jak ładować / konwertować / analizować / wizualizować dane LiDAR.
  • Możesz używać ładnych LAStools i GRASS / SAGA do przetwarzania i wizualizacji.
  • Opticks ma również możliwości LiDAR, jeśli dobrze pamiętam
  • Narzędzia BCal LiDAR pozwalają również na wizualizację danych LiDAR (do użycia z oprogramowaniem Envi. Może warto rozważyć użycie WINE)
Kulik
źródło
1
jak zauważyłeś w moim pytaniu, proszę o podzielenie się dobrymi doświadczeniami z zakresu oprogramowania . Jeśli po prostu google to znajdziesz wiele alternatyw, ale nie dokładnie tych dobrych. Tutaj możemy udostępniać więcej niż linki, ale wiedzę i opinie!
Gorgens,
1
rzeczywiście LASTools to bardzo dobre rozwiązanie, ale nie jest za darmo!
Gorgens
1

Nie bezpośrednio do wizualizacji chmury punktów, ale do przetwarzania jej z niektórymi pakietami R. Przykłady: lidR i rLiDAR .

Muzo583
źródło
Proszę nie tylko wymieniać oprogramowanie. Dlaczego używasz i rekomendujesz R i jego odpowiednie pakiety? Jak się mają do Fusion? Łatwy w użyciu w systemie Linux? W jaki sposób?
Andre Silva
1

Najlepszym rozwiązaniem jest ccViewer, który jest dostarczany z CloudCompare . Obsługuje zarówno Linux, jak i MacOS. Do analizy szukałem narzędzi w Python, R lub Julii. Wygląda na to, że możesz także skompilować LAStools dla Linuksa .

Adam Erickson
źródło
-2

Wygląda na to, że (tak mówią użytkownicy) LAStools działają poprawnie przez „Wine” w systemach Linux i MacOS. Ale jeśli chodzi o oglądanie ... lasview z pewnością nie jest najlepszą przeglądarką LiDAR.

LAStools
źródło
Nie używaj swoich odpowiedzi do reklamowania witryny pomocy, z którą prawdopodobnie jesteś powiązany.
PolyGeo