Realizzerò il delineamento della chioma degli alberi 3D e la segmentazione della nuvola di punti lidar
La soddisfazione del cliente è la mia prima priorità
Informazioni su questo servizio
Stai cercando servizi professionali di delineamento della chioma degli alberi 3D e segmentazione della nuvola di punti LiDAR? Sei nel posto giusto!
Offro servizi esperti di GIS, Remote Sensing e elaborazione di nuvole di punti 3D utilizzando algoritmi spaziali avanzati (modelli di altezza della chioma, segmentazione watershed controllata da marker, PCA e clustering K-Means).
Servizi inclusi:
- Elaborazione di nuvole di punti LiDAR 3D (.las / .laz filtraggio e classificazione)
- Generazione di modello di altezza della chioma (CHM) e levigatura gaussiana
- Delineamento della chioma degli alberi individuali e rilevamento di apice/cima degli alberi
- Analisi del profilo spaziale 3D e trasformazioni di coordinate PCA
- Visualizzazioni dei dati: cluster di punti 3D, confini dei bacini idrografici e istogrammi di frequenza dell'altezza
- Codice sorgente Python (.ipynb) usando Open3D, Laspy, OpenCV e Scikit-Learn
Consegne:
- Dati della nuvola di punti elaborati / raster CHM
- Grafici e mappe di profilo 2D/3D ad alta risoluzione
- Script Python pulito (se scelto nel pacchetto)
Perché scegliermi?
- Precisione e accuratezza: approccio algoritmico supportato da documentazione
- Codice pulito: script Jupyter Notebook completamente documentati
- Consegna rapida: comunicazione chiara e supporto post-progetto
Nota: Ti prego di contattarmi prima di ordinare, così possiamo discutere del tuo dataset LiDAR specifico
Tecnologia:
Excel
•
MATLAB
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Python
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Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato devono essere i miei dati LiDAR?
Lavoro con formati standard come .las, .laz o nuvole di punti ASCII (XYZ). È possibile elaborare anche dataset sintetici.
Ottengo il codice Python usato per l'elaborazione LiDAR?
Sì! Il codice sorgente Python (Jupyter Notebook) con OpenCV, Open3D e Scikit-Learn è fornito nei pacchetti Standard e Premium.

