| Versão | 1.0 |
|---|---|
| Editor | LiForest |
| Data de lançamento | 20 de abr. de 2014 |
| Data adicionada | 20 de abr. de 2014 |
| Os requisitos | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Requisitos | None |
| Total de downloads | 442 |
| Preço | Free to try |
Descrição
O LiForest (software LiDAR para aplicações florestais) fornece uma plataforma que permite aos usuários manipular livremente a nuvem de pontos LiDAR e extrair informações úteis especialmente para estudos florestais. Ele consiste em vários módulos primários para processamento de dados de nuvem de pontos LiDAR, incluindo visualização de nuvem de pontos, cálculo de métrica florestal baseada em LiDAR, geração de modelo digital, modelos de regressão e segmentação de árvore individual. O LiForest possui vários recursos principais:
1. Conhecimento de domínio: temos muitos anos de experiência em aplicações florestais e desenvolvemos ferramentas que atendem às necessidades de silvicultores e ecologistas com algoritmos LiDAR inovadores.
2. Capacidade de dados em massa: como os dados LiDAR geralmente são conjuntos de dados muito grandes (por exemplo, nível de Terabyte), desenvolvemos nossos algoritmos que são escaláveis e capazes de processar dados em massa simultaneamente.
3. Processamento simplificado e interfaces fáceis de usar: nos esforçamos para tornar os dados LiDAR e a tecnologia LiDAR facilmente aplicáveis a aplicativos florestais e visamos desenvolver um processo simplificado que permita aos usuários produzir produtos florestais significativos com pouca ou nenhuma necessidade de alterar as plataformas de software .
4. Remover efeitos de borda: Ao contrário de muitos softwares LiDAR que processam dados de nuvem de pontos bloco por bloco, isso inevitavelmente resultará em problemas de efeito de borda (por exemplo, uma árvore na borda do bloco pode ser segmentada em duas árvores). LiForest é capaz de gerenciar centenas de ladrilhos simultaneamente e levar em consideração ladrilhos vizinhos para remover os efeitos de borda.
5. Correção: como é nosso objetivo gerar métricas florestais úteis para apoiar os processos de tomada de decisão, é fundamental ter a solução certa para um problema. Testamos rigorosamente nossos algoritmos para garantir a exatidão dos resultados.