
在地理空间分析领域,航空LiDAR数据的处理一直是一个具有挑战性的任务。从庞大的点云数据中提取有价值的洞察和可操作的信息需要先进的技术和专业的工具。然而,一个突破性的软件包的出现,正在彻底改变我们处理这一复杂任务的方式。让我们一起来了解segment-lidar,这个为航空LiDAR数据无监督实例分割而精心设计的革命性工具。
segment-lidar的强大之处在于它巧妙地结合了两项卓越的创新:
通过整合这两个强大工具的优势,segment-lidar为研究人员、开发者和地理空间数据专家提供了一个全新的解决方案,开启了航空LiDAR数据自动处理的无限可能。

要开始使用segment-lidar,只需几个简单的步骤:
conda create -n samlidar python=3.9 conda activate samlidar
pip install segment-lidar
有了这些准备,您就可以开始探索segment-lidar的强大功能了。
以下是一个基本的使用示例,展示了如何利用segment-lidar进行LiDAR数据的分割:
from segment_lidar import samlidar, view viewpoint = view.TopView() model = samlidar.SamLidar(ckpt_path="sam_vit_h_4b8939.pth") points = model.read("pointcloud.las") cloud, non_ground, ground = model.csf(points) labels, *_ = model.segment(points=cloud, view=viewpoint, image_path="raster.tif", labels_path="labeled.tif") model.write(points=points, non_ground=non_ground, ground=ground, segment_ids=labels, save_path="segmented.las")
这个简单的代码示例展示了segment-lidar的核心功能:读取点云数据、进行地面滤波、执行分割,并将结果保存 为新的LAS文件。
segment-lidar提供了丰富的配置选项,允许用户根据具体需求调整参数:
model = samlidar.SamLidar(ckpt_path="sam_vit_h_4b8939.pth", algorithm="segment-geo-spatial", model_type="vit_h", resolution=0.5, sam_kwargs=True) model.mask.crop_n_layers = 1 model.mask.crop_n_points_downscale_factor = 2 model.mask.min_mask_region_area = 500 model.mask.points_per_side = 10 model.mask.pred_iou_thresh = 0.90 model.mask.stability_score_thresh = 0.92
这种灵活性使得segment-lidar能够适应各种不同的LiDAR数据集和分割任务。
segment-lidar不仅仅是一个强大的分割工具,它还提供了:
对于想要深入了解segment-lidar的用户,项目提供了详尽的文档和GitHub仓库。这些资源包含了更多高级功能的说明、最新的源代码,以及与充满激情的3D地理空间分析社区互动的机会。
segment-lidar的出现标志着航空LiDAR数据分析领域的一个重要里程碑。它不仅简化了复杂的数据处理流程,还为地理空间分析开辟了新的可能性。无论您是研究人员、开发者还是地理信息系统专业人士,segment-lidar都为您提供了一个强大的工具,助力您在LiDAR数据分析的道路上不断前进。
随着技术的不断发展,我们期待看到segment-lidar在未来带来更多创新和突破。现在,是时候开始您的segment-lidar之旅,探索这个令人兴奋的航空LiDAR数据分析新世界了!
🚀💻🌍 #LiDAR #地理空间分析 #机器学习 #SegmentAnything #开源软件


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