点云数据格式
LAS/LAZ格式
- 用途：主要用于LiDAR（光检测和测距）数据
- 产生源：航空激光扫描、地面激光扫描
- 特点：
- LAS是一种开放的二进制格式，广泛用于交换3D点云数据
- LAZ是LAS的压缩版本，可以显著减小文件大小
PCD (Point Cloud Data)格式
- 用途：机器人技术和计算机视觉应用
- 产生源：3D扫描仪、深度相机、立体视觉系统
- 特点：
- 由Point Cloud Library (PCL)开发和使用
- 支持有组织和无组织的点云数据
PLY (Polygon File Format)格式
- 用途：3D扫描和3D打印
- 产生源：3D扫描仪、photogrammetry软件
- 特点：
- 可以存储颜色和透明度信息
- 支持多边形网格
XYZ格式
- 用途：简单的点云数据表示
- 产生源：各种3D扫描设备
- 特点：
- 最简单的点云格式，每行包含X、Y、Z坐标
- 易于读取和处理，但信息量有限
E57格式
- 用途：工程和建筑领域的3D成像数据交换
- 产生源：地面激光扫描仪
- 特点：
- 支持大规模点云和图像数据
- 可以存储多个扫描和图像
PTX格式
- 用途：Leica扫描仪数据格式
- 产生源：Leica品牌的激光扫描仪
- 特点：
- 包含点云数据和扫描仪位置信息
- 支持intensity和RGB颜色数据
砺剑天眼主要点云格式
las1.0
las1.1
las 1.2
点云Las主要处理软件/库
CloudCompare
- 类型：开源软件
- 平台：Windows, macOS, Linux
- 特点：
- 强大的点云和网格处理能力
- 支持大型点云数据集
- 提供多种分析和可视化工具
LAStools
- 类型：部分免费，部分商业
- 平台：主要为Windows，部分工具支持其他平台
- 特点：
- 快速高效的LAS/LAZ处理工具集
- 命令行界面，适合批处理
- 包含可视化工具lasview
QGIS with LAStools plugin
- 类型：开源软件
- 平台：Windows, macOS, Linux
- 特点：
- 结合GIS功能和LAS数据处理
- 可以通过插件扩展LAS处理能力
FugroViewer
- 类型：免费软件
- 平台：Windows
- 特点：
- 专门设计用于查看LAS/LAZ文件
- 简单易用，适合快速预览
ArcGIS Pro
- 类型：商业软件
- 平台：Windows
- 特点：
- 强大的GIS和点云处理功能
- 提供高级分析和可视化工具
Global Mapper
- 类型：商业软件
- 平台：Windows
- 特点：
- 综合GIS软件，支持多种数据格式
- 提供LiDAR模块用于处理点云数据
Pointools (现为Bentley Pointools)
- 类型：商业软件
- 平台：Windows
- 特点：
- 专业的点云处理和可视化软件
- 适用于大型工程项目
TerraScan (Terrasolid)
- 类型：商业软件
- 平台：Windows
- 特点：
- 专门用于处理机载LiDAR数据
- 与MicroStation集成
PDAL (Point Data Abstraction Library)
- 类型：开源库
- 平台：跨平台
- 特点：
- 命令行工具和程序库
- 适合开发人员和高级用户
PotreeConverter + Potree Viewer
- 类型：开源软件
- 平台：跨平台（基于Web）
- 特点：
- 将大型点云转换为web友好格式
- 提供基于WebGL的在线查看器
砺剑天眼数据处理主要使用软件
Terrasolid
Las点云Cesium 流程
流程
主要工具
1 数据预处理和坐标转换：
- LAStools：
laszip用于压缩/解压，lasground用于分类，lasthin用于降采样 - PDAL：提供了丰富的点云处理功能，包括滤波、分类和坐标转换
- PROJ库：用于坐标系转换
2 转换为3D Tiles：
- Cesium ion：Cesium提供的云服务，可以自动将点云数据转换为3D Tiles
- py3dtiles：一个Python库，可以创建3D Tiles
- NodeJS 3D Tiles库：如
@loaders.gl/3d-tiles
3 优化和LOD创建：
- Cesium 3D Tiles工具：如果使用Cesium ion，这一步会自动完成
- 自定义脚本：使用Python或Node.js编写脚本来创建LOD结构
4 Web服务器部署：
- Node.js：使用Express.js创建简单的服务器
- Apache或Nginx：配置静态文件服务
5 Cesium集成：
- DC 封装
点云着色
真实颜色显示
- 描述：使用点云采集时记录的实际RGB颜色值
- 适用场景：当点云数据包含真实颜色信息时，如摄影测量生成的点云
高程着色
- 描述：根据点的高度值使用颜色渐变
- 适用场景：地形分析、建筑物高度分析
强度值着色
- 描述：基于激光反射强度值进行着色
- 适用场景：材质分析、路面检测
分类着色
- 描述：根据点的分类信息（如地面、植被、建筑物）使用不同颜色
- 适用场景：城市规划、植被分析
距离着色
- 描述：基于点到扫描仪的距离进行着色
- 适用场景：扫描质量评估、覆盖范围分析
自定义属性着色
- 描述：根据点云中的其他属性（如温度、湿度等）进行着色
- 适用场景：特定领域分析，如热成像结合的点云
单色显示
- 描述：所有点使用相同颜色，但可能根据光照效果产生明暗变化
- 适用场景：形状分析、几何特征提取