Image 从激光雷达数据生成反射率和距离图像

我需要将激光雷达数据（3D点云）转换为反射图和距离图（图像），以便将它们用作CNN的频道

任何已经使用过激光雷达数据的人都可以帮助我吗

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提前感谢您。

您所指的数据产品通常称为“网格度量”。网格度量是在用户定义的网格（例如光栅单元）内计算的激光雷达点云高度和强度数据集的描述性统计。我使用这两种工具（一组命令行工具）和R中的激光雷达处理包来生成激光雷达网格度量

以下是使用

lidr

软件包的文档示例：

LASfile <- system.file("extdata", "Megaplot.laz", package="lidR")
las = readLAS(LASfile)
colors = height.colors(50)
# Canopy surface model with 4 m^2 cells
metrics = grid_metrics(las, max(Z), 2)
plot(metrics, col = colors)
# Mean height with 400-m^2 cells
metrics = grid_metrics(las, mean(Z), 20)
plot(metrics, col = colors)
# Define your own new metrics
myMetrics = function(z, i)
{
metrics = list(
zwimean = sum(z*i)/sum(i), # Mean elevation weighted by intensities
zimean = mean(z*i), # Mean products of z by intensity
zsqmean = sqrt(mean(z^2)) # Quadratic mean
)
return(metrics)
}
metrics = grid_metrics(las, myMetrics(Z, Intensity))
plot(metrics, col = colors)
plot(metrics, "zwimean", col = colors)
plot(metrics, "zimean", col = colors)
plot(metrics, "zsqmean", col = colors)

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您所指的数据产品通常称为“网格度量”。网格度量是在用户定义的网格（例如光栅单元）内计算的激光雷达点云高度和强度数据集的描述性统计。我使用这两种工具（一组命令行工具）和R中的激光雷达处理包来生成激光雷达网格度量

以下是使用

lidr

软件包的文档示例：

LASfile <- system.file("extdata", "Megaplot.laz", package="lidR")
las = readLAS(LASfile)
colors = height.colors(50)
# Canopy surface model with 4 m^2 cells
metrics = grid_metrics(las, max(Z), 2)
plot(metrics, col = colors)
# Mean height with 400-m^2 cells
metrics = grid_metrics(las, mean(Z), 20)
plot(metrics, col = colors)
# Define your own new metrics
myMetrics = function(z, i)
{
metrics = list(
zwimean = sum(z*i)/sum(i), # Mean elevation weighted by intensities
zimean = mean(z*i), # Mean products of z by intensity
zsqmean = sqrt(mean(z^2)) # Quadratic mean
)
return(metrics)
}
metrics = grid_metrics(las, myMetrics(Z, Intensity))
plot(metrics, col = colors)
plot(metrics, "zwimean", col = colors)
plot(metrics, "zimean", col = colors)
plot(metrics, "zsqmean", col = colors)

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非常感谢你的帮助。我从来没有使用过激光雷达数据，所以这对我来说是非常新的。如果我得到它，代码会从点云生成类似强度和高度的贴图吗？你的代码中的Z是什么？Python是否有一个等价物？我必须对相机和激光雷达数据进行数据融合，以便对自动驾驶车辆周围的物体进行分类，我需要激光雷达的相似图像将其与相机图像相结合（我还需要将点云投影到相机图像平面）。我通常没有对TLS点云数据使用这种方法，虽然我希望原则是一样的。您可能可以通过PDAL或pgpointcloud获得此功能。因此，您不知道如何使用python实现此功能？我还没有找到一套好的python工具来处理激光雷达数据。给定相机图像平面中点的X、Y、Z点云坐标和（X、Y）像素位置，如何生成密集深度贴图？看见非常感谢你的帮助。我从来没有使用过激光雷达数据，所以这对我来说是非常新的。如果我得到它，代码会从点云生成类似强度和高度的贴图吗？你的代码中的Z是什么？Python是否有一个等价物？我必须对相机和激光雷达数据进行数据融合，以便对自动驾驶车辆周围的物体进行分类，我需要激光雷达的相似图像将其与相机图像相结合（我还需要将点云投影到相机图像平面）。我通常没有对TLS点云数据使用这种方法，虽然我希望原则是一样的。您可能可以通过PDAL或pgpointcloud获得此功能。因此，您不知道如何使用python实现此功能？我还没有找到一套好的python工具来处理激光雷达数据。给定相机图像平面中点的X、Y、Z点云坐标和（X、Y）像素位置，如何生成密集深度贴图？看见()