| Տարբերակ | 1.0 |
|---|---|
| Հրատարակիչ | LiForest |
| Թողարկման ամսաթիվ | 20 ապր, 2014 թ. |
| Ավելացման ամսաթիվը | 20 ապր, 2014 թ. |
| OS պահանջները | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Պահանջներ | None |
| Ընդհանուր ներբեռնումներ | 442 |
| Գինը | Free to try |
Նկարագրություն
LiForest-ը (LiDAR ծրագրակազմ անտառտնտեսության հավելվածների համար) տրամադրում է հարթակ, որն օգտատերերին հնարավորություն է տալիս ազատորեն շահարկել LiDAR կետի ամպը և օգտակար տեղեկատվություն քաղել հատուկ անտառային ուսումնասիրությունների համար: Այն բաղկացած է մի քանի առաջնային մոդուլներից՝ LiDAR կետային ամպային տվյալների մշակման համար, ներառյալ կետային ամպի վիզուալիզացիան, LiDAR-ի վրա հիմնված անտառային մետրային հաշվարկը, թվային մոդելի ստեղծումը, ռեգրեսիոն մոդելները և առանձին ծառերի հատվածավորումը: LiForest-ն ունի մի քանի հիմնական առանձնահատկություններ.
1. Տիրույթի իմացություն. մենք ունենք անտառային կիրառման երկար տարիների փորձ և մշակել ենք գործիքներ, որոնք բավարարում են անտառապահների և էկոլոգների կարիքները նորարար LiDAR ալգորիթմներով:
2. Զանգվածային տվյալների հնարավորություն. քանի որ LiDAR-ի տվյալները հաճախ շատ մեծ տվյալների հավաքածուներ են (օրինակ՝ տերաբայթ մակարդակ), մենք մշակում ենք մեր ալգորիթմները, որոնք մասշտաբային են և կարող են միաժամանակ մշակել զանգվածային տվյալներ:
3. Հեշտացնել մշակումը և օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյսները. մենք ձգտում ենք LiDAR-ի տվյալները և LiDAR տեխնոլոգիան հեշտությամբ կիրառելի դարձնել անտառտնտեսության ծրագրերի համար և նպատակ ունենք զարգացնել պարզ գործընթաց, որը թույլ կտա օգտվողներին արտադրել իմաստալից անտառային արտադրանք՝ ծրագրային հարթակները փոխելու քիչ կամ առանց կարիքի: .
4. Հեռացնել եզրային էֆեկտները. ի տարբերություն LiDAR-ի շատ ծրագրերի, որոնք մշակում են կետային ամպային տվյալները սալիկ առ կղմինդր, դա անխուսափելիորեն կհանգեցնի եզրերի էֆեկտի խնդրին (օրինակ, սալիկի եզրին գտնվող ծառը կարող է բաժանվել երկու ծառի): LiForest-ն ի վիճակի է միաժամանակ կառավարել հարյուրավոր սալիկներ և հաշվի առնել հարևան սալիկները՝ եզրերի էֆեկտները հեռացնելու համար:
5. Ճշգրտություն. քանի որ մեր նպատակն է ստեղծել օգտակար անտառային ցուցանիշներ՝ աջակցելու որոշումների կայացման գործընթացներին, կարևոր է ունենալ խնդրի ճիշտ լուծումը: Մենք խստորեն փորձարկել ենք մեր ալգորիթմները՝ արդյունքների ճիշտությունն ապահովելու համար:
