| Sürüm | 1.0 |
|---|---|
| Yayımcı | LiForest |
| Yayın tarihi | 20 Nis 2014 |
| Ekleme Tarihi | 20 Nis 2014 |
| İşletim sistemi gereksinimleri | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Gereksinimler | None |
| Toplam indirme | 442 |
| Fiyat | Free to try |
Açıklama
LiForest (ormancılık uygulamaları için LiDAR yazılımı), kullanıcıların LiDAR nokta bulutunu özgürce manipüle etmelerini ve özellikle orman çalışmaları için faydalı bilgiler elde etmelerini sağlayan bir platform sağlar. Nokta bulutu görselleştirme, LiDAR tabanlı orman metrik hesaplama, dijital model oluşturma, regresyon modelleri ve bireysel ağaç segmentasyonu dahil olmak üzere LiDAR nokta bulutu veri işleme için birkaç birincil modülden oluşur. LiForest'in birkaç ana özelliği vardır:
1. Alan bilgisi: Ormancılık uygulamalarında uzun yıllara dayanan deneyime sahibiz ve yenilikçi LiDAR algoritmalarıyla ormancıların ve ekolojistlerin ihtiyaçlarını karşılayan araçlar geliştirdik.
2. Büyük veri kapasitesi: LiDAR verileri genellikle çok büyük veri kümeleri olduğundan (örneğin Terabayt düzeyinde), ölçeklenebilir ve aynı anda çok büyük verileri işleyebilen algoritmalarımızı geliştiriyoruz.
3. Kolay işleme ve kullanıcı dostu arayüzler: LiDAR verilerini ve LiDAR teknolojisini ormancılık uygulamalarına kolayca uygulanabilir hale getirmeye çalışıyoruz ve kullanıcıların yazılım platformlarını değiştirmeye çok az veya hiç ihtiyaç duymadan anlamlı ormancılık ürünleri üretmelerini sağlayan modern bir süreç geliştirmeyi amaçlıyoruz. .
4. Kenar efektlerini kaldırın: Nokta bulutu veri döşemesini döşeme ile işleyen birçok LiDAR yazılımının aksine, bu kaçınılmaz olarak kenar efekti sorununa yol açacaktır (örneğin, döşeme kenarındaki bir ağaç iki ağaca bölünebilir). LiForest, yüzlerce karoyu aynı anda yönetebilir ve kenar etkilerini ortadan kaldırmak için komşu karoları dikkate alabilir.
5. Doğruluk: Amacımız, karar verme süreçlerini desteklemek için faydalı ormancılık ölçütleri oluşturmak olduğundan, bir sorun için doğru çözüme sahip olmak çok önemlidir. Sonuçların doğruluğunu sağlamak için algoritmalarımızı titizlikle test ettik.
