Top Tweets for #Pdal

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#PDAL vs LAStools: Qué herramienta elegir para trabajar con nubes de puntos #LiDAR https://t.co/ZSZspuTrvn #LAStools

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3 months ago

地表面抽出の手法である #PMF を利用して3次元 #点群データから地表面の分類を行いました。地表面を茶色で示しています。植生との境界もうまく分類することができました。地表面の点を利用することで植生の高さも計算することができます。 #東京都デジタルツイン実現プロジェクト #PDAL

imvisionlabs's tweet photo. 地表面抽出の手法である #PMF を利用して3次元 #点群データから地表面の分類を行いました。地表面を茶色で示しています。植生との境界もうまく分類することができました。地表面の点を利用することで植生の高さも計算することができます。

#東京都デジタルツイン実現プロジェクト #PDAL https://t.co/4cafUMWmqG

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MapTheClouds @maptheclouds

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Los 10 mejores visores #LiDAR gratuitos https://t.co/S3ONeR6ZWu #LAStools #PDAL

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4 months ago

Day 3/100: 25M points. Where to start? FOSS4G 2019. Saw PDAL/Entwine demo. Hooked. 570M points → 19 hours processing Yosemite Open-source workflows documented Filter too early: lose detail Too late: noise corrupts Tutorial = order. Scale = patience. #100DayMapChallenge #PDAL

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10 months ago

Las novedades más destacadas de #QGIS 3.42 Münster https://t.co/zKmyOn9DDE #3D #Georreferenciar #metadatos #PDAL

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10 months ago

Trabajando con nubes de puntos #PDAL en #QGIS https://t.co/NiYAquF07W #LiDAR #Python

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over 1 year ago

山形県の肘折希望大橋周辺のMMS点群データ(LAS)をもとにPDALで5cmグリッドDSMを作成してみるなど👀 数値PNGタイル化して3D表示してみようかしら。 #FOSS4G #PDAL #QGIS #山形県 #点群 #MMS #DSM

over 1 year ago

山形県の肘折希望大橋周辺のMMS点群データ(LAS)をCloudCompareで表示。 DSMを作成してみようかしら。 #山形県 #点群 #MMS

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over 1 year ago

水曜日に行われたオンラインの勉強会 #AIMTG にて #PDAL や #GoogleColab を利用した地表面抽出について発表しました。以下に動画とスライドのリンクがあります。興味のある方はぜひご覧ください! 動画 https://t.co/F4q347yFI4 スライド https://t.co/eOw1IrGIzV

imvisionlabs's tweet photo. 水曜日に行われたオンラインの勉強会 #AIMTG にて #PDAL や #GoogleColab を利用した地表面抽出について発表しました。
以下に動画とスライドのリンクがあります。興味のある方はぜひご覧ください!

動画
https://t.co/F4q347yFI4
スライド
https://t.co/eOw1IrGIzV https://t.co/YOzICQHawJ

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xinsuzuki @xinsuzuki

over 1 year ago

Every 2nd Wednesday Online #AI LT event #AIMTG LT #3 @imvisionlabs "Extracting the ground surface from a #3D point cloud using #GoogleColab and #PDAL" #DoMCN #DeepLearningOsaka #ARFukuoka #KumaMCN #KansaiAIPub #大阪駆動開発 #神戸駆動開発

xinsuzuki's tweet photo. Every 2nd Wednesday
Online #AI LT event #AIMTG
LT #3 @imvisionlabs
"Extracting the ground surface from a #3D point cloud using #GoogleColab and #PDAL"

#DoMCN #DeepLearningOsaka #ARFukuoka #KumaMCN #KansaiAIPub #大阪駆動開発 #神戸駆動開発 https://t.co/pNRHemVFcU

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水曜の20時から行われるオンラインの勉強会 #AIMTG にて、「GoogleColabと #PDAL を利用して3次元 #点群から地表面を抽出する」という題で発表をします。点群ファイルのオープンデータも増えてきていますがそのデータを例に地表面を抽出してみます。 https://t.co/p71DjLV2er

imvisionlabs's tweet photo. 水曜の20時から行われるオンラインの勉強会 #AIMTG にて、「GoogleColabと #PDAL を利用して3次元 #点群から地表面を抽出する」という題で発表をします。
点群ファイルのオープンデータも増えてきていますがそのデータを例に地表面を抽出してみます。
https://t.co/p71DjLV2er https://t.co/hEKFAf67TO

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over 1 year ago

長崎県の海岸部の #点群データにて、#PDAL ライブラ��を利用して、地表面を抽出してみました。入力の点群データではわかりづらい植生の中の道などがはっきりとわかります。#オープンナガサキによる公開データを使用しています。データのURL: https://t.co/Y3ebQTEmAW

imvisionlabs's tweet photo. 長崎県の海岸部の #点群データにて、#PDAL ライブラ��を利用して、地表面を抽出してみました。入力の点群データではわかりづらい植生の中の道などがはっきりとわかります。#オープンナガサキによる公開データを使用しています。
データのURL:
https://t.co/Y3ebQTEmAW https://t.co/bknTXetqii

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over 1 year ago

#PDAL を利用して3次元 #点群の地表面抽出を行いました。手法はSMRFを利用しており、GoogleColabにて実行しました。地表面を緑で示しています。東京都のオープンデータを利用していますが、ビルが多い中でもうまく分類できている箇所が多かったです。データセットURL: https://t.co/yvWkoH3YEO

imvisionlabs's tweet photo. #PDAL を利用して3次元 #点群の地表面抽出を行いました。手法はSMRFを利用しており、GoogleColabにて実行しました。地表面を緑で示しています。
東京都のオープンデータを利用していますが、ビルが多い中でもうまく分類できている箇所が多かったです。
データセットURL:
https://t.co/yvWkoH3YEO https://t.co/O8v6HUZxpP

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over 1 year ago

#PDAL の #CSF フィルターを利用して地表面抽出を行いました。東京都より公開されている3次元 #点群データを入力として、自動的に地面の点を分類しています。人工構造物が多い中でもうまく分類ができていました。地表面の点を緑で示しています。

imvisionlabs's tweet photo. #PDAL の #CSF フィルターを利用して地表面抽出を行いました。東京都より公開されている3次元 #点群データを入力として、自動的に地面の点を分類しています。人工構造物が多い中でもうまく分類ができていました。地表面の点を緑で示しています。 https://t.co/lyda6mTa7D

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over 1 year ago

埼玉県のMMS道路点群データから点群グリッドDSM(5cm,最大値)を作成してみた。 5cmの高解像度DSMだと道路の横断勾配までわかる...？👀 ちなみに、埼玉県の県道・補助国道の点群は無償、一方で国の直轄国道の点群は有償🤔 https://t.co/KgZNz2AZ5R #FOSS4G #PDAL #MMS #点群 #DSM #QGIS

shi__works's tweet photo. 埼玉県のMMS道路点群データから点群グリッドDSM(5cm,最大値)を作成してみた。
5cmの高解像度DSMだと道路の横断勾配までわかる...？👀
ちなみに、埼玉県の県道・補助国道の点群は無償、一方で国の直轄国道の点群は有償🤔
https://t.co/KgZNz2AZ5R
#FOSS4G #PDAL #MMS #点群 #DSM #QGIS https://t.co/HSCbNK4SOf

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3D都市モデルPLATEAU建築物モデル3D Tilesと点群グリッドDSM(0.25m,最大値)の比較...！？👀※同期させているものの高さが合っていません。 #FOSS4G #PDAL #3D都市モデル #PLATEAU #3DTiles #点群 #DSM #MapLibre #deckgl

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#FOSS4G #PDAL #3D都市モデル #PLATEAU #3DTiles #点群 #DSM #MapLibre #deckgl https://t.co/HKxj81ppsb

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埼玉県の道路点群デー��から八潮市の道路陥没事故周辺の点群グリッドDSM(5cm※グリッドサイズは適当)を作成してみた。道路陥没とは関係ないけど、MMSのような高密度な点群データに基づくDSMだと道路冠水箇所の特定にも使えるなとふと思った📝 #FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #QGIS

shi__works's tweet photo. 埼玉県の道路点群デー��から八潮市の道路陥没事故周辺の点群グリッドDSM(5cm※グリッドサイズは適当)を作成してみた。道路陥没とは関係ないけど、MMSのような高密度な点群データに基づくDSMだと道路冠水箇所の特定にも使えるなとふと思った📝
#FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #QGIS https://t.co/FYLfyKKHYC

over 1 year ago

埼玉県八潮市の陥没前の道路点群データと陥没��の道路点群データがあれば、DSM化して差分を取ると、道路陥没による影響範囲がわかるかも...？👀 とりあえず、DSM化してみようかしら📝

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東京都��部点群データから点群DSM(3D Tiles)と点群グリッドDSM(0.25m,最大値)を生成してMapLibreで並べて表示してみるなど...！？👀 ファイルサイズは以下のとおり。点群DSM(3D Tiles) : 1.65GB 点群グリッドDSM : 15.3MB #FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #MapLibre

shi__works's tweet photo. 東京都��部点群データから点群DSM(3D Tiles)と点群グリッドDSM(0.25m,最大値)を生成してMapLibreで並べて表示してみるなど...！？👀
ファイルサイズは以下のとおり。
点群DSM(3D Tiles) : 1.65GB
点群グリッドDSM : 15.3MB
#FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #MapLibre https://t.co/XwW8IKxNgr

over 1 year ago

東京都の点群データ（オリジナルデータ）から0.5mグリッドDSMを作成してみるなど。DSMはシミュレーション用途での適用可能性が高い気がする...？👀 #FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #シミュレーション

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東京都の点群データ（オリジナルデータ）から0.5mグリッドDSMを作成してみるなど。DSMはシミュレーション用途での適用可能性が高い気がする...？👀 #FOSS4G #PDAL #点群 #DSM #シミュレーション

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over 1 year ago

静岡県の駿遠変電所周辺の点群をDSMタイル化して、点群3D Tilesと比較...！？🗼👀 障害物単位で統計的に高さ情報(中央値や最大値)を持たせるか、グリッド単位(0.5mなど)でより点群の高さに近い高さ情報を持たせるか、まあ後者だろうなぁ📝 #FOSS4G #PDAL #MapLibre #点群 #VIRTUALSHIZUOKA #ドローン

shi__works's tweet photo. 静岡県の駿遠変電所周辺の点群をDSMタイル化して、点群3D Tilesと比較...！？🗼👀
障害物単位で統計的に高さ情報(中央値や最大値)を持たせるか、グリッド単位(0.5mなど)でより点群の高さに近い高さ情報を持たせるか、まあ後者だろうなぁ📝
#FOSS4G #PDAL #MapLibre #点群 #VIRTUALSHIZUOKA #ドローン https://t.co/b9acyU67s8