| Versión | 1.0 |
|---|---|
| Editor | LiForest |
| Fecha de lanzamiento | 20 abr 2014 |
| Fecha Agregada | 20 abr 2014 |
| Requisitos del sistema operativo | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Requisitos | None |
| Descargas totales | 442 |
| Precio | Free to try |
Descripción
LiForest (software LiDAR para aplicaciones forestales) proporciona una plataforma que permite a los usuarios manipular libremente la nube de puntos LiDAR y extraer información útil especialmente para estudios forestales. Consta de varios módulos principales para el procesamiento de datos de nubes de puntos LiDAR, incluida la visualización de nubes de puntos, el cálculo de métricas forestales basadas en LiDAR, la generación de modelos digitales, los modelos de regresión y la segmentación de árboles individuales. LiForest tiene varias características principales:
1. Conocimiento del dominio: tenemos muchos años de experiencia en aplicaciones forestales y hemos desarrollado herramientas que satisfacen las necesidades de los silvicultores y ecologistas con algoritmos LiDAR innovadores.
2. Capacidad de datos masivos: dado que los datos LiDAR suelen ser conjuntos de datos muy grandes (por ejemplo, nivel de Terabyte), desarrollamos nuestros algoritmos que son escalables y capaces de procesar datos masivos simultáneamente.
3. Procesamiento optimizado e interfaces fáciles de usar: nos esforzamos por hacer que los datos LiDAR y la tecnología LiDAR sean fácilmente aplicables a las aplicaciones forestales, y nuestro objetivo es desarrollar un proceso optimizado que permita a los usuarios producir productos forestales significativos con poca o ninguna necesidad de cambiar las plataformas de software. .
4. Elimine los efectos de borde: a diferencia de muchos programas LiDAR que procesan los datos de la nube de puntos mosaico por mosaico, esto inevitablemente dará como resultado un problema de efecto de borde (por ejemplo, un árbol en el borde del mosaico puede dividirse en dos árboles). LiForest es capaz de administrar cientos de mosaicos simultáneamente y tener en cuenta los mosaicos vecinos para eliminar los efectos de borde.
5. Corrección: como nuestro objetivo es generar métricas forestales útiles para apoyar los procesos de toma de decisiones, es crucial tener la solución correcta para un problema. Hemos probado rigurosamente nuestros algoritmos para garantizar la exactitud de los resultados.
