将点云数据与Google Earth整合

该宏启动 Google Earth，并在 MATLAB 和 Google Earth 之间建立连接。随后，它将设置相机位置和方向，然后将焦点指定至特定目标。

学习如何使用Google Earth Engine的笔记是一项挑战性的任务，但也是一次深入了解地球观测数据的绝佳机会。

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利用 Python 平台，读取并三维可视化 LAS 点云数据。通过调用第三方库为每个点构建 KD 树，实现高效的点云数据处理，实验证明该方法效率较高。

Matlab开发：基于点云创建曲面。利用三维轴向数据输入生成曲面。

该项目深入研究了三维点云模型骨架提取算法，并实现了相关算法。

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

室内点云模型：降采样后包含 14,539 个点 噪音：存在少量室外噪音点

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_component_training（步骤 2）和 final_classifier_training（步骤 4）文件夹中找到的函数进行训练的。