Scienza dei dati 3D con Python

Capitolo 11. Ricostruzione di edifici 3D da dati LiDAR

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In qualità di esperti di in applicazioni all'avanguardia, comprendi l'importanza di modelli 3D accurati per diverse attività, come la pianificazione urbana, la gestione dei disastri e lo sviluppo delle infrastrutture. Hai bisogno di metodi affidabili per estrarre informazioni preziose da complessi set di dati 3D, soprattutto nuvole di punti LiDAR aeree. Le attuali metodologie per generare questi modelli si affidano spesso all'elaborazione manuale o a tecniche semiautomatiche che richiedono molto tempo e sono soggette a errori. Abbiamo bisogno di una soluzione robusta e automatizzata per gestire grandi insiemi di dati e fornire modelli 3D accurati.

In questo capitolo seguiremo un esempio fittizio in cui sei un investitore immobiliare che sta valutando il potenziale di un quartiere. Vuoi determinare la fattibilità dell'ampliamento delle case esistenti in orizzontale e in verticale. Per prendere decisioni informate, hai bisogno di informazioni precise sull'ingombro e l'altezza di ogni edificio. E se potessimo raccogliere i dati LiDAR dai portali di dati aperti esistenti ed estrarre un quartiere dall'area che riteniamo abbia un potenziale? Da lì, potremmo astrarre la disordinata nuvola di punti LiDAR per individuare le case, estrarre le loro impronte e poi creare un modello dettagliato per ...