树木具有复杂的几何结构，难以使用传统方式捕捉。 深度学习模型善于学习这些复杂的语义，并且可以生成高质量结果。 从点云数据中对树木进行分类在高质量 3D 底图创建、城市规划和林业工作流等应用中十分有用。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS 3D Analyst extension
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - LAS 数据集文件格式 (.lasd) 的点云，或使用经过训练的模型对点云进行分类工具要求的格式。
- 输出 - 具有两个类的分类点云：树木/高植被和背景。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 PointCNN 模型架构。
- 其他属性 - 输入点云应至少具有 X、Y、Z 以及回波数。
- 准确率指标 - 对于验证数据集，F1 得分为 0.970628。
- 类映射 - 预测为树木/高植被的点将映射至类代码 5，而预测为背景的点将映射至类代码 0。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载树木点分类预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Tree Point Classification，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。
您可以直接在 ArcGIS Pro 中使用下载的 .dlpk 文件。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2020 年 10 月 |
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