| Versiya | 1.0 |
|---|---|
| Nashriyotchi | LiForest |
| Ishlab chiqarilish sanasi | 20-apr, 2014 |
| Qo'shilgan sana | 20-apr, 2014 |
| Os talablari | Windows 8, Windows Vista, Windows, Windows 7, Windows XP |
| Talablar | None |
| Jami yuklamalar | 442 |
| Narx | Free to try |
Tavsif
LiForest (o'rmon xo'jaligi ilovalari uchun LiDAR dasturi) foydalanuvchilarga LiDAR nuqta bulutini erkin boshqarish va o'rmon tadqiqotlari uchun foydali ma'lumotlarni olish imkonini beruvchi platformani taqdim etadi. U LiDAR nuqtali bulut ma'lumotlarini qayta ishlash uchun bir nechta asosiy modullardan iborat, jumladan nuqta bulutini vizualizatsiya qilish, LiDAR asosidagi o'rmon o'lchovlarini hisoblash, raqamli modellarni yaratish, regressiya modellari va individual daraxt segmentatsiyasi. LiForest bir nechta asosiy xususiyatlarga ega:
1. Domen bilimlari: biz o'rmon xo'jaligida ko'p yillik tajribaga egamiz va innovatsion LiDAR algoritmlari bilan o'rmonchilar va ekologlarning ehtiyojlarini qondiradigan vositalarni ishlab chiqdik.
2. Massiv ma'lumotlar qobiliyati: LiDAR ma'lumotlari ko'pincha juda katta ma'lumotlar to'plami bo'lganligi sababli (masalan, terabayt darajasi), biz bir vaqtning o'zida katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashga qodir bo'lgan algoritmlarimizni ishlab chiqamiz.
3. Qayta ishlashni soddalashtirish va foydalanuvchilarga qulay interfeyslar: biz LiDAR maʼlumotlari va LiDAR texnologiyasini oʻrmon xoʻjaligi ilovalarida osonlik bilan qoʻllashga intilamiz va foydalanuvchilarga dasturiy platformalarni oʻzgartirishga juda kam yoki umuman ehtiyoj sezmagan holda mazmunli oʻrmon xoʻjaligi mahsulotlarini ishlab chiqarish imkonini beruvchi soddalashtirilgan jarayonni ishlab chiqishni maqsad qilganmiz. .
4. Keng effektlarni olib tashlang: Nuqtali bulut maʼlumotlarini plitka boʻyicha qayta ishlovchi koʻplab LiDAR dasturiy taʼminotidan farqli oʻlaroq, bu muqarrar ravishda chekka effekti muammosiga olib keladi (masalan, plitka chetidagi daraxt ikkita daraxtga boʻlinishi mumkin). LiForest bir vaqtning o'zida yuzlab plitkalarni boshqarishga qodir va chekka effektlarni olib tashlash uchun qo'shni plitkalarni hisobga oladi.
5. To'g'rilik: qaror qabul qilish jarayonlarini qo'llab-quvvatlash uchun foydali o'rmon ko'rsatkichlarini yaratish bizning maqsadimiz bo'lganligi sababli, muammo uchun to'g'ri echimga ega bo'lish juda muhimdir. Natijalarning to'g'riligiga ishonch hosil qilish uchun biz algoritmlarimizni sinchkovlik bilan sinab ko'rdik.
