㈠ 四.基於DBSCAN演算法的ICESat-2光子點雲去噪方法初探
對於ICESat-2光子點雲的復雜雜訊問題，傳統的去噪方法往往效果有限。因此，研究人員開始探索更為高效的去噪手段，如基於密度聚類的DBSCAN演算法。DBSCAN演算法是一種能有效識別任意形狀簇並區分信號光子和雜訊的策略，它通過鄰域半徑（eps）和核心對象個數（minPoints）來定義密度連接。
該演算法的核心原理是，從數據集中隨機選取一個點，以該點為中心，如果在給定半徑內包含的點數量達到minPoints，那麼這些點就被視為一個簇。在這個過程中，信號光子會被聚類，而雜訊光子則被標記。DBSCAN在處理ICESat-2點雲時，首先設定合適的參數，然後對每個光子進行密度分析，將其分類為有效信號或雜訊。
盡管DBSCAN演算法已在ICESat-2光子點雲去噪上取得了初步成果，但仍有改進空間。通過可視化和代碼實現（如MATLAB中的DBSCAN Clustering），可以清晰地看到點雲的去噪效果，0代表有效信號光子，1表示雜訊點。欲了解更多實例和深入討論，可以關注遙感小屋公眾號，那裡會有更多關於ICESat-2、GEE和遙感地信的分享，共同推動技術的進步。
㈡ 基於局部統計距離的ICESAT-2去噪
在光子點雲數據處理中，信號光子點與雜訊光子點具有各自的空間分布特徵。由於光子分布不均勻，二維剖面內的光子密度存在差異，且信號光子點的密度遠超雜訊光子點密度。通過計算每個光子點與其鄰近一定數量光子點的局部距離總和，並設定特定的密度閾值，實現數據去噪。此方法有效識別並去除雜訊，保留關鍵信號信息。
進一步的代碼實現及更多相關知識，歡迎關注我的公眾號"遙感小屋"。在這里，分享有關ICESat-2、GEE與遙感地信的淺顯知識，與諸位共同進步，共同探索數據處理與分析的奧秘。
㈢ 點雲|CloudCompare軟體使用總結
點雲可視化開源軟體CloudCompare使用總結
本文將帶您深入了解三維點雲可視化開源軟體CloudCompare的使用，該軟體功能強大，適用於日常點雲的基礎使用。然而，由於軟體為英文版，部分功能缺乏詳細說明，因此本文旨在提供全面的使用指南。
一、File
文件功能允許用戶載入、保存和管理點雲數據。通過此選項，用戶可以輕松導入各種格式的數據，進行處理後導出。
二、Edit
編輯功能涵蓋多個子功能，如顏色渲染、法線估計、八叉樹生成、網格操作、標量域應用和實用工具。這些工具幫助用戶對點雲進行精細調整，實現更精確的數據分析。
三、Tools
工具功能包括點雲去噪、展開、配准、統計分析、分割、擬合、點線面操作以及其他輔助功能。這些功能助力用戶解決復雜點雲處理問題，實現高效工作流程。
四、Display
展示功能支持用戶自定義視圖和可視化設置，包括顏色、光照、紋理等參數，幫助用戶從不同角度觀察點雲數據，提高分析效率。
五、Plugins
插件功能提供擴展軟體功能的途徑，分為標准插件、GL3插件和已廢棄插件。用戶可根據需求選擇和安裝插件，以滿足特定的點雲處理需求。
六、3D Views
3D視圖功能提供三維空間中的點雲展示，用戶可以自由旋轉、縮放視圖，以3D形式直觀觀察點雲數據的幾何結構和空間分布。
通過本文的總結，用戶可以全面了解CloudCompare軟體的使用方法，有效提升點雲處理與分析能力，實現高效、精準的數據處理。