Ich werde 3D-Baumkronen-Delineation und LiDAR-Punktwolken-Segmentierung durchführen
Kundenzufriedenheit hat für mich oberste Priorität
Über diesen Service
Suchst du nach professionellen 3D-Baumkronen-Delineation und LiDAR-Punktwolken-Segmentierung? Du bist hier genau richtig!
Ich biete Experten-Dienstleistungen in GIS, Fernerkundung und 3D-Punktwolkenverarbeitung mit fortschrittlichen räumlichen Algorithmen an (Canopy Height Models, Marker-Controlled Watershed Segmentation, PCA und K-Means Clustering).
Enthaltene Leistungen:
- 3D LiDAR-Punktwolkenverarbeitung (.las / .laz Filterung & Klassifizierung)
- Canopy Height Model (CHM) Erstellung & Gaußsche Glättung
- Individuelle Baumkronen-Delineation & Apex-/Baumspitzen-Erkennung
- 3D-Raumprofilanalyse & PCA-Koordinatentransformationen
- Datenvisualisierungen: 3D-Punktcluster, Wasserscheiden-Grenzen & Höhenfrequenz-Histogramme
- Python-Quellcode (.ipynb) mit Open3D, Laspy, OpenCV und Scikit-Learn
Lieferumfang:
- Verarbeitete Punktwolken-Daten / CHM-Raster
- Hochauflösende 2D/3D-Profilgrafiken und Karten
- Sauberer Python-Skript (bei Auswahl im Paket)
Warum du mich wählen solltest?
- Präzision & Genauigkeit: Algorithmischer Ansatz mit wissenschaftlicher Unterstützung
- Sauberer Code: Vollständig dokumentierte Jupyter Notebook-Skripte
- Schnelle Lieferung: Klare Kommunikation und Support nach Abschluss
Hinweis: Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit wir deine spezifischen LiDAR-Daten besprechen können
Technologie:
Excel
•
MATLAB
•
Python
•
Andere
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format sollten meine LiDAR-Daten vorliegen?
Ich arbeite mit Standardformaten wie .las, .laz oder ASCII-Punktwolken (XYZ). Synthetische Datensätze können ebenfalls verarbeitet werden.
Bekomme ich den verwendeten Python-Code für die LiDAR-Verarbeitung?
Ja! Der Python-Quellcode (Jupyter Notebook) mit OpenCV, Open3D und Scikit-Learn wird in den Standard- und Premium-Paketen bereitgestellt.

