点云属性
要访问点云的属性，请打开项目菜单并选择您的点云。点击属性标签，下面您会找到下拉菜单，列出了所有可能的属性，选择您希望使用的属性。下面您将找到所有可能属性的列表及其功能说明。
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分析： 仅适用于分析点云，欲了解更多分析信息，请查阅本文。
- 名称：更改点云的名称
- 查看位置
- 查看旋转
- 查看缩放
- 删除分析（仅从3D应用程序中删除，如果是服务器端分析，可以稍后重新加载）
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分类： 仅适用于兼容的点云。分类的目标是将相似的点分组到有意义的类别中，例如地面、植被、建筑物和其他物体。
- 显示/隐藏所有：显示或隐藏每个类别
- 每个类别一行，单击行以显示/隐藏，单击颜色以更改
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颜色： 用一种颜色对整个点云进行上色
- 使用调色板选择颜色
- 使用十六进制代码选择颜色
- 从默认列表中选择一个颜色
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复合： 如果希望同时使用多个选项，请使用此选项，拖动滑块以增加/减少它们的使用。
- RGBA：上色的点云
- 伽玛：基本上是点云的曝光，较低的伽玛等于更高的曝光，较高的伽玛，较低的曝光，给人日落的感觉
- 亮度：点云的亮度，较低的亮度会使其变暗，较高的亮度会使其变亮。
- 对比度：改变点云的对比度，较低的对比度会使点云变灰，较高的对比度会过度曝光标准颜色（红、黄、绿、蓝……）
- 强度：信号的强度或幅度
- 范围：从低强度到高强度
- 伽玛：基本上是点云的曝光，较低的伽玛等于更高的曝光，较高的伽玛，较低的曝光，给人日落的感觉
- 亮度：点云的亮度，较低的亮度会使其变暗，较高的亮度会使其变亮。
- 对比度：改变点云的对比度，较低的对比度会使点云变灰，较高的对比度会过度曝光标准颜色（红、黄、绿、蓝……）
- 高度：每个点的高度或垂直位置
- 高度范围：设置梯度在高度上的起止位置
- 梯度模式
- Clamp：标准梯度，超出范围时，保持边缘的最终颜色
- Repeat：当梯度结束时，从原始颜色重新开始
- Mirror Repeat：当梯度结束时，放置一个新的反向梯度，类似于重复，但是没有颜色不连续
- 梯度方案：更改梯度的颜色，仅从预定义列表中选择
- 分析：仅在该点云可用时，点云与模型比较
- 分类：仅在该点云可用时，划分不同类型的对象（地面、植被、建筑物……）
- 返回数量：获取该点所需的脉冲数量
- 点源ID：按扫描ID分组
- RGBA：上色的点云
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高度： 表示每个点的高度或垂直位置。高度数据在点云的许多应用中很重要，例如地形制图、洪水建模、城市规划和基础设施设计。通过分析高度数据，可以创建准确和详细的数字高程模型（DEMs），可用于广泛的地理空间分析和可视化用途。
- 高度范围：设置梯度在高度上的起止位置
- 梯度模式
- Clamp：标准梯度，超出范围时，保持边缘的最终颜色
- Repeat：当梯度结束时，从原始颜色重新开始
- Mirror Repeat：当梯度结束时，放置一个新的反向梯度，类似于重复，但是没有颜色不连续
- 梯度方案：更改梯度的颜色，仅从预定义列表中选择
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GPS时间： GPS时间是与点云中每个点相关的重要属性。它提供了激光脉冲发射的时间和返回脉冲接收的时间的信息，从而能够准确计算点的范围和位置。此外，GPS时间还可以用于质量控制和分析目的。通过分析点云中GPS时间值的分布，可以识别出有时间异常或错误的区域，这可能表明数据或LiDAR系统存在问题。
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索引： 索引是与LiDAR点云中每个点相关的属性，提供有关点的空间属性及其与点云中其他点的关系的附加信息。它们通常用于支持高级分析和处理任务，例如分割、分类和特征提取。LiDAR点云处理可以使用多种类型的索引，包括：
- 法向量：此索引表示点相对于其局部邻域的方向。可以用来识别平面表面或估计表面法线以进行表面重建。
- 曲率：此索引表示点处表面的局部曲率。可以用来识别尖锐边缘或估计曲面曲率。
- 离地高度：此索引表示点相对于地面或参考表面的高度。可用于地形建模或识别高于或低于地面表面的物体。
- 相对高度：此索引表示点相对于其邻近点的高度。可以用来识别高于或低于其周围的物体。
- 密度：此索引表示点云中该点周围局部邻域的点密度。可用于识别高或低点密度的区域，例如植被或建筑立面。
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强度： 它表示在捕获点时传感器或设备接收到的信号的强度或幅度。在某些情况下，强度与该点物体的反射率有关。例如，在LiDAR点云中，强度值表示物体反射回传感器的激光光量。在这种情况下，较高的强度值表明表面反射更多的光，例如白色墙壁，而较低的强度值表明表面反射的光较少，例如黑色汽车。在其他情况下，强度可以表示不同的物理量。例如，在摄影点云中，强度可能表示用于生成点云的原始图像中像素的亮度。
- 范围：从低强度到高强度
- 伽玛：基本上是点云的曝光，较低的伽玛等于更高的曝光，较高的伽玛，较低的曝光，给人日落的感觉
- 亮度：点云的亮度，较低的亮度会使其变暗，较高的亮度会使其变亮。
- 对比度：改变点云的对比度，较低的对比度会使点云变灰，较高的对比度会过度曝光标准颜色（红、黄、绿、蓝……）
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强度梯度： 它是点云中相邻点之间强度变化的度量。它表示强度随距离或位置的变化率。通过计算点云中强度值的梯度来计算强度梯度。这涉及到计算每个点的强度值相对于x、y和z坐标的偏导数。每个点的梯度向量的大小表示强度梯度值。强度梯度的高值指示尖锐的边缘或边界，而低值则指示平滑或逐渐的过渡。
- 范围：从低强度到高强度
- 伽玛：基本上是点云的曝光，较低的伽玛等于更高的曝光，较高的伽玛，较低的曝光，给人日落的感觉
- 亮度：点云的亮度，较低的亮度会使其变暗，较高的亮度会使其变亮。
- 对比度：改变点云的对比度，较低的对比度会使点云变灰，较高的对比度会过度曝光标准颜色（红、黄、绿、蓝……）
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细节级别： 在LiDAR点云处理，细节级别（LOD）可以指点云中的点密度、数据的分辨率或用于表示数据的抽象级别。例如，具有高细节级别的点云将具有高点密度、高分辨率和精细的抽象级别。相反，具有低细节级别的点云将具有较低的点密度、较低的分辨率和粗糙的抽象级别。
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Matcap： 在LiDAR点云处理，matcap可用于为从点云生成的3D模型添加视觉纹理和阴影效果。通过将matcap纹理应用于3D模型，可以创建更真实和视觉上更具吸引力的场景表示。例如，matcap纹理可用于模拟混凝土墙或树皮的外观，给3D模型增添深度和真实感。
- 选择要应用的纹理
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返回次数： 它表示发射并返回到LiDAR传感器的激光脉冲的总数，以捕获特定点。类似于返回数量，返回次数的范围通常为1到5或更多，具体取决于使用的LiDAR系统。返回次数的总数可以提供有关被扫描物体或场景的复杂性和结构的信息。例如，返回次数高的点可能表明具有多层或复杂几何的物体，例如树冠或建筑立面。
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点源ID： 它识别生成该点的特定激光传感器。LiDAR系统中的每个激光传感器都有一个唯一的ID或编号，此信息记录在点云数据中以供分析和质量控制。点源ID在多个LiDAR传感器用于捕获单个场景或区域的情况下尤为有用。通过识别生成每个点的传感器，可以对数据进行质量控制检查，并确保不同传感器之间的数据正确对齐和配准。这在林业等应用中尤为重要，在这样的情况下，可能会使用多个LiDAR传感器从不同角度和视角捕获数据。在我们的平台上，点源ID用于存储源扫描ID，这使用户能够轻松跟踪点云中每个点来源于哪个扫描。例如，如果对同一地区进行了多次扫描，使用3D激光扫描仪，每次扫描可以分配一个唯一的扫描ID，并且点云中每个点的点源ID属性可以设置为对应的扫描ID。
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RGBA： 用于表示点云中每个点的颜色。红色、绿色和蓝色通道用于表示点的颜色，而透明度通道用于表示点的透明度。LiDAR点云中使用颜色可以对可视化和解释目的非常有帮助，因为它可以提供有关由点表示的物体和表面的额外信息。例如，在植被制图中，点的颜色可以用来区分不同类型的植被或识别高或低植被密度的区域。
- 伽玛：基本上是点云的曝光，较低的伽玛等于更高的曝光，较高的伽玛，较低的曝光，给人日落的感觉
- 亮度：点云的亮度，较低的亮度会使其变暗，较高的亮度会使其变亮。
- 对比度：改变点云的对比度，较低的对比度会使点云变灰，较高的对比度会过度曝光标准颜色（红、黄、绿、蓝……）
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返回数量： 它表示为了捕获特定点而发射和返回到LiDAR传感器的激光脉冲的次数。类似于返回次数，返回数量通常是1到5之间的值，1表示第一次返回，5表示第五次返回。第一次返回代表从物体的顶部表面反射的激光脉冲，而后续返回可能代表来自低表面或物体内的多次反射。
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扫描角度等级： 它表示发射激光脉冲以捕获特定点时激光束与扫描仪参考线之间的角度。扫描角度等级提供有关捕获点的角度的信息，值为0表示扫描仪的参考线，正值或负值表示偏离参考线的程度。在建筑提取中，扫描角度等级可以用于根据其相对于扫描仪参考线的方向来识别建筑立面和屋顶结构。在道路表面分析中，扫描角度等级可以用于根据扫描仪相对于道路表面的角度检测表面缺陷或不规则性。
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用户数据： 允许用户在点云中添加标准属性（如XYZ坐标、强度和返回数量）之外的附加信息。用户数据可用于存储各种信息，例如RGB颜色值、分类标签或与点相关的元数据。例如，用户数据可用于指示一个点是否属于建筑物、树木或道路，或存储有关点测量质量或不确定性的信息。用户数据的使用取决于用户的具体需求和应用。它可以用于各种任务，例如对象识别、分类、分割和制图。通过将自定义的用户数据添加到点云，可以提取更有意义的信息，并执行更高级的分析和处理任务。
如果您的点云在一开始没有正确显示，请尝试使用RGBA或强度属性，因为这些是最常用的。
在本文中了解点云属性。
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