MATLAB用拟合出的代码绘图-chap1codes:第一章

MATLAB用拟合出的代码绘图点云（PC）地貌粗糙度和地形趋势 使用坡度消除趋势点云（PC）数据，并从PC计算地形粗糙度和曲率。 该代码从LAS / LAZ文件中读取地面分类的PC，并在PC上计算几个与地貌相关的指标。 输入文件可以来自激光雷达或SfM PC，但应进行地面分类。 该算法允许定义半径，该半径用于拟合通过点云的线性平面以使数据去趋势（即，将平均高度为0的点云归一化）。 这些数据用于计算与平均值（粗糙度）的偏差，并识别小溪，阿罗约斯河，切开的峡谷和其他形式的侵蚀过程。 通过改变平面的半径，可以对景观的多个比例进行分析（类似于地形起伏半径的变化）。 该算法从PC中选择具有用户定义的间距（例如1m）的种子点，并针对具有给定半径（例如2m）的每个种子点计算统计信息。 输出包括一组shapefile和geotiff，它们显示给定半径内PC的统计信息。 另外，还将创建包含种子点位置和统计结果列表的CSV和H5文件，以便在Python或Matlab中进行进一步分析。 安装 这是一个Python 3.5代码，将在支持这些软件包的任何操作系统上运行。 它可以在Linux（Ubuntu / D