编辑点评：
Terrasolid2021是一款功能齐全的专业图片处理软件，支持处理点云，图像，轨迹，并调查用一个软件包的数据TerraScan额外Terrasolid应用程序，能够有效提升你的测量精度，而且还有详细的使用教程哦
功能特色
1、强大的数据分析应用程序
2、支持处理数据
3、LiDAR到Mapping功能
4、遥感数据处理功能
5、分享专业的环境
6、分享更快的速度和准确性
7、一套功能强大的航空测绘代理
8、处理和分类LiDAR数据
9、使用地理区域的3D透视图
10、使用激光扫描仪处理大量数据
软件优势
1、为不同类型的工程用途开发的特殊软件。
2、可以执行遥感数据处理，LIDAR映射，设计和分析数据。
3、专为土木工程师，建筑设计师，经理和规划师等开发。
4、与Bentley产品兼容，因为它是专为它设计的。
5、可以轻松地最小化和减少消耗的时间，并提高工作的速度。
6、获得地理和航空测绘代理，可以轻松地对LiDAR数据进行分类和处理。
7、为用户分享地理区域的3D透视图。
8、它的GUI非常简单，易于使用，分享新鲜感。
9、包括TerraPhoto，可以处理从映射操作收集的图像。
新版特色
一、处理点云，图像和调查数据
1、应用程序的完整版本。
处理点云，图像，轨迹，并调查用一个软件包的数据TerraScan额外Terrasolid应用程序，如结合TerraMatch，TerraModeler，TerraPhoto和TerraSurvey通过分布式和高级批处理以及TerraSlave的额外席位加速您的工作
二、使用点云和/或图像进行手动工作或在现场条件下使用
1、应用程序的轻量级版本。
可视化分类LiDAR数据和/或图像，并且执行与费时的手工加工步骤TerraScan精简版和TerraPhoto精简版
2、使用TerraModeler Lite和TerraSurvey Lite在现场条件下工作
三、处理由无人机系统收集的LiDAR数据和图像
Terrasolid应用程序的无人机版本。
处理较小量的激光点，图像，以及从与低空UAV航班轨迹TerraScan UAV，TerraMatch UAV，TerraPhoto UAV，和TerraModeler UAV
四、非常大点云的单声道/立体可视化
可视化软件。
使用TerraStereo在单声道和立体声模式下可视化非常大的点云，其中包括用于点云显示的复杂方法，并利用高端图形硬件来加速动态和立体可视化
TerraStereo作为独立应用程序运行。
五、设计和更新
基础架构对象
基础架构应用程序。
使用TerraStreet设计道路或轻型TerraStreet Lite，通过将其与TerraModeler相结合来改善其功能
使用TerraPipe，TerraPipeNet或TerraGas设计和维护管道网络
使用TerraHeat设计区域供热系统的管网和TerraBore用于绘制土层（仅限芬兰语）
这些应用程序不依赖于激光或图像数据，而是与MicroStation和其他软件产品平滑集成。
地面点云分类
思想：首先使用比较确定的地面点用于构建初始的地表TIN，然后增加新的点到这个TIN的三角网中，用于构建新的TIN。其中建筑物尺寸用来确定初始TIN的最大边长的，如假设建筑物为尺寸为60米，那么表示在区域中任何60*60m的区域中至少有一个地面点。但是新加入的点要满足一些限定条件：
分类实现原理
迭代距离（Iteration distance），新加入点到三角形的距离一般在0.5-1.5m之内，这样可以避免跳跃过大而将低矮建筑物加入到地面点中；（值越小地面点越密）
迭代角度（Iteration Angle），新加入点到三角形中最近点的向量与这个向量在三角形上投影的夹角，一般取值范围为4-10°，平面区域取值4，高山区域取值10。
初始点（TIN网初始点；两种方式，一种是定义初始点间距，一种是利用已有点）
a．Areial low+Ground points表示开始一个新的分类，初始格网大小又建筑物尺寸决定；
b.Current ground points表示在已经分类好的区域用分类好的地面点进行迭代分类。（以现有的地面点为初始值，从其他类别继续搜寻地面点）
Reduce iteration angle when用于减少地面点，避免形成太密集的地面点。（减小迭代角度会影响山地的分类效果）
地面点分类参数设置对话框（默认参数）
分类后地面点（默认参数）
地面点分类参数设置对话框（改进参数）
分类后地面点（改进参数）
如上面地面点分类参数设置对比可以看出，针对高山地的参数改进，分类效果显著提升，只剩下少数几个小山包还缺点。
手动分类
对于还未能自动分类好的数据，这就需要手动进行分类了，主要使用以下几个工具。
从点云中选择感兴趣区域到另外一个视图显示
手动分类工具（格式刷效果）
点云抽稀和滤波
按平面距离和高差抽稀（Thin points）
按平面和高程抽稀点云
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