Grundlagen von 3D LiDAR Daten und räumlicher Analyse

3D-Raumdaten verändern die Art und Weise, wie wir unsere physische Welt kartieren und verstehen. Die Arbeit mit rohen Punktwolken kann jedoch einschüchternd wirken. Dieser umfassende schriftliche Kurs führt Sie Schritt für Schritt durch die Kernkonzepte und Workflows der LiDAR-Technologie. Sie werden vom Anfänger zum selbstbewussten Analysten, der 3D-Punktwolken importieren, filtern und analysieren kann. Anhand von klaren Erklärungen und praktischen Codebeispielen lernen Sie, wie Sie umsetzbare Gelände- und Baumkronenmodelle für reale GIS-Projekte extrahieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Physik der aktiven Fernerkundung, Sensortypen und LiDAR-Rückkehrintensitäten. - Verarbeiten Sie rohe LAS- und LAZ-Dateien mit modernen Open-Source-Tools und Python-Bibliotheken wie laspy. - Klassifizieren Sie Punktwolkendaten, um Bodenpunkte von Vegetation und von Menschenhand geschaffenen Strukturen zu trennen. - Erstellen Sie hochgenaue digitale Höhenmodelle (DEMs) und Baumkronenhöhenmodell (CHMs). - Wenden Sie moderne räumliche Analyse-Workflows an, um Umweltveränderungen und Stadtentwicklung zu bewerten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den physikalischen Prinzipien des Laserscannens, bevor praktische Verarbeitungstechniken vorgestellt werden. Sie werden strukturierte schriftliche Übungen und konzeptionelle Durchläufe durcharbeiten, um Ihre praktischen räumlichen Analysefähigkeiten aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an GIS-Profis, Umweltanalysen und Anfänger, die ihr Toolkit für räumliche Daten erweitern möchten. Vorkenntnisse mit LiDAR oder Programmierung sind nicht erforderlich. Erkunden Sie noch heute die Leistungsfähigkeit von dreidimensionalen Raumdaten.