技术规格及参数 | POS数据解算模块：
1）提供多种定位定 (略) 理算法： (略) 、 (略) 、航迹线数据自治解算、 (略) 理的紧组合解算，精密单点定位等松散式解算，满足不同作业条件下 (略) 理；
2）支持数据导入时对原始数据（航迹线数据GNSS/IMU、基站数据等）进行质量检查；
3）支持对解算前后的定位定姿数据全面统计分析和浏览查看（分析结果以图、表等多种形式显示）；
4）支持原始航迹线数据、 (略) 理后最佳平滑航迹线数据以ASCII文本、DXF、SHP、Google KML、Trimble APX Google KMZ、自定义文本等多种格式输出；
5）支持坐标系统转换，用户可自定义选择大地水准面模型与投影。
(略) 理功能：
1）支持自动或人工自定义选 (略) 不同航带点云校正配准；
2）支持对选定的航迹线的点云数据，实现 * 键式航带点云校正，也支持基于地面控制点对 (略) 精确校正；
3）支持 * 键式点云分类，能将点云分成地面点、非地面点；
4）提供可视化工具，能将点云以高程、强度、回 (略) * * 维显示；
5）提供测量工具，支持点间距量测、单点的坐标信息显示；
6）将分类的点云或数字模型，如DSM（数字地表模型）、DTM（数字地形模型）和DHM（数字高度模型）导出为GeoTIFF（地理定位TIFF）；
7）支持工程基础参数设置，如坐标系统，激光雷达配置文件，角度，范围等；
8）支持将配准好的点云数据以las、laz或binary格式导出。
无人机激光雷达点云数据分析模块：
1) 具备面向对象的图像解译分析算法和工具，能实现基于点云的空间地理信息提取、地物特征目标识别与地物特征变化检测；
2) 支持不同类型空间地理数据的导入 (略) 理： 栅格图像、点云、GIS矢量数据、雷达数据与高光谱数据、 * 维数字模型（DTM、DEM、DSM）等；
3) 支持多种数据格式导入，易于第 * (略) 理与GIS软件集成分析；*.asc, *.tif, *.img, *.ntf, *.jpg, *.jp2, *png, *.bmp, *.pgr，*.dsif, *.multi_pc，*.lxt, *. * , *. * ; *.kml；*.shp, *.postgis, *.gdb, *.geojson, *.gpkg; 点云（*.las, *.laz, *.la * , *.ecog.sde, ）;
4)能基于提供的多光谱数据、数字地形模型数据（DSM、DEM、DTM）自动创建植被因子、水系因子、土壤因子、建筑因子、NDSM等数据成果，在 (略) 分割分类；
5)提供全面的分割算法集合。支持超像素分割、多尺度分割、棋盘分割、 * 叉树分割和光谱差异分割、多阈值分割、标准差分割、对比度滤波分割、对比度分离分割、基于矢量分割与分水岭分割，可基于图像解译分析需求选择不同的分割算法；
6) 支持多种分类方式：非监督分类、监督分类、条件阈值分类、模糊分类、模板匹配分类、基 (略) 络（CNN）的深度学习分类；
7)支持不同分类精度评价方法：分类稳定性、以概率值统计最佳分类结果、基于测试与训练区掩膜的错误混淆矩阵与基于样本的混淆矩阵;
8)提供不同的面向对象分类特征，用于创建图像解译分析方案，如点云相关特征（ * 维空间坐标、强度、回波次数、指定脉冲的回波次数与类别、扫描角度等），矢量相关特征（面积、长度、周长等几何因子、距离与坐标等位置因子），对象特征（图像层特征、几何特征、位置特征、纹理特征、专题层特征、点云特征、类特征、与对象关系特征等），自定义特征（自定义算法特征、自定义关系特征），地图特征，项目特征，变量与数组特征（类变量、特征变量、图像层变量，层变量、地图变量、对象变量、场景变量、专题层变量；数组项、数组大小与数组值）等；
9）提供纹理特征因子，如灰度共生矩阵（GLCM）与灰度差矢量（GLDV）；
* )支持基于对象的对象增长算法（边界优化、移除对象、合并区、增长区、转换子对象），基于像元的对象重塑算法（增长、收缩、覆盖），这些算法能够对 (略) 整体优化；
* )图像层操作算法支持面向对象的过滤器（卷积滤波、索贝尔算子滤波、中值滤波、像素滤波（最大值/最小值/频次/2D）、绝对平均偏差滤波、对比度滤波）、边缘提取、主组分分析、颜色空间转换以及用户自定义的层计算等。
* ）图像解译规则 (略) 理进程相关操作、分割、分类、对象重塑、变量操作、图像层操作、点云操作、专题层操作、深度学习（ (略) 络）操作、样本操作、层操作、地图操作、工作空间自动化、链接操作、参数集操作、交互式操作与导出操作等相关算法。
* ） (略) 开发的规则集 * 键导入eCognition Ser (略) 。
* ）支持 * 人同时使用的软件教学版。 |
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