Classification des points au sol dans des nuages de points LiDAR aéroporté par apprentissage profond

Xeos Imagerie Inc.是一家新的企业，它的照片是S拍摄的地形图。Cette技术是一种永久性的生产技术，它的特点是从表面到表面。这是一种新的分类方法，分类方法简单，分类准确，分类方法正确。S分了几个班级，又分了几个小时。S的工作人员在实际工作中取得了巨大的成功。**不同的是，S的工作方式和工作方式各不相同。这是一件很重要的事情，因为这件事发生了很大的变化。Pour Cela，nous Souhaitons intégrer des**Paramètres Context(Voisinage des Points，Paramètres d‘Aquisition des Données)Pour Enplentisage Pour Intégrer Tous les Tous Tous Typed’Environmental d‘Ennement.联合国原型应用程序血清**开发儿子集成dans la chaine de traguation de Xeos Imagerie。

Xeos Imagerie Inc. est une entreprise spécialisée dans la photographie aérienne et les relevés topographiques**LiDAR. Cette technologie permet de produire des nuages de points à haute densité de la surface terrestre. Ces**points sont ensuite classés en fonction de la surface (bâtiment, sol, végétation).**Lors du projet SEP initial, nous avons mis en place une méthode de classification par apprentissage profond de**points obtenus par LiDAR aéroporté. Les points sont classés en points au sol et points hors sol. Les résultats**préliminaires que nous avons obtenus sont très prometteurs puisque proches des méthodes actuelles.**Cependant, les résultats varient suivant les types d'environnement qui doivent être traités dans des modèles**différents. Dans ce projet, nous poursuivons nos travaux actuels en cherchant à détecter également les points**aberrants et à intégrer les différentes approches dans un même modèle. Pour cela, nous souhaitons intégrer des**paramètres contextuels (voisinage des points, paramètres d'aquisition des données) pour enrichir la donnée et**améliorer l'apprentissage pour intégrer tous les types d'environnement. Un prototype d'application sera**développé en vue de son intégration dans la chaine de traitement de Xeos Imagerie.