Интеграция 3D геопространственных данных с помощью Python Последний гид

Интеграция 3D геопространственных данных с использованием Python последний гид

3D Python

Руководство по интеграции геопространственных данных с мульти-модальным рабочим процессом на Python: объединение 3D облаков точек, CityGML, вокселей, векторных и растровых данных

Темпы технологического прогресса сейчас просто безумные. Особенно, когда говорим о том, насколько важными являются 3D данные для геопространственного анализа и цифровых двойников. Возможность захватывать и анализировать данные в трех измерениях позволяет нам создавать точные модели реальных объектов и окружающей среды.

Интеграция пространственных данных в 3D требует понимания особенностей захвата 3D данных. © F. Poux

🦄Мила: Одно изображение стоит тысячи слов. И что же насчет цифровых двойников?

Это особенно важно для таких областей, как городское планирование, управление инфраструктурой и реагирование на чрезвычайные ситуации.

Путем интеграции 3D данных, мы можем улучшить нашу способность принимать информированные решения на основе точных и надежных моделей данных. Кроме того, интеграция этих данных в цифровые двойники позволяет создавать удивительно реалистичные копии реальных активов и систем, тем самым повышая эффективность симуляции и анализа.

НО (всегда есть но), эффективный геопространственный анализ и создание цифровых двойников требуют эффективной интеграции и визуализации данных разных форматов. Для достижения этой цели необходимо иметь всестороннее понимание различных модальностей данных и способов их беспроблемного интегрирования и визуализации вместе. В терминах данных, мы хотим создать объединенное и полное представление области с перекрытием данных. И как мы счастливы, потому что именно это мы сегодня разберем!

Для создания пространственного цифрового мира нам необходимо изучить интеграцию 3D данных. Множество источников информации, таких как векторные, растровые данные, 3D облака точек или 3D модели городов, могут быть объединены для формирования единого представления того, что происходит на нашей планете. © F. Poux

В этом практическом руководстве я предоставлю системно-ориентированный рабочий процесс для интеграции 3D данных с помощью Python. Нет необходимости в дорогостоящем программном обеспечении или большой сериализованной цепочке процессов без соединений! Всего лишь наш друг Python и тщательно выбранный набор надежных модулей и функций.

Конечная цель этой инициативы – чтобы у вас было всеобъемлющее руководство и компаньон, который будет сопровождать вас в вашем путешествии по данным в 3D! Рабочий процесс…