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| PCA Forestry (Point Cloud Automata / 라이다 산림측량 후처리 / 평생소유)

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PCA Forestry (Point Cloud Automata / 라이다 산림측량 후처리 / 평생소유)
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기본 정보
상품명 PCA Forestry (Point Cloud Automata / 라이다 산림측량 후처리 / 평생소유)
판매가 6,400,000원
적립금 64,000원 (1%)
배송비 3,500원 (50,000원 이상 구매 시 무료)
제조사 PCA
구매수량 수량증가수량감소
원산지 중국
코드명 P000CADE

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PCA Forestry (Point Cloud Automata / 라이다 산림측량 후처리 / 평생소유)   수량증가 수량감소 6400000
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포인트 클라우드 인텔리전트 매핑-포레스트리 에디션(PCA-Forestry)
(평생소유 버젼 - 2년 무료 업그레이드 | Physical Dog 형태 - USB donggle 함께 사용)


전 세계적으로 산림 및 천연 자원에 대한 3차원 조사,
산림 자원 조사 작업이 경제적, 사회적 및 생태 학적 가치가 매우 높아지게 되면서
생태계 보호 및 복원, 과학적 레코딩, 산림 관리를 위한 감독 및 평가,
탄소 정점 및 탄소 중립 등 산림 자원 정보의
요구 사항이 더 높아졌습니다.

PCA-Forestry는 효율적이고 정확한 데이터 수집 및 정보 추출,
산림 자원 모니터링을 위한 프로그램입니다.

산림생장 모니터링 및 산림훼손 방지

파생된 데이터는 산림 성장, 폭풍이나 화재로 인한 피해,
나무 수확을 모니터링하고, 수확 시 나무의 재정적 가치를 추정하는 데 사용될 수 있습니다.

구체적인 정보는 목재 품질을 향상시키고, 폐기물을 줄이며,
수익을 늘리고, 환경의 질을 유지하는 방식으로 산림 관리를 지원합니다.

숲의 캐노피 밀도와 바이오매스에 대한 정보는
산불 확산을 예측하는 데 도움을 주어 소방관의 작업과 대피 작업을 지원합니다.

도시 지역 수목 목록

공원은 가로수와 함께 도시의 모든 주민을 위한 중요한 공공 자원입니다.

따라서 도시 숲과 개별 나무는 대기 질 개선,
빗물 유출 감소, 주거용 부동산 가치 증가 등 많은 이점을
제공하는 중요한 천연 자원입니다.

나무 목록은 도시 나무 개체군을 관리하고 계획하는 데 중요한 도구입니다.



산림 자원 모니터링에 새로운 솔루션 제공

공중 (유인 항공기, 무인 항공기-드론) 라이다(LiDAR),
지상 기반 (핸드 헬드, 지상 기반, 휴대용 배낭) 라이다(LiDAR) 및
기타 하드웨어 장치는 멀티뷰, 멀티 모드 렌더링, 다중 정밀도 포인트 클라우드
데이터를 얻을 수있어 산림 자원 모니터링에
적합한 데이터베이스를 제공합니다.

- 라이다(LiDAR) : 레이저 빔을 투과하여 물체의 표면을 조사하고
반사 신호를 분석하는 일종의 능동형 원격탐사 시스템입니다.

방출된 레이저 펄스가 산림 캐노피를 투과하여 지표면에 도달함으로써
산림의 3차원 공간 데이터를 신속하게 획득하고
식생의 3차원 구조적 특성을 반영할 수 있습니다.

고정밀, 정밀 데이터 및 빠른 속도의 특성을 가지고 있어
산림 자원 모니터링에 새로운 솔루션이 될 수 있습니다.


1. 소프트웨어에 대하여

PCA-Forestry는 객체 지향 포인트 클라우드 분석 이론을 기반으로
일련의 전체 프로세스, 지능형 민간 포인트 클라우드 데이터 처리 및
분석 도구를 제공하고 대규모를 지원합니다.

또한 포인트 클라우드의 원키 및 일괄 처리 모드를 지원하고
조사 지역의 나무 수, 단일 나무의 높이, 단일 나무의 부피,
단일 나무의 가슴 높이 지름, 산림의 부피,
단일 나무의 3D 재구성 등을 획득하여
지능형 산림 자원 조사에 서비스를 제공합니다.



2. 기능

- PCA-Forestry 솔루션 : 공중 LiDAR 데이터,
지상 LiDAR 데이터 및 포인트 클라우드를 데이터 소스로 사용

데이터 시각화

• 멀티뷰 브라우징
• 멀티 모드 렌더링
• 멀티 뷰 연결
• 포인트 클라우드 피라미드 렌더링
• 단일 목재 3D 모델 시각화
• X-Ray 모드 시각화
• 3D 가상 로밍
• 애니메이션 녹화
 
데이터 전처리

• 좌표 변환
• 측량 영역에서 포인트 클라우드 분할
• 병합
• 형식 변환
• 직사각형, 원형 영역 잘라내기
 
원클릭 산림 토지 정보 추출

• 지상/백팩/핸드헬드 라이다 포인트 클라우드 단일 나무 정보 추출
• 지상/백팩/핸드헬드 라이다 포인트 클라우드 과수 정보 추출
• 항공 라이다 포인트 클라우드 삼림 정보 추출
• 전력선 항공 라이다 포인트 클라우드 삼림 정보 추출
• 샘플 플롯 정보 추출
 
인터랙티브 에디터

• 섹션 시각화
• 트리밍
• 프로파일 인터셉트
•포인트 클라우드(카테고리) 편집
•단일 목재 픽업
•단일 목재 편집
 
결과 생성 및 단일 목재 3D 재구성

• 임업 주제별 보고서 생성 및 업데이트
• 가슴높이 직경(DBH), 수관 프로파일 등과 같은 벡터 결과 생성
• 단일 나무 3D 모델 출력
• DEM, DSM, CHM 생성


'원클릭 산림 토지 정보 추출' 모델을 사용하여
공터 및 흐린 부지에 대한 산림 정보를 추출할 수 있는
25가지의 고유한 원클릭 처리 도구를 제공합니다.

지상/백팩/핸드헬드/공중, 지상 융합
LiDAR 포인트 클라우드 단일 트리 정보 추출

원클릭 나무 줄기 추출 (지상 버전)
원클릭 나무 줄기 추출 (백팩/핸드헬드 버전)
원클릭 단일 트리 (나무 원목/정수리) 추출 (지상 버전)
원클릭 단일 트리 (나무 원목/정수리) 추출 (백팩 / 핸드 헬드 버전)
단일 목재 분할 포인트 클라우드 정보 업데이트의 원클릭 수동 편집 (지상 버전)
단일 나무 분할 포인트 클라우드 정보 업데이트의 원클릭 수동 편집 (백팩/핸드헬드 버전)

지상/백팩/핸드헬드/공중, 지상 융합
LiDAR 포인트 클라우드 과수 정보 추출

원클릭 과수 정보 추출

전력선 탑재 LiDAR 포인트 클라우드 산림 정보 추출

원클릭 고산 포인트 클라우드 분류 및 분석
원클릭 산악 포인트 클라우드 분류 및 분석
원클릭 구릉 포인트 클라우드 분류 및 분석
원클릭 평야 포인트 클라우드 분류 및 분석

원클릭 포인트 클라우드 분류 및 분석 (지형 자동 인식, 참조 없음)

샘플 플롯 정보 추출

원클릭 산림 지형 정보 추출

공중 LiDAR 포인트 클라우드 산림 정보 추출

• 산림 포인트 클라우드 정보 추출 (구역 내 건물 없음)

원클릭 고산 포인트 클라우드 산림 정보 추출
원클릭 산악 포인트 클라우드 산림 정보 추출
원클릭 구릉 포인트 클라우드 산림 정보 추출
원클릭 평원 포인트 클라우드 산림 정보 추출
원클릭 포인트 클라우드 산림 정보 추출 (자동 지형 인식, 참조 없음)
 
• 산림 포인트 클라우드 정보 추출 (구역 내 건물 있음)
원클릭 고산 산림포인트 클라우드 산림 정보 추출
원클릭 산지인트 클라우드 산림 정보 추출
구릉 포인트 클라우드 산림 정보 추출
평야 포인트 클라우드 산림 정보 추출

원클릭 포인트 클라우드 산림 정보 추출 (자동 지형 인식, 참조 없음)
 
온보드 포인트 클라우드 단선 분할 및 매개변수 추출의 원클릭 정밀 분류
단선 세분화 포인트 클라우드 정보 업데이트의 원버튼 수동 편집



3. 특징 및 주요 사항

- 독립 플랫폼 사용: 다른 애플리케이션이나
플랫폼에 의존할 필요 없이 처음부터 완전히 개발되었습니다.

- 높은 수준의 자동화: 원클릭 알고리즘과 자동화된 알고리즘 지원 포인트 클라우드
대화형 편집 기능을 통해 포인트 클라우드 산림 정보 추출의 효율성이 크게 향상됩니다.

- 확장성: 생산 과정에서 사용자의 데이터 처리 요구에 따라
기능을 사용자 지정할 수 있습니다.

- 쉬운 프로그램: 기능이 간단하고 이해하기 쉬우며
간단한 교육만으로도 데이터 생산을 수행 할 수 있습니다.
 영어. 중국어 2개국 언어 지원합니다.(향후 한국어 지원 예정입니다.)

- 자체 개발한 하드코어 알고리즘: 원클릭으로 시맨틱, 나무 단면, 크라운(상층목) 및
나무기둥 정보에 대한 다단계 정보 추출과 완전한 나무 단면 정보를
제공하고 나무 단면 탄소 계산을 제공합니다.


a. Raw 데이터



b. 데이터 가공



c. 개체별 레이어 분류
(각 개체별 좌표값 및 개수 추출 가능)
ex. 산 매핑 시 나무 수량 확인



d. 나무 단면



e. 나무 줄기 절개면



f. 상층목 단면



g. 전체적인 나무 단면도 결과

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