Estoy buscando alojar datos LIDAR en mi propio servidor y dar a los clientes la capacidad de ver esos datos a través de un navegador web como una nube de puntos 3D (el archivo estaría en formato .las o equivalente), posiblemente con la capacidad de medir características.
¿Alguien sabe de una pieza de software fácil de implementar que pueda hacer esto?
No busco código abierto, y preferiría algo plug and play porque no soy un programador.
Respuestas:
Llego un poco tarde a la fiesta, pero aquí hay otra sugerencia: http://potree.org/
Es un visor de nube de puntos basado en WebGL en el que he estado trabajando durante bastante tiempo.
== ACTUALIZACIÓN ==
Puede generar grandes cantidades de nubes de puntos coloreadas. Los datos LIDAR sin colores serán compatibles pronto.
Potree se basa en three.js, lo que significa que también puedes hacer todo lo que three.js ofrece, como renderizar mallas, splines, luces, sombras, etc.
== VIEJO ==
Aquí hay una buena demostración: http://potree.org/demo/pompei/pompei.html
Y aquí hay un escaparate de pix4d usando potree: http://pix4d.com/discover-interact-3d-pointclouds/
El código fuente está disponible en github: https://github.com/potree/potree
Y actualmente estoy trabajando en una reescritura desde cero como un proyecto basado en three.js: http://potree.org/demo/potree_rewrite/
Esta reescritura tendrá la ventaja de que también podrá utilizar todo lo que three.js tiene para ofrecer, una vez que haya terminado.
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plas.io es bastante agradable y muy fácil de poner en marcha rápidamente. Supongo que el rendimiento depende de la RAM y la CPU del cliente. No tuve problemas con ~ 350mb archivo .las sin procesar en Firefox.
.laz
los archivos se cargarán más rápido que.las
, porque están comprimidos y se copian más rápido. Sin embargo, no hay diferencia de contenido una vez cargado.Para cargar sus propios datos, haga clic en la palabra [Examinar] en el selector desplegable (en lugar de la flecha hacia abajo a la derecha).
Una captura de pantalla (etiquetas agregadas después):
Fuente de Github: https://github.com/verma/plasio
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iTowns - https://github.com/iTowns/itowns
¿Qué es?
iTowns es un marco web escrito en Javascript / WebGL para la visualización de datos geográficos en 3D que permite mediciones precisas en 3D. Su primer propósito fue la visualización de imágenes de street view y la nube de puntos lidar terrestres. Luego se ha ampliado para manejar más tipos de datos.
Tipos de datos admitidos:
Ver http://itowns.github.io/ para más información.
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Podrías mirar al cesio .
Una oficina local de SIG de la ciudad mostró una demostración de una nube de puntos LiDAR usando Cesium en una conferencia reciente. No recuerdo si pudieras medir en él, pero al menos podrías hacer zoom, desplazarte y rotar.
Demostración de Sandcastle: https://cesiumjs.org/Cesium/Apps/Sandcastle/?src=3D%20Tiles%20Point%20Cloud.html&label=3D%20Tiles
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Apareció una búsqueda rápida en Google:
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He escrito un visor que usa un sistema de gestión de datos donde puede cargar sus archivos y luego, usando el visor, puede ver el LAS en su navegador. Utiliza WebGL, por lo que no se requiere ningún complemento. Si bien este trabajo de código abierto se encuentra actualmente en desarrollo activo, agradeceré cualquier comentario.
https://github.com/OpenGeoscience/pointcloud_viewer
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Por lo que estaba buscando, esta parece ser mi mejor opción, pero por lo que puedo ver, no funciona en dispositivos móviles.
qgis2threejs
http://vimeo.com/83511028
https://github.com/minorua/Qgis2threejs
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Mira esto, tienen ejemplos en la página "probar ahora". Sin límites de tamaño, LiDAR y otros tipos de datos xyz en el navegador web, sin complementos y colaboración WebRTC pulida. Esta compañía ha estado virtualizando subestaciones de manera privada para grandes compañías de energía que han desarrollado este software durante más de tres años, y luego agregaron este servicio de vapor LiDAR y lo publicarán en un grupo limitado en 2015. Si encuentra que este sitio está protegido con contraseña, yo ' d contactarlos directamente. No es ahora, pero entiendo que será en el futuro. Es como NetFlixs, pero para nubes de puntos. ¡Funciona increíble en mi nuevo Mac Book Pro, videojuego como!
NewSpin.com
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PointCloudViz - http://www.pointcloudviz.com/
Visor LiDAR de escritorio: http://www.pointcloudviz.com/desktop/index.html
Servidor LiDAR y cliente web: https://server.pointcloudviz.com/#/
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