Erfordert eine LP360 Geospatial Basic oder höher, LP360 Drone oder LP360 Land Standard sowie eine dem Benutzer zugewiesene Auto AI Ground Classification Cloud-Zusatzlizenz.

Das LP360 Cloud AI Ground Classification -Werkzeug auf dem Ground Classification Tab des Ribbons ist ein künstliche Intelligenz (KI) Deep Learning (DL) Modell, das die Bodenklassifizierung von LAS-Datensätzen per Knopfdruck ermöglicht. LP360 verwendet ein generalisiertes, vortrainiertes Bodenklassifizierungsmodell; es sind keine Trainingsdatensätze oder Modellaufbauten vor der Nutzung des Werkzeugs erforderlich.

Dieses Werkzeug kann über LP360 Cloud in einem Webbrowser oder direkt aus LP360 Desktop (LP360 v2025.1 oder neuer) ausgeführt werden.

Allgemeine Anforderungen

• Eine Auto AI Ground Classification Lizenz-ErweiterungmussIhrem Benutzer zugewiesen sein.
• Für LP360 Desktop müssen Sie mit Ihrem LP360 Online-Konto angemeldet sein, entweder über den Anmeldedialog in der rechten oberen Ecke von LP360 (Benutzer mit einer Abonnement-Desktop-Lizenz sind automatisch angemeldet) oder den LP360 Credentials Manager-Dialog.

Ausführung aus LP360 Desktop

Wählen Sie die AI Ground Classification auf dem Ground Classification Tab des Ribbons aus. 

Pre-Klassifizierungsparameter

Diese Pre-Klassifizierungsaufgaben werden von LP360 Desktop ausgeführt, bevor der Auftrag zur KI-Bodenklassifizierung an die Cloud gesendet wird.

Ausreißer-Klassifizierung: Führt die Outliers Classification PCT als (PCT = Point Cloud Task) Unterauftrag zum übergeordneten CGC-Auftrag im Job Manager aus und sollte immer verwendet werden, wenn das Vorhandensein grober Ausreißer in der Eingabe-Punktwolke festgestellt wurde. Sie kann auch bei einer verrauschten Punktwolke aktiviert werden, da einige Ausreißer, die sich nahe an der Punktwolke befinden, möglicherweise nicht nahe genug an ihren umgebenden Punkten liegen, um nur als durch Zufallsfehler beeinflusste Punkte betrachtet zu werden.

Glättung: Führt die Smoothing, Point Cloud PCT als (PCT = Point Cloud Task) Unterauftrag zum übergeordneten CGC-Auftrag im Job Manager aus, was ein gleitender kleinster-Quadrate-Glättungsalgorithmus ist, der das „Rauschen“ in hochdichten, verrauschten Punktwolkendaten reduziert. Die Rauschhülle oder Dicke einer geglätteten Punktwolke erscheint dünner als die der Originalpunktwolke. Eine Glättung vor der KI-Bodenklassifizierung kann die Ergebnisse bei verrauschten oder unscharfen Bodenoberflächen verbessern.

Rauschklassen löschen: Löscht alle Punkte in den Rauschklassen (Klasse 7 und Klasse 18). Es werden auch alle durch die Ausreißer-Klassifizierung erkannten Punkte gelöscht.

Klassifizierungsparameter

Die Option Vorhandene Klassen beibehalten ermöglicht es Ihnen, bereits vorhandene Klassifizierungen in Ihrer Punktwolke zu erhalten, z. B. Gebäude (Klasse 6) oder Vegetation (Klassen 3/4/5). Wenn ausgewählt, werden alle Klassen außer Klasse 0/1/2 während der KI-Verarbeitung ignoriert und in derselben Klasse zurückgegeben. Beachten Sie, dass Punkte in Klasse 2 von der KI überschrieben/neu klassifiziert werden. Wenn Sie also eine vorhandene Bodenschicht haben, die Sie erhalten möchten, sollten Sie diese vor dem Ausführen des KI-Klassifizierers in eine temporäre Klasse verschieben und danach zurückverschieben. Rauschpunkte, Klassen 7/18, werden weiterhin gelöscht, wenn diese Option oben gewählt wurde, auch wenn „Vorhandene Klassen beibehalten“ aktiviert ist.

Ausgabe-Einstellungen

Neuer LAS-Layer-Name: Wählen Sie einen Namen für das KI-bodenklassifizierte LAS

Auf Standard zurücksetzen: Setzt alle Einstellungen auf Standard zurück

Absenden: Klicken Sie, um die KI-Bodenklassifizierung abzuschließen und den Auftrag an den Job Manager zu übermitteln.

Kosten

Aktueller Kontostand: Zeigt das aktuelle Guthaben Ihrer Organisation an LP360 Points an.

Kostenschätzung: Zeigt den geschätzten Preis in LP360 Points für die Ausführung der Aufgabe für die ausgewählten Eingabe-LAS-Layer an. 

LP360 Points Preis pro Auftrag, August 2025

So führen Sie die KI-Bodenklassifizierung aus

1. Öffnen Sie LP360 v2025.1.151 oder neuer.
2. Wählen Sie das AI Ground Classification -Werkzeug auf dem Ground Classification Tab des Ribbons aus.
3. Wählen Sie die zu klassifizierenden LAS-Layer aus.
4. Wählen Sie die gewünschten Pre-Klassifizierungsaufgaben aus, die im Batch ausgeführt werden sollen.
5. Geben Sie einen Namen für den resultierenden LAS-Layer an.
6. Drücken Sie Absenden, um einen KI-Bodenklassifizierungsauftrag (CGC = Cloud Ground Classification) im Job Manager zu erstellen. Entsprechende Unteraufträge (XFR, CLD und PCT) werden bei Bedarf erstellt.
7. Sobald der Auftrag Bereit ist, drücken Sie Auftrag abschließen , um den Auftrag abzuschließen und die KI-klassifizierte Punktwolke zu Ihrem Projekt hinzuzufügen.
8. Verwenden Sie die Bodenbereinigungswerkzeuge in LP360, um die Klassifizierungsergebnisse zu verfeinern.

Ausführung aus LP360 Cloud mit einem Webbrowser

Um die KI-Bodenaufgabe aus LP360 Cloud in einem Webbrowser auszuführen, muss der LAS-Datensatz zunächst in die Cloud hochgeladen werden. Das Hochladen der Daten kann mit dem Upload to Cloud-Werkzeug auf dem Cloud-Ribbon innerhalb von LP360 Desktop erfolgen. 

Tipps

• Nach dem Absenden des Auftrags können Sie weiterhin in LP360 oder einer anderen Software arbeiten, jedoch den Computer nicht ausschalten, da sonst die Aufgabe im Job Manager nie abgeschlossen wird.
• Die KI-Bodenklassifizierungsaufgaben werden in LP360 Cloud ausgeführt. Sie können die Daten jederzeit aus der Cloud abrufen, auch wenn LP360 Desktop sie nicht automatisch herunterladen kann.
• Das für die KI-Bodenklassifizierung verwendete LAS sollte im Format LAS 1.4 und PDRF >6 vorliegen. Andernfalls funktioniert die KI-Bodenklassifizierung möglicherweise nicht ordnungsgemäß.
• Das Koordinatenreferenzsystem (CRS) des LAS muss projiziert sein. Das bedeutet, es ist nicht möglich, ein LAS in geografischen Koordinaten zu klassifizieren.