Este artigo apresenta um guia completo sobre como realizar a limpeza do terreno após a etapa de classificação no LP360. Você aprenderá a transformar uma classificação inicial — seja gerada por IA ou pelo método TIN adaptativo — em uma superfície de terreno mais limpa, consistente e adequada para aplicações como curvas de nível, cálculo de volumes e fluxos de trabalho avançados.
Ao longo do conteúdo, você verá como identificar áreas problemáticas utilizando a ferramenta Surface Precision e, em seguida, aplicar o Ground Cleanup, tanto no modo manual quanto assistido, para adicionar ou remover pontos de terreno de forma rápida e eficiente. As edições podem ser realizadas nas visualizações de mapa, perfil e imersiva, proporcionando maior controle sobre os ajustes.
Também será abordado o uso de limpeza baseada em PCT (Point Cloud Tasks) em áreas com cobertura vegetal, além da aplicação de filtros estatísticos para identificar e remover pontos de ruído e valores atípicos que não são capturados pelos métodos automatizados.
Durante a sessão, são apresentadas estratégias práticas para separar corretamente o terreno de elementos como vegetação, edificações e veículos, permitindo refinar a classificação sem a necessidade de reiniciar o processo. Se você já se deparou com uma classificação “quase pronta”, mas que ainda exige ajustes, este conteúdo mostra exatamente como finalizá-la de forma eficiente no LP360.
Download dos dados
Os dados para este exercício ("2025_LP360_UC_GroundClassification") estão disponíveis no LP360 Cloud.
Para descarregar o conjunto de dados de exemplo juntamente com as tarefas relacionadas de point cloud tasks (PCTs), siga as instruções na página Folders page > LP360 Sample Data.
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