壓縮算法：這些算法壓縮點云數(shù)據(jù)以減少存儲或傳輸帶寬。

激光雷達點云壓縮算法的應用

激光雷達點云壓縮算法用于減小激光雷達數(shù)據(jù)的大小，同時不顯著影響其質量或準確性。這一點很重要，因為激光雷達數(shù)據(jù)可能非常大，存儲和傳輸數(shù)據(jù)可能既耗時又昂貴。壓縮算法可用于減少激光雷達數(shù)據(jù)的存儲和傳輸要求，同時保留其有用信息。這在激光雷達數(shù)據(jù)需要通過互聯(lián)網傳輸或存儲在存儲容量有限的便攜式設備上的應用中特別有用。此外，激光雷達數(shù)據(jù)壓縮還可以降低處理大型數(shù)據(jù)集的計算成本，從而實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)分析和可視化?？傮w而言，激光雷達點云壓縮算法在測繪、林業(yè)、采礦、交通等行業(yè)有大量的實際應用。

以下是激光雷達點云壓縮算法的前 10 個庫：

1.LASzip：https://laszip.org/

LASzip是一個免費的開源庫，用于以 LAS 格式壓縮激光雷達數(shù)據(jù)。它提供無損和有損壓縮選項，并在激光雷達社區(qū)中廣泛使用。

2.Entwine：https://entwine.io/

Entwine是一個 C++ 庫，提供用于組織、存儲和處理海量點云數(shù)據(jù)集的工具。它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 Zstandard 算法的無損壓縮。

3.Greyhound：https://greyhound.io/

Greyhound是一個 C++ 庫和服務器，用于通過網絡流式傳輸點云數(shù)據(jù)。它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 Zstandard 算法的無損壓縮。

4.PCL（點云庫）：https://pointclouds.org/

PCL 是一個 C++ 庫，提供處理和分析點云數(shù)據(jù)的工具。 它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 LZF 算法的無損壓縮。

5.CloudCompare：https://www.cloudcompare.org/

CloudCompare是一個獨立的應用程序，提供用于可視化和處理點云數(shù)據(jù)的工具。它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 Zstandard 算法的無損壓縮。

6.LASlib：https://github.com/LAStools/LASlib

LASlib是一個 C++ 庫，用于讀取和寫入 LAS 格式的激光雷達數(shù)據(jù)。它包括對使用 LZF 算法的無損壓縮的支持。

7.LAStools：https://rapidlasso.com/lastools/

LAStools 是用于處理激光雷達數(shù)據(jù)的命令行工具的集合。它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 LZF 算法的無損壓縮。

8.libLAS：https://liblas.org/

libLAS 是一個 C++ 庫，提供用于讀取、寫入和操作激光雷達數(shù)據(jù)的工具。它包括對使用 LZF 算法的無損壓縮的支持。

9.OpenVDB：https://www.openvdb.org/

OpenVDB是一個用于處理體積數(shù)據(jù)（包括點云數(shù)據(jù)）的 C++ 庫。它包括一系列點云壓縮算法，包括使用 Snappy 算法的無損壓縮。

10.FUSION/LDV：http://forsys.cfr.washington.edu/fusion/fusionlatest.html

FUSION是一個用于處理激光雷達數(shù)據(jù)的軟件包，由美國農業(yè)部林務局開發(fā)。它包括對使用 LZW 算法的無損壓縮的支持。

請注意，其中一些庫/工具是獨立的軟件應用程序，而另一些是可以與其他軟件集成的庫。此外，其中一些庫/工具是開源的，而其他庫/工具是專有的。