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La détection du bruit permet de détecter des points isolés du nuage de points et les classifier vers la classe 7, qui est la classe Low point (noise) selon le standard ASPRS.
Il est important de noter que cette détection indique seulement les points isolés du nuage de points, c’est-à-dire les points lointains. Cette détection ne pourra donc pas trouver le bruit généré par le mouvement de véhicules devant un lidar terrestre, par exemple.
Différents paramètres sont disponibles avec cet outil :
Min. points par cellule : Indique le nombre de points dans chaque tuile utilisée par cet algorithme pour que tous les points de la tuile soient considérés comme bruit.
Taille de cellule min. (unité de distance) : Taille minimale de la tuile utilisée par cet algorithme. Cette valeur déterminera la précision de la détection ; une petite valeur sera plus précise, par contre, le temps de traitement sera plus long. Elle doit être plus petite que la taille de la tuile du projet. Afin de connaître la taille de la tuile du projet, consulter l’info projet : Menu : Fichier / Info du projet
Point de départ : Point où l’algorithme commence. Il est possible d’inscrire la coordonnée XYZ manuellement ou piquer à l’écran avec le bouton “Piquer”. Idéalement, un point lointain est choisi pour minimiser le temps de traitement.
Limiter par rayon (unité de distance) : Permet de limiter la zone de traitement autour du point de départ. Cette option est utile lorsque les paramètres idéaux sont recherchés.
Utiliser l’élimination statistique: Permet d’utiliser la méthode d’élimination statistique pour la détection. Cette option considère les points dans les cellules avoisinantes. L’avantage d’utiliser cette option est que les cellules avec quelques points à leur extrémité mais qui font partie d’un regroupement de points plus large ne seront pas considérés comme étant du bruit. Cette option ajoute du temps de traitement à la détection, par contre.