压缩算法

压缩算法：这些算法压缩点云数据以减少存储或传输带宽。

激光雷达点云压缩算法的应用

激光雷达点云压缩算法用于减小激光雷达数据的大小，同时不显着影响其质量或准确性。这一点很重要，因为激光雷达数据可能非常大，存储和传输数据可能既耗时又昂贵。压缩算法可用于减少激光雷达数据的存储和传输要求，同时保留其有用信息。这在激光雷达数据需要通过互联网传输或存储在存储容量有限的便携式设备上的应用中特别有用。此外，激光雷达数据压缩还可以降低处理大型数据集的计算成本，从而实现更快的数据分析和可视化。总体而言，激光雷达点云压缩算法在测绘、林业、采矿、交通等行业有大量的实际应用。

以下是激光雷达点云压缩算法的前 10 个库：

1.LASzip：https://laszip.org/

LASzip是一个免费的开源库，用于以 LAS 格式压缩激光雷达数据。它提供无损和有损压缩选项，并在激光雷达社区中广泛使用。

2.Entwine：https://entwine.io/

Entwine是一个 C++ 库，提供用于组织、存储和处理海量点云数据集的工具。它包括一系列点云压缩算法，包括使用 Zstandard 算法的无损压缩。

3.Greyhound：https://greyhound.io/

Greyhound是一个 C++ 库和服务器，用于通过网络流式传输点云数据。它包括一系列点云压缩算法，包括使用 Zstandard 算法的无损压缩。

4.PCL（点云库）：https://pointclouds.org/

PCL 是一个 C++ 库，提供处理和分析点云数据的工具。 它包括一系列点云压缩算法，包括使用 LZF 算法的无损压缩。

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

CloudCompare是一个独立的应用程序，提供用于可视化和处理点云数据的工具。它包括一系列点云压缩算法，包括使用 Zstandard 算法的无损压缩。

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

LASlib是一个 C++ 库，用于读取和写入 LAS 格式的激光雷达数据。它包括对使用 LZF 算法的无损压缩的支持。

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

LAStools 是用于处理激光雷达数据的命令行工具的集合。它包括一系列点云压缩算法，包括使用 LZF 算法的无损压缩。

8.libLAS：https://liblas.org/

libLAS 是一个 C++ 库，提供用于读取、写入和操作激光雷达数据的工具。它包括对使用 LZF 算法的无损压缩的支持。

9.OpenVDB：https://www.openvdb.org/

OpenVDB是一个用于处理体积数据（包括点云数据）的 C++ 库。它包括一系列点云压缩算法，包括使用 Snappy 算法的无损压缩。

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

FUSION是一个用于处理激光雷达数据的软件包，由美国农业部林务局开发。它包括对使用 LZW 算法的无损压缩的支持。

请注意，其中一些库/工具是独立的软件应用程序，而另一些是可以与其他软件集成的库。此外，其中一些库/工具是开源的，而其他库/工具是专有的。