变化检测算法

变化检测算法：这些算法比较不同时间获取的多个点云，以检测场景中的变化，例如新对象或对象位置的变化。

激光雷达点云变化检测算法的应用

激光雷达点云变化检测算法可用于多种应用，包括城市规划、林业管理、灾害应对和基础设施监测。这些算法用于检测环境随时间的变化，例如植被的生长、土地利用的变化以及结构或物体的移动。通过比较不同时间对同一区域进行的多次激光雷达扫描，变化检测算法可以识别发生重大变化的区域，为决策和资源管理提供有价值的信息。例如，在城市规划中，变化检测可用于监测建设和开发；而在灾害应对中，它可用于评估洪水或地震等自然灾害造成的破坏程度。

以下是激光雷达点云变化检测算法的 10 个库及其下载 URL 和简要说明：

1. PDAL（点数据抽象库）：https://pdal.io/
PDAL 是一个 C++ 库，提供了各种用于处理点云数据的工具，包括变化检测算法。它支持多种数据格式，且可以与其他库集成。

2. libLAS：https://liblas.org/
libLAS 是另一个 C++ 库，提供用于读取、写入和操作激光雷达数据的工具。它包括一系列点云分析算法，包括变化检测。

3. 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。 它包括一系列变化检测算法，以及用于过滤和分割点云的工具。

4. 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。它包括一系列点云分析算法，包括变化检测，并支持多种数据格式。

5. TerraScan/TerraMatch：https://www.geocue.com/software/terrascan-terramatch/
TerraScan/TerraMatch 是由 GeoCue Group 开发的商业软件包，提供先进的激光雷达点云处理功能，包括变化检测算法。

6. 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。它包括一系列用于点云分析的算法，包括变化检测。

7. 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。 它包括一系列用于点云分析的算法，包括变化检测。

8. 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，由美国联邦森林管理局开发。它包括一系列用于点云分析的算法，包括变化检测。

9. GRASS GIS：https://grass.osgeo.org/
GRASS GIS 是一个用于地理空间分析的免费开源软件包。 它包括用于处理点云数据的工具，包括变化检测算法。

10. RSGISLib：https://www.rsgislib.org/
RSGISLib 是遥感和地理空间分析工具的集合，由阿伯瑞斯特威斯大学遥感小组开发。它包括一系列用于点云分析的算法，包括变化检测。

请注意，其中一些库/工具是独立的软件应用程序，而有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。