对LAS数据集3D视图使用激光雷达
使用 3D 透视图查看 LAS 数据集是可视化和了解 LAS 数据集引用的激光雷达数据的一种更好的方式。LAS 数据集 3D 视图 窗口允许您将 LAS 数据集视为 ArcMap 中 3D 环境的点或表面。只能通过 ArcMap 中的 LAS 数据集 工具条使用 3D 视图。通过 3D 透视图，可以更轻松地识别从激光雷达数据捕获的特定要素，例如山谷面、山峰、建筑物、植被类型、森林冠层、道路廊道、河流/溪流廊道、矿物、建筑工地、塔，甚至电力线。通过在 3D 模式下绘制这些要素，可以验证 GIS 中的激光雷达数据，并且可让您做出明智的分析决策。......阅读全文
对－LAS－数据集－3D－视图使用激光雷达
使用 3D 透视图查看 LAS 数据集是可视化和了解 LAS 数据集引用的激光雷达数据的一种更好的方式。LAS 数据集 3D 视图 窗口允许您将 LAS 数据集视为 ArcMap 中 3D 环境的点或表面。只能通过 ArcMap 中的 LAS 数据集 工具条使用 3D 视图。通过 3D 透视图，可以
将激光雷达用作－LAS－数据集
LAS 数据集提供一种快速访问大量的 激光雷达和表面数据而无需进行数据转换和导入的方法。这样可以轻松地处理覆盖整个管理区域的数千个 LAS 文件，或者可能只是关于特定研究区域的几个 LAS 文件。LAS 数据集允许您快捷地检查 LAS 文件，并在 LAS 文件中提供了激光雷达数据的详细统计数据和区域
对－LAS－数据集－2D－剖面图查看器使用激光雷达
显示、分析和编辑激光雷达数据的常规做法是使用 2D 横断面视图。可通过 LAS 数据集剖面图 窗口显示和编辑从 LAS 数据集中选择的一组激光雷达点，在 ArcMap 中从 LAS 数据集 工具条访问该窗口。可视化激光雷达数据的交叉部分使您能够从唯一性角度分析点集合。通过 2D 剖面图透视图，可以更
共享激光雷达数据集
3D 激光雷达数据可公开共享给众多用户和同事。共享激光雷达数据的两个主要方法是通过 Web 共享或通过文件系统共享。通过文件系统共享任何文件都可通过文件系统或 ArcCatalog 进行共享。只需记住，移动文件会使引用的数据源的链接断开。例如，复制、重命名或删除 LAS 数据集或汇总数据会导致 LA
将激光雷达用作－terrain－数据集
terrain 数据集是一种将地理数据库要素类用作数据源的基于 TIN 的数据集。不规则三角网 (TIN) 是以多个三角形相连的网络进行表面建模（例如高程）的数据结构。要将激光雷达（LAS 文件）添加到 terrain 数据集，则需要将其导入地理数据库要素数据集中的多点要素类。terrain 数据集
存储激光雷达数据
最初，激光雷达数据以 ASCII 格式交付。由于激光雷达数据集合非常庞大，所以不久之后，开始采用一种称为 LAS 的二进制格式来管理和标准化激光雷达数据的组织和传播方式。现在，以 LAS 表示的激光雷达数据十分常见。LAS 是一种可接受性更强的文件格式，因为 LAS 文件包含的信息更多，而且由于采用
激光雷达点属性
附加信息与每个 x、y 和 z 位置值存储在一起。为每个记录的激光脉冲保留以下激光雷达点属性：强度、回波编号、回波数、点分类值、在飞行航线边缘的点、RGB（红、绿和蓝）值、GPS 时间、扫描角度和扫描方向。下表介绍了可以随每个激光雷达点提供的属性。注:以下列出的激光雷达属性并不总在最终输出的激光雷达
在镶嵌数据集中使用激光雷达
通过将激光雷达数据添加到镶嵌数据集，可将其用作栅格和渲染为栅格。这样，您便可以使用视域、等值线和剖面图等工具。估算体积。将其用作 DEM。使用其对影像进行正射校正。在支持栅格而不是 LAS 文件或 LAS 数据集的应用程序中使用它。镶嵌数据集与 LAS 数据集类似，由于镶嵌数据集存储的是指向原始数据
细胞活动3D视图阐明周围环境
正如不知道上下文的情况下很难理解对话一样，生物学家在不了解细胞环境的情况下也很难理解基因表达的意义。为解决这个问题，美国普林斯顿大学工程学院研究人员开发了一种新方法，整合了来自同一组织样本的多个切片的基因表达信息，提供了健康和疾病中的细胞活动的三维（3D）视图，包括常见的皮肤癌和鳞状细胞癌。
LAS家族的新成员ImageQuant－LAS500轻盈上市
通用电气生命科学部继LAS4000系列产品推出后，家族的新成员ImageQuant LAS 500全新上市了！LAS 500的推出，简化了western blot实验检测环节，让实验如儿童游戏般简单。该设备含830万像素制冷CCD，含蓝光、紫外和白光反射光源，可检测化学发光、荧光和白光信号。自带彩色
量子激光雷达水下获取3D图像
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/5/500159.shtm
量子激光雷达水下获取3D图像
英国科学家首次展示了一种新型激光雷达系统，其使用量子探测技术在水下获取3D图像。该系统拥有极高的灵敏度，即便在水下极低的光线条件下也能捕获详细信息，可用于检查水下风电场电缆和涡轮机等设备的水下结构，也可用于监测或勘测水下考古遗址，以及用于安全和防御等领域。相关研究论文刊发于4日出版的《光学快报》
全国水库数据集、湖泊型流域自然人文综合数据集发布
近期，在国家重点研发计划、中科院战略性先导科技专项等资助下，中国科学院南京地理与湖泊研究所研究员宋春桥课题组联合美国堪萨斯州立大学、加州大学洛杉矶分校等，利用地理空间大数据技术，整理汇编现有众源资料，采用空间分析和数理统计等方法，编目全国精细化水库数据集（CRD: China Reservoir D
机载激光雷达(Lidar)数据采集及数据处理
近年来，网络通讯技术、计算机技术、激光测距技术及GPS技术等技术的不断发展成熟，机载激光雷达技术正蓬勃发展，欧美等一些发达国家逐步研制出很多种机载激光雷达测量系统，主要包括 LeicaALS50，Optech等等，它的应用已超国遥感所覆盖的范围和传统测量，成为一种特有的数据获取方式。 一、机
激光雷达数据的处理方法分类
激光雷达数据的处理方法的的根源是深度学习在计算机视觉的发展。这里，我们按照网络输入的格式进行分类。体素体素Voxel，英文可能是来源于像素Pixel，将体素理解为3维的像素也是可以的。先来说说像素，给定一张固定大小的图片，将图片均匀的分为很多小格子，每个小格子就叫像素。那么对于给定的三维空间，将空间
什么是激光雷达强度数据？
强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标（针对每个点而采集）。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。反射率是所用波长（通常是在近红外波段）的函数。回波的强度随反射回波的表面对象的组成而有所不同。强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类，还可以在无可用航空影像时用于
3D激光雷达测风仪的应用介绍
常用的微压计有有双液U形管压力计、斜管压力计（歪斜式微压计）、补偿式微压计和数字微压计； 双液U形管压力计双液U形管压力计可用于丈量空气或其它气体的微正压，负压或差压，两头液柱的读值加总即为丈量值；移动刻划尺即可作零点调整。 U形管微压计U形管微压计一、加工装置办法，挑选作业环
3D激光雷达测风仪的应用介绍
3D激光雷达测风仪是用于测量风速，风向和其他风速特性的高级可视激光雷达。 它也是可以提供长达4公里的全方位天空扫描的系统。 3D激光雷达风测量利用激光的多普勒频移原理，通过测量反射空气中气溶胶颗粒的光波产生的频率变化来获得风速和风向信息，从而计算出相应的风向高度。 矢量
基于激光雷达点云的树冠分形维数及其算法实现
0 引言 Mandelbrot（1975）[1]正式提出与建立的分形理论，主要研究分形体的维数及自相似性规律[2]，分形维数是分形几何的核心，通过计算分形维数，可以对不规则的自相似几何形体（如植被根系、树木分枝结构、树冠、叶片分布特性及种群分布格局等）的复杂程度进行定量分析[3-6]。树冠作
美科学家绘制人脑3D透视图涵盖所有基因组
网易探索9月24日报道 科学家们已经制作出了显示整个大脑部位基因活动的完整的成人大脑地图集。 这一地图集是通过对两个临床上不显著的大脑和来自于第三个人的半个大脑的900个具体部位的基因分析制作而成的。这两个大脑分别属于一位24岁和39岁的人。 西雅图的艾伦脑科研究所的研究人员称该图集
利用激光雷达LiDAR植物表型3D成像系统
口的不断增长给当今世界的粮食安全带来了挑战。基因改造工具为快速开展新作物鉴定和开发研究开辟了一个新时代。然而，植物表型分析技术的瓶颈限制了基因-表型发育的一致性，因为表型是鉴定潜在作物以提高产量和抵抗不断变化的环境的关键。在利用现有传感器和技术的同时，已经进行了"高通量"植物表型分析的各种尝试。然而
癌症学研究公布最新数据集
据英国《自然》杂志10月17日在线发表的一项癌症研究，美国俄勒冈健康与科学大学公布了一个数据集，揭示了此前未发现的、急性髓性白血病（AML）患者的特定突变与药物敏感性之间的关联。这些发现将增进对急性髓性白血病的生物学和临床方面的理解。 急性髓性白血病是一种非常多样化的疾病，目前已在患者中观察到
Immune－Cell－Atlas－数据集的简介
Immune Cell Atlas 数据集是一个重要的资源，用于深入研究免疫系统中细胞的特征和功能。 要获取这个数据集，您可以通过以下途径： 1.相关科研机构的网站：一些专门从事免疫学研究的机构可能会提供访问或下载该数据集的渠道。2. 公共数据存储库：如欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）的
绘制基因组的“谷歌地图”
染色体的功能远不止保持DNA整齐有序。这种基因组DNA和蛋白质组成的复合物有许多不同的结构和构象。这些结构和构象可能会影响周围基因的表达。在某些构象中，线性DNA中相距较远的两个序列可能实际上非常靠近，并影响彼此的活性；而在其他形式中，这两个序列又可能相距甚远。 美国麻省理工学院研究生Erez
Immune－Cell－Atlas－基准数据集是否存在数据偏差？
任何数据集都可能存在一定程度的数据偏差，Immune Cell Atlas 基准数据集也不例外。 可能存在的潜在数据偏差包括： 1. 样本偏差：数据集所包含的样本可能来自特定的人群、地区或研究机构，不能完全代表整个人群的免疫细胞特征。 2. 技术偏差：不同的实验技术、测序平台和操作流程可能
如何评估－Immune－Cell－Atlas－基准数据集的数据偏差？
评估 Immune Cell Atlas 基准数据集的数据偏差可以考虑以下几个方面： 1. 样本特征分析 - 检查样本的来源，包括种族、年龄、性别、地理位置等分布情况，判断是否存在不均衡或过度集中的现象。 2. 实验方法和技术一致性 - 了解样本采集、细胞分离、测序平台和实验
Cell重要成果：RNA剪切视图
来自耶鲁大学的科学家以最详细的细节描述了RNA执行基因表达化学过程的特征。在发表于10月26日《细胞》(Cell)杂志上的论文中，研究人员报告了 II型内含子(group II introns)的14个晶体结构。II型内含子是一种具有酶催化功能的内含子，参与RNA剪切这一遗传复制的关键阶
单细胞测序基准数据集如何选择？
选择单细胞测序基准数据集时，可以考虑以下几个关键因素： 1. 研究目的和问题 - 明确您的具体研究目标，例如是关注特定细胞类型的分类、细胞发育轨迹分析还是差异表达基因检测等，选择与研究问题相关的数据集。 2. 细胞类型和组织 - 确保数据集包含您感兴趣的细胞类型和组织来源。如果您
大气所发布CERN紫外辐射数据集
科学数据如果孤立存在就毫无用途，因此，中国科学院大气物理研究所主办的国际期刊《大气科学进展》（Advances in Atmospheric Sciences, AAS）正积极推动与协助充分发挥数据集应用的作用，于5月15日预出版发布了第一篇数据描述文章。该文描述了两个关于中国紫外辐射的数据集。
LAMOST－DR6数据集正式发布
2018年6月，在中国科学院国家天文台LAMOST运行和发展中心及相关单位的共同努力下，LAMOST第六年光谱观测任务圆满结束。经过9个月的数据处理及质量分析，2019年3月27日，包含先导巡天及前六年正式巡天的LAMOST DR6数据集正式对国内天文学家和国际合作者发布。 2017年6月，L