آموزش جامع پردازش ابر نقاط (مقدماتی تا پیشرفته) – اولین دوره جامع در کشور

“دوره جامع پردازش ابر نقاط با استفاده از نرم‌افزارهای Cloud Compare، Global Mapper و محیط برنامه‌نویسی پایتون ” اولین دوره آموزشی کامل و جامع در سطح کشور است که به شما این امکان را می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای کار با داده‌های ابر نقاط را به دست آورید و به‌تبع از طریق این دانش، تحلیل‌های پیشرفته‌ای را انجام دهید.

در این دوره آموزشی به‌صورت کامل مباحث مقدماتی تا پیشرفته پردازش ابر نقاط از طریق مثال‌ها، تمرین‌های عملی و مفاهیم تئوری به شما ارائه می‌شود و شما توانایی اجرای این مراحل را در نرم‌افزارهای مختلف و همچنین با استفاده از محیط برنامه‌نویسی پایتون خواهید داشت.

پردازش ابر نقاط سه‌بعدی به‌عنوان یکی از مهم‌ترین فعالیت‌ها در زمینه‌های مختلفی ازجمله سنجش‌ازدور، مهندسی مکانیک، ساختمان‌سازی، مخابرات و حتی پزشکی شناخته‌شده است. با پیشرفت فناوری‌های مرتبط با علوم مکانی، حجم عظیمی از داده‌های مکانی و سه‌بعدی تولید می‌شود که نیاز به تحلیل و استفاده‌ی بهینه از آن‌ها بیش‌ازپیش احساس می‌شود. ابر نقاط، به‌عنوان یکی از مهم‌ترین منابع داده‌ای در این حوزه، اطلاعات سه‌بعدی از اشیاء فراهم می‌کند که با استفاده از آن کاربر به تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری دست می‌یابد.

پردازش ابرنقاط سه‌بعدی امکانات فراوانی ازجمله مدل‌سازی سه‌بعدی، طبقه‌بندی، تحلیل اشکال و اشیاء، استخراج ویژگی‌ها و مطالعه‌ی ویژگی‌های مکانی را فراهم می‌کند. اطلاعات سه‌بعدی حاصل از پردازش ابرنقاط، بستر‌های فراوانی برای برنامه‌ها و پروژه‌های مختلف را فراهم می‌کند، ازجمله آن‌ها می‌توان به طراحی شهری و معماری، مطالعات زیست‌محیطی، برنامه‌ریزی شهری و حمل‌ونقل، بهبود مدل‌های هواشناسی و اقلیمی، تحقیقات علمی و پزشکی و حتی برنامه‌های بازیابی بلافاصله پس از حوادث و آسیب‌های طبیعی اشاره کرد. با توجه به اهمیت روزافزون داده‌های مکانی و سه‌بعدی و نیاز رو به افزایش صنایع و علوم مختلف به تحلیل و بهره‌برداری از این داده‌ها، آشنایی با روش‌ها و ابزارهای پردازش ابر نقاط سه‌بعدی امری ضروری است.

این دوره جامع با استفاده از نرم‌افزارهای معتبر و محیط برنامه‌نویسی پایتون، شرکت‌کنندگان را به دنیای چشم‌انداز و پربار پردازش این داده‌های مهم و ارزشمند وارد می‌کند و آن‌ها را به تسلط بر این فناوری اساسی می‌رساند.. با شرکت در این دوره، شما توانایی انجام تحلیل‌های پیچیده بر روی‌داده‌ ابر نقاط را به دست آورده و به‌طور مؤثر امکان فعالیت در پروژه‌های مختلف مرتبط با این حوزه برای شما امکان‌‌پذیر خواهد شد.

ویژگی‌های محصول

• مدرس: نیما آریج
• تخصص: کارشناسی ارشد مهندسی سنجش‌ازدور و پردازش تصاویر ماهواره‌ای
• موضوع: پردازش ابر نقاط
• نرم‌افزارهای مورد استفاده: Global Mapper ،Cloud Compare
• زبان برنامه نویسی استفاده شده: پایتون
• مخاطب: محققان در حوزه‌های علوم مکانی، سنجش‌ازدور و فتوگرامتری
• نوع آموزش: ویدیویی
• زمان آموزش: 9 ساعت
• فرمت: ویدئوهای MP4
• داده‌های تمرینی:‌ دارد
• پیش‌نیاز: ندارد

معرفی مدرس

• نیما آریج
• دانش آموخته کارشناسی مهندسی نقشه‌برداری از دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
• دانش‌آموخته کارشناسی ارشد مهندسی سنجش‌ازدور از دانشگاه صنعتی خواجه‌نصیرالدین طوسی
• نفر اول مسابقات ژئونیت در کشور
• دارنده مدرک برنامه‌نویسی از دانشگاه هاروارد
• دارنده مدرک برنامه‌نویسی یادگیری ماشین از دانشگاه استنفورد

تهیه آموزش:

برای تهیه بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به فایل های آموزشی دسترسی خواهید داشت و به ایمیلتان نیز ارسال می شود.

بخشی از ویدئوی آموزشی این محصول

عناوین آموزشی

عناونین درنظر گرفته شده برای این آموزش به شرح زیر است:

مروری کلی

• مقدمه
• معرفی دوره
• تکنیک‌های اخذ داده
• کاربرد فناوری ابر نقاط
• مزایا استفاده از ابر نقاط
• مزایا ابر نقاط و فناوری لیدار نسبت به سایر داده‌های سنجش‌ازدوری و فتوگرامتری
• چالش‌های موجود
• روند پردازش ابر نقاط سه‌بعدی
• موضوعات تحقیقاتی مناسب در این حیطه
• معرفی نرم‌افزار CC
• معرفی نرم‌افزار Global mapper
• معرفی پایتون
• معرفی افزونه Las Tools

مقدمه

• دانلود و نصب نرم‌افزار CC
• آشنایی کلی با نوارابزارهای نرم‌افزار CC
• دانلود داده ابر نقاط از سایت‌ها موجود
• موزاییک کردن ابر نقاط
• انجام عملیات Subsampling
• استخراج پروفیل و سطح مقطع

• رجیسترسازی ابر نقاط
• فراخوانی داده در CC
• کاهش نویز
• پیش‌پردازش لازم
• هم‌سطح سازی ابر نقاط
• انجام عملیات align registration و fine registration
• بررسی الگوریتم ICP
• بررسی تأثیر نقاط گرهی در رجیستر کردن

طبقه‌بندی نظارت شده به کمک نرم‌افزار CC

• فراخوانی داده در محیط نرم‌افزار
• اخذ داده آموزشی
• استفاده از الگوریتم CANUPO برای امر طبقه‌بندی
• تهیه نمودار پراکندگی مربوط به کلاس‌ها
• تعیین بهترین مرز تصمیم‌گیری به کمک معیار balance accuracy و fisher discriminant ratio
• انجام امر طبقه‌بندی
• بررسی و تجزیه‌ و تحلیل معیار FDR و BA
• تفسیر عملکرد طبقه‌بندی CANUPO

طبقه‌بندی نظارت‌نشده به کمک نرم‌افزار global mapper

• فراخوانی داده به محیط نرم‌افزاری
• انجام تنظیمات و نمایش 3D
• انجام طبقه‌بندی نظارت‌نشده

طبقه‌بندی ابر نقاط سه‌بعدی به کمک برنامه‌نویسی پایتون

• توضیح کلی در مورد نحوه طبقه‌بندی ابر نقاط
• دید کلی در مورد ویژگی ابر نقاط
• تئوری الگوریتم‌های مورد استفاده
• تهیه subset برای طبقه‌بندی نظارت نشده در CC
• فراخوانی داده در نرم‌افزار CC و اخذ داده آموزشی
• فراخوانی کتابخانه‌های موردنیاز
• نمایش ابر نقاط 3D در پایتون
• استفاده از KD_tree
• استخراج ویژگی ابر نقاط
• ساخت دیتا فریم و نرمال‌سازی
• ترسیم بردار نرمال برای هر کلاس
• معرفی کلاس‌های مربوطه اخذشده توسط CC در python
• طبقه‌بندی نظارت‌نشده به روش Kmean و Cmean
• طبقه‌بندی نظارت‌شده به روش RF و SVM
• ارزیابی دقت به کمک معیارهای precision، recall، f1-score و support

• فیلترینگ ابر نقاط
• پیش‌پردازش ابر نقاط
• استفاده از نرم‌افزار CC جهت فیلترینگ ابر نقاط
• تولید منحنی میزان به کمک مدل تولیدشده
• استفاده از نرم‌افزار global mapper برای فیلترینگ ابر نقاط
• عملیات فیلترینگ ابر نقاط در محیطpython به کمک روش‌های مختلف

تولید مدل رقومی سطح از داده لیدار و تلفیق با تصاویر اپتیک

• فراخوانی داده
• استخراج ویژگی از تصاویر اپتیک
• مشخص کردن منطقه مورد مطالعه
• طبقه‌بندی به روش RF
• بررسی دقت kappa و Overall accuracy
• ارزیابی دقت به کمک معیارهای precision، recall، f1-score و support
• تلفیق داده اپتیک و DSM به دست آمده از داده ابر نقاط
• طبقه‌بندی به روش RF
• بررسی دقت kappa و Overall accuracy
• ارزیابی دقت به کمک معیارهای precision، recall، f1-score و support

تشخیص تغییرات به کمک ابر نقاط سه‌بعدی

• آشنایی با روش C2C
• آشنایی با روش C2M
• آشنایی با روش M3C2
• آشنایی با روش CBP
• پیاده‌سازی روش C2C به کمک نرم‌افزار CC

مروری بر نرم‌افزارهای استفاده شده

در دنیای ، پردازش و تحلیل داده‌های سه‌بعدی، به‌ویژه ابر نقاط، به یکی از مهم‌ترین ابزارها برای انجام پروژه‌ها و تحقیقات در حوزه‌های مختلف تبدیل‌شده است. از بین ابزارهای موجود برای این کار، نرم‌افزارهایی مانند Cloud Compare و Global Mapper به‌عنوان ابزارهایی کارآمد و قدرتمند شناخته می‌شوند که به شما امکانات بی‌نظیری برای پردازش، تحلیل و بررسی داده‌ ابر نقاط سه‌بعدی فراهم می‌کنند.Cloud Compare به‌عنوان یک نرم‌افزار متن‌باز، امکانات گسترده‌ای برای پردازش داده‌های ابر نقاط فراهم می‌کند.

این نرم‌افزار امکاناتی همچون مقایسه، ترکیب، تبدیل و تحلیل داده‌های سه‌بعدی را ارائه می‌دهد تا به‌راحتی کاربران با دقت بالا از داده‌های خود استفاده کنند. Global Mapper نیز یکی دیگر از نرم‌افزارهای بسیار معتبر و کارآمد در زمینهٔ پردازش داده‌های مکانی و سه‌بعدی است. این نرم‌افزار امکاناتی همچون نقشه‌برداری، تحلیل مکانی و ترکیب داده‌های ابر نقاط را ارائه می‌دهد که برای تحقیقات علمی، مهندسی و مطالعات مختلف بسیار مفید واقع می‌شود.

از طرفی، استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون به شما این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های سفارشی و اسکریپت‌های خود را برای پردازش و تحلیل داده‌ ابر نقاط به‌راحتی بسازید و آن‌ها را با دقت بالا اجرا کنید. این قابلیت شمارا قادر می‌سازد تا به‌تناسب نیازهای خاص و پروژه‌های مختلف خود، ابزارهای سفارشی و قابل تنظیمی را ایجاد کنید. با توجه به اهمیت روزافزون پردازش داده‌های سه‌بعدی و ابر نقاط در صنایع مختلف ازجمله مهندسی، علوم زمین، ساخت‌وساز، معماری و حتی پزشکی، آشنایی و مهارت در استفاده از این ابزارهای قدرتمند و همچنین زبان برنامه‌نویسی پایتون امری ضروری و  کارآمد می‌باشد.

این دوره با ارائه مطالب جامع و عملی در این زمینه، شما را به دنیای گسترده و البته پربار پردازش ابر نقاط سه‌بعدی و ابزارهای مرتبط آشنا می‌کند و زمینه را برای شما جهت کاربردهای مختلف و موفقیت در حوزه‌های مختلف صنعتی و علمی آماده می‌سازد.

داده‌ها

داده هایی که در این آموزش از آن ها استفاده می شود شامل:

• داده ابر نقاط سه‌بعدی حاصل از TLS
• داده ابر نقاط سه‌بعدی حاصل از ALS
• داده ابر نقاط سه‌بعدی توپوگرافی و …

کاربرد این آموزش

محصول جامع پردازش ابر نقاط با استفاده از نرم‌افزارهای Cloud Compare، Global Mapper و محیط برنامه‌نویسی پایتون، به شما این امکان را می‌دهد که در زمینه‌های گوناگونی از این فنّاوری‌ها بهره‌برداری کنید و تحلیل‌های دقیق‌تر و پیچیده‌تری را انجام دهید.

ازجمله کاربرد‌ این دوره آموزشی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تحلیل و پردازش داده‌های ابر نقاط سه‌بعدی
• طبقه‌بندی و تحلیل داده‌ها
• توسعه و اجرای الگوریتم‌های پیشرفته
• ایجاد ویژگی‌های جدید

به‌طورکلی، استفاده از این محصول باعث بهبود کیفیت تحلیل‌ها و افزایش دقت در پردازش داده‌های سه‌بعدی می‌شود و به شما این امکان را می‌دهد تا به بهترین نتایج برسید. علاوه بر آن با استفاده از این محصول شما می‌توانید مهارت‌های لازم در این حیطه را کسب و در آینده تحصیلی و شغلی خود از مهارت کسب‌شده استفاده و بهره کافی ببرید.

مخاطبان این محصول

مخاطبان این محصول آموزشی افرادی هستند که درزمینهٔ سنجش‌ازدور، علوم مکانی،محیط‌زیست، فتوگرامتری و … فعالیت می‌کنند. کاربران عمومی سنجش‌ازدور به همراه علاقه‌مندان به مطالب هیدروگرافی، فتوگرامتری، محیط‌زیست، شهرسازی و … می‌توانند مطالب بسیار مفیدی را در این زمینه به دست آورند. به‌عنوان‌ مثال، کاربران عمومی سنجش‌ازدور با تکنیک‌های کار با داده ابر نقاط و کاربران محیط زیست با چگونگی استفاده از این نوع داده برای استخراج پروفیل جهت انجام تحلیل‌های لازم آشنا خواهند شد.

از سوی دیگر در این محصول آموزشی سعی ما بر آن بوده است تا با ساده‌ترین زبان، مطالب به‌گونه‌ای ارائه شود که حتی بدون داشتن پیش‌زمینه قبلی، قابل درک باشد.

بخش دیگری از مخاطبان این محصول افرادی هستند که قصد یادگیری نرم‌افزارهای Cloud Compare و Global Mapper و پردازش ابر نقاط در پایتون برای کار در شرکت‌ها و پروژه‌های مختلف را در نظر دارند.

تهیه آموزش:

برای تهیه بر روی دکمه زیر کلیک کنید. پس از پرداخت، بلافاصله به فایل های آموزشی دسترسی خواهید داشت و به ایمیلتان نیز ارسال می شود.