我正在尝试使用LIDAR数据评估建筑物高度，为简单起见，我们说最高点可以做到。
我的问题是过滤数据中的高峰和噪音。 我试图把建筑物的多边形区域和周围的区域拿走， 将数据装入1英尺的水桶中并过滤小水桶，然后从地面高度减去建筑物高度，以获得真正的高度，但效果不佳。
我还考虑过使用回归算法进行机器学习。
我的问题：
是否有工具和现成的功能可以帮助我进行建筑物高度评估？过滤激光雷达数据的最佳工具是什么？
我读到了关于rapidlasso地面分类 - ＆gt;建筑高度，你认为驾驶室帮助我更准确地评估高度吗？
我们是否有一些真实（地面实况）建筑高度的来源，所以我可以训练和评估我的模型？
主题中的任何其他输入将不胜感激。感谢。
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正如你已经看过rapidlasso，显然是LAStools，我会说你不需要再看了，因为LAStools拥有所有的工具＆＃39;你需要。
关于如何处理此问题，rapidlasso网站上有几篇帖子，您可以加入电子邮件组并将问题发布给许多用户。我不知道你正在使用什么系统，但LAStools也将与ArcMap集成 - 所以这可能是你熟悉的另一个软件？
我没有对建筑物进行分类，但我确实对其他东西的高度进行了分类，例如树木/植被，是的，lasground对此非常有用。
很抱歉，但我不知道任何美国的真相来源。您是否可以使用当地数据（即使用倾斜仪或类似物测量的建筑物）训练您的模型？