本文主要是介绍【CloudCompare教程】011：计算点云的粗糙度（地表粗糙度），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文基于无人机摄影测量生成的地形点云数据讲解CloudCompare计算点云粗糙度，也即地表粗糙度。
文章目录
- 一、点云粗糙度概述
- 二、点云粗糙度计算
一、点云粗糙度概述
表面粗糙度(surface roughness)是指加工表面具有的较小间距和微小峰谷的不平度 。其两波峰或两波谷之间的距离（波距）很小（在1mm以下），它属于微观几何形状误差。表面粗糙度越小，则表面越光滑。
点云粗糙度是点云的一项重要的局部特征，粗糙度顾名思义，可以理解为点云表面的光滑程度，在点云识别方面,无论是人工设计阈值分割Q，还是机器学习分类，粗糙度都可以作为重要特征，计算原理很简单。
粗糙度表征量
描述平面粗糙度时，需要先确定基准平面。在我们用二乘法进行平面拟合的时候，即存在处于平面上方的点也有处于平面下方的点，这种起伏的大小决定了平面是否是粗糙的。Sa为最老牌的三维表面粗糙度参数之一，此粗糙度描述的是凹凸不平的模型体积除以底面积得到的平均高度。
公式：
CloudCompare软件提供了简单的点云粗糙度计算工具。
二、点云粗糙度计算
<这篇关于【CloudCompare教程】011：计算点云的粗糙度（地表粗糙度）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
