في عالم معالجة البيانات السحابية النقطية ثلاثية الأبعاد، تظهر تقنيتان رئيسيتان بشكل متكرر — تصنيف سحابة النقاط وتجزئة سحابة النقاط. في حين أن كلا التقنيتين جزء لا يتجزأ من فهم وتحليل البيانات السحابية النقطية، إلا أنهما يخدمان أغراضًا مختلفة ويستخدمان أساليب مختلفة. أدناه، نقوم بتفصيل الاختلافات الرئيسية بين هذين النهجين ونشرح كيفية استخدامها لتحليل البيانات ثلاثية الأبعاد.

تصنيف سحابة النقطة

يتضمن تصنيف سحابة النقاط تعيين تسمية واحدة لكل نقطة في السحابة. تهدف هذه التسمية إلى تصنيف الكائن أو الميزة الواقعية التي تتوافق معها النقطة. على سبيل المثال، عند معالجة سحابة نقطية تم التقاطها بواسطة LiDAR أو أجهزة استشعار ثلاثية الأبعاد أخرى، قد يتم تصنيف النقاط الفردية على أنها "أرض" أو "مبنى" أو "شجرة" أو "سيارة".

يركز التصنيف بشكل عام على الميزات العالمية للسحابة النقطية. وهذا يعني أن الخوارزمية تستخدم الخصائص العامة للنقاط الموجودة في السحابة (مثل خصائصها الهندسية أو كثافتها أو لونها) لتحديد الفئة التي تنتمي إليها. نتيجة التصنيف هي أنه سيتم تخصيص كل نقطة لواحدة من هذه الفئات المحددة مسبقًا.

الخصائص الرئيسية لتصنيف Point Cloud:

• يتم تعيين تسمية فئة واحدة لكل نقطة.

• تعتمد التصنيفات عادةً على الميزات العالمية للسحابة النقطية.

• يوفر تصنيفًا عالي المستوى لبيانات السحابة النقطية (مثل الأرض والغطاء النباتي والمباني وما إلى ذلك).

• يشيع استخدامها لاكتشاف الأشياء ذات الأغراض العامة وفهم المشهد.

تجزئة سحابة النقطة

من ناحية أخرى، يقوم تجزئة السحابة النقطية بتقسيم السحابة النقطية إلى أجزاء أو شرائح أصغر وأكثر قابلية للإدارة بناءً على خصائص أو خصائص مشتركة معينة. بدلاً من مجرد تصنيف النقاط الفردية، يهدف التجزئة إلى تجميع النقاط معًا التي تشترك في ميزات مماثلة. الهدف هو إنشاء مناطق أو مجموعات داخل سحابة النقاط، حيث تنتمي جميع النقاط داخل منطقة معينة إلى نفس الفئة.

يمكن أن يكون التقسيم أكثر دقة مقارنة بالتصنيف. على سبيل المثال، في حين أن التصنيف قد يصنف ببساطة مجموعة من النقاط على أنها "سيارة"، فإن التجزئة يمكن أن تذهب إلى أبعد من ذلك من خلال التمييز بين السيارات الفردية في ساحة انتظار السيارات. بهذه الطريقة، يمكن اعتبار التجزئة خطوة تتجاوز التصنيف، لأنها لا تصنف فحسب، بل تحدد أيضًا العلاقات المكانية والتمييز بين الأشياء.

يعتمد التجزئة على كل من السمات المحلية للنقاط الفردية (مثل موضعها أو انحناءها أو لونها) والعلاقات بين النقاط المجاورة. ومن خلال تحليل هذه العلاقات، تكون الخوارزمية قادرة على تقسيم السحابة النقطية إلى أجزاء مميزة وذات معنى يمكن تحليلها بشكل منفصل.

الخصائص الرئيسية لتجزئة سحابة النقاط:

• مجموعات النقاط على أساس الخصائص المشتركة أو العلاقات المكانية.

• يقوم بإنشاء مناطق داخل سحابة النقطة حيث تكون جميع النقاط في المنطقة متشابهة.

• يمكن أن يوفر التقسيم رؤية محلية أكثر تفصيلاً للبيانات مقارنة بالتصنيف.

• يُستخدم غالبًا لمهام مثل اكتشاف الأشياء وإعادة بناء السطح ورسم خرائط البيئة.

الاختلافات الرئيسية بين التصنيف والتجزئة

متى يتم استخدام التصنيف مقابل التجزئة

• يعتبر تصنيف سحابة النقاط مثاليًا عندما تحتاج إلى تصنيف سحابة نقطية كبيرة بسرعة استنادًا إلى فئات أو ميزات واسعة. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بمعالجة مسح LiDAR لمدينة ما، فيمكن أن يساعدك التصنيف في التعرف بسرعة على مناطق المباني والطرق والنباتات وميزات المناظر الطبيعية الأخرى.

• يعتبر تجزئة السحابة النقطية أكثر فائدة عندما تحتاج إلى تحليل تفصيلي للسحابة النقطية، مثل اكتشاف كائنات معينة أو تحديد حدود أجزاء مختلفة من المشهد. على سبيل المثال، في تطبيقات المركبات ذاتية القيادة، يمكن أن يساعد التقسيم في الكشف والتمييز بين المشاة والمركبات وعوائق الطريق من خلال تجميع النقاط بناءً على القرب والميزات.

خاتمة

في حين أن تصنيف سحابة النقاط وتقسيم سحابة النقاط يعتبران من التقنيات القيمة في تحليل بيانات السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في أهدافهما وأساليبهما. يوفر التصنيف تصنيفًا عالميًا لسحابة النقاط، بينما يقوم التجزئة بتقسيم البيانات إلى مناطق أصغر وأكثر تفصيلاً بناءً على الخصائص المحلية والعلاقات بين النقاط. اعتمادًا على المهمة المطروحة، يمكن لكلا التقنيتين أن يكمل كل منهما الآخر ويوفر فهمًا شاملاً للبيئات ثلاثية الأبعاد.