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荷蘭的 Genovum開發了一種工具，可以從2D和雷射雷達輸入的數據生成3D模型。 然後，這些3D模型被用於城市規劃。 聊點有未來感的，奧斯陸市製造了一個比例為1：1000的3D列印的城市模型。 從城市的雷射雷達掃描開始，他們使用FME來過濾地形，用geoTIFF紋理化，然後將建築轉換成3D模型，並將它們附加到地形上。 列印的3D模型長7.6 x 4.5米。 2.點雲的預處理、清理和重構 激光雷達數據的預處理涉及多個步驟。 首先，清理、檢查數據的正確性、完整性和關聯性在任何工作流中都很重要。 接下來，同樣重要的是更新分析點雲來獲取包含所需的所有資訊。 激光雷達的工作流程同樣涉及許多處理步驟。 RIEGL激光測量系統使用FME以自己的RDB格式和各種方式處理雷射雷達數據，用以去除無關點、回聲和偏差等。 在一個林業用例中就涉及到表面提取，標準化數據集中的高度，計算平均樹高和點雲統計，並在Shapefile中輸出3D瓦片。
預處理點雲-從我們的雷射雷達網路研討會截的圖。 2.1在正確的座標系下工作如果您對點雲映射感興趣，可以使用 CsmapReprojector轉換器將鐳射雷達資料轉換為另一個座標系統（UTM， StatePlane等）。 例如，WSP是一家地理和工程公司，它使用FME對雷射雷達數據進行座標系統重投影，以及其他許多任務。 2.2新增顏色通常，點雲需要著色。 一種常用的方法是獲取柵格的RGB值，並設置每個點的顏色。 有許多基於表達式、計算和外部數據集的方法來更新點雲的顏色。
這個點雲 論。 3.只提取或過濾某些點 有幾種方法可以從點雲中提取所需的區域。 這是一個常見的任務，因為點雲太大了，處理和共用不必要的數據是一種浪費。 最好只提取感興趣的區域。 裁剪點雲是用戶執行的最常見任務之一。 裁剪點雲指的是你可以定義一個邊界並且只保留邊界內的點。 剪切形狀可以是2D多邊形或3D實體。 只保留特定區域的另一種方法是對點雲進行切片或概要分析。 查看本教程的示例，瞭解如何使用帶有LAS點雲的Shapefile來準確地識別公路上的橫截面。 基於不同的特性也可以提取點雲的不同部分。 例如，我們可以刪除具有特定分類、顏色或強度的點。
在上面的圖像中，使用者只是通過根據分類對點進行分割或過濾，從點雲中提取了建築。 使用者還可以通過過濾高強度值的點來提取水或其他反射表面。 CN Rail使用這些方法從雷射雷達掃描中提取出精確的列車軌道中心線和走向。 穩定和準確對安全性至關重要，因此他們使用FME自動執行計算和分析。 4.分析特性和價值以方便決策可以對點雲進行分析，以瞭解它所的數據特性。 這通常涉及到幾個預處理步驟，比如在執行分析之前集成其他源數據。 使用者可以計算點雲上的統計資訊（例如，找到某個特性的最小值和最大值，這樣就可以知道資料集的範圍）。 然後，根據某些條件或表達式篩選這些數據，並根據需要輸出，或者對每個點進行計算。
在這個點雲中，計算應用於每個點，以生成洪水預測的可視化。 每一個低於一定高度的點被設置為藍色，每一個高於的點被設置為疊加柵格中的一種顏色。Finavia負責管理芬蘭的機場，通過整合LAS點雲，分析數據，並識別高海拔，生成飛行障礙地圖。 他們使用FME來完成這項工作和許多其他工作流程，以改善21個機場的安全和運營。 自動化工作流（好處）將上述任何任務作為基於事件的工作流的一部分來執行，是實現數據處理自動化的前提。 FME Workspaces可以在使用者請求時按需運行，也可以按照計劃運行，或者回應觸發器。 一旦工作流完成，就可以生成報告併發送。 數據可以移動到一個新的目錄，或任何數量的其他分組。
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