卫星/无人机影像/空三/测绘/LiDAR点云处理计算分析及最全最新工作站/便携/集群硬件配置推荐25v2
卫星和无人机影像、空中三角测量、传统测量数据以及 LiDAR 点云的处理涉及一系列专用软件、复杂的工作流程和计算密集型算法。软件和硬件的选择会显著影响这些流程的效率和速度，不同阶段会不同程度地利用单核 CPU、多核 CPU 或 GPU 的强大功能。
以下是每个领域的软件、处理环节、核心算法和计算特征汇总：
（一）卫星/无人机图像处理（摄影测量）计算分析
摄影测量学是根据照片进行测量的科学，通常用于根据重叠图像创建 3D 模型、正射影像和数字高程模型 (DEM)。
著名软件：
- 商业： Pix4Dmatic、Pix4Dmapper、Agisoft Metashape、RealityCapture、DroneDeploy（基于云）、SimActive Correlator3D。
- 开源： COLMAP、OpenSfM、Meshroom。
处理阶段（Stages）和算法：
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No |
主要环节 |
算法 |
计算特点 |
计算配置解析 |
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1 |
初始处理/数据导入 |
数据验证、元数据读取（EXIF、GPS）、图像排序 |
主要使用单核 CPU 或轻度多核 CPU，用于文件 I/O 和基本检查。计算量不大 |
-CPU/GPU：受 CPU 限制。 -核数（Core Count）：对高核心数的依赖较少。 -GPU：不需要 |
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2 |
特征提取和匹配（运动结构 - SfM） |
SIFT、SURF、ORB（用于特征检测）、最近邻匹配、RANSAC（用于异常值去除）。此阶段识别并匹配多张重叠图像中的公共点 |
高度可并行化。可充分利用多核 CPU 和/或显著受益于 GPU 加速。性能可通过更多核和高性能 GPU 实现良好扩展 |
CPU/GPU：可同时使用 CPU 和 GPU 加速。GPU 通常可以显著加快特征匹配的速度。 核数：大量 CPU 核心可带来巨大好处。 GPU：强烈推荐。许多软件包需要支持 CUDA 的 GPU（NVIDIA）才能显著加速。显存需求取决于图像分辨率和提取的特征数量，通常为几 GB |
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3 |
空中三角测量（空三）/光束法平差 |
光束法平差。这是一个核心优化过程，可同时优化相机位置和方向（外部方向）以及连接点的三维坐标，从而最大限度地减少重投影误差。通常结合地面控制点 (GCP) 进行精确的地理配准 |
计算密集型，涉及求解大型稀疏线性系统。可以并行化，但并行化程度因软件实现而异。某些部分可能更依赖于 CPU，而其他部分可以利用 GPU |
CPU/GPU：可以是 CPU 密集型，也可以同时使用 CPU 和 GPU。性能通常受 CPU 时钟速度和多线程效率的影响。 核数：多核可带来好处，但根据软件的并行化程度，超过一定程度后收益就会递减。 GPU：有利于加速优化的某些部分，但可能不像密集匹配那样普遍重要 |
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4 |
密集点云生成（多视图立体 - MVS） |
MVS 算法（例如，PatchMatch Stereo、半全局匹配）。此阶段通过在多幅图像中找到对应像素并对其 3D 位置进行三角测量来计算密集的 3D 点云 |
计算量极大，且高度可并行化。此阶段通常是摄影测量工作流程的瓶颈，GPU 加速可带来显著优势。处理的数据量与图像分辨率和所需的点密度直接相关 |
CPU/GPU：高度 GPU 加速。强大的 GPU 对于合理的处理时间至关重要。 核数：仍然需要 CPU 来管理进程并处理未卸载到 GPU 的任务，但核数的重要性不如 GPU 性能。 GPU：必备。需要具有高处理能力和大显存的 GPU，尤其适用于处理大型数据集。专业工作通常需要 8GB 到 24GB 以上的显存 |
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5 |
网格生成和纹理 |
表面重建算法（例如泊松重建、Delaunay三角剖分）、网格简化、纹理映射。此阶段从密集点云创建3D网格模型，并将原始图像作为纹理应用 |
计算量较大，尤其对于大型点云数据。网格生成可并行化。纹理处理涉及基于3D模型的图像数据采样 |
CPU/GPU： CPU 和 GPU 均可使用。多核 CPU 可有效提升网格生成效率。纹理绘制也可并行化，并可使用 GPU。 核数：利用多个核心进行网格生成的优势。 GPU：有利于加速纹理和潜在的网格处理，但影响可能会有所不同 |
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6 |
DSM/DTM 和正射影像生成 |
插值算法（用于 DEM/DSM）、正射校正、镶嵌、色彩平衡。此阶段创建栅格产品，例如数字表面模型 (DSM)、数字地形模型 (DTM) 以及地理参考、无畸变的图像镶嵌图（正射镶嵌图） |
计算量较大，尤其对于大面积和高分辨率区域。正射校正涉及重采样图像数据。镶嵌需要无缝融合图像。这些过程可以并行执行 |
CPU/GPU：可以利用多个 CPU 内核并可能受益于 GPU 加速，特别是对于重采样和图像处理任务。 核数：多核的好处。 GPU：可以提供加速，但受益程度取决于软件实现 |
（二）空中三角测量计算分析
空中三角测量是摄影测量和传统航空测量工作流程中的一个基本步骤。它确定每张照片拍摄时相机的精确位置和方向，以及地面点的3D坐标。虽然它属于上述摄影测量工作流程的一部分，但它也是一个独特的过程，尤其是在传统航空测量中。
著名软件：（通常集成到摄影测量或测量套件中）
- Context Capture、Trimble Inpho、Hexagon ImageStation、Agisoft Metashape、Pix4Dmatic。
处理环节和算法：
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No |
主要环节 |
算法 |
计算特点 |
计算配置解析 |
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1 |
连接点提取与匹配 |
类似于摄影测量的特征提取（SIFT、SURF 等），但更侧重于在覆盖同一地面区域的多幅影像中寻找共轭点。包括自动和手动连接点的选择与测量 |
自动提取计算密集且可并行化。手动测量由用户驱动。 |
CPU/GPU：自动提取得益于多核 CPU，并且可以通过 GPU 加速。 核数：利用多个核进行自动连接点提取的优势。 GPU：有利于加速自动连接点匹配 |
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2 |
捆绑调整 |
光束法平差（如摄影测量法中所述）。这是空中三角测量的核心，可同时优化外部方向参数和三维点坐标。结合 GCP 和可能的 IMU/GNSS 数据 |
计算密集型，解决大型稀疏系统。并行化对于大块图像至关重要 |
CPU/GPU：根据软件的不同，可能受限于 CPU 或利用 GPU。性能受 CPU 时钟速度和多线程影响。 核数：得益于多核，性能扩展取决于实现方式。 GPU：可以加速某些部分的优化 |
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3 |
质量控制和报告 |
残差的统计分析、误差传播 |
与连接点匹配和光束法平差相比，计算强度较低 |
CPU/GPU：主要受 CPU 限制。 核数：较少依赖于高核心数。 GPU：通常不需要 |
（三）测绘计算分析
测绘涵盖范围广泛，从传统的地面测量到处理来自各种传感器的空间数据。该领域的软件通常包含用于数据管理、分析和地图制作的工具。
著名软件：
- GIS 软件： Esri ArcGIS Suite（ArcGIS Pro、ArcGIS Online）、QGIS（开源）。
- 具有测量功能的 CAD 软件： Autodesk AutoCAD Civil 3D、Bentley MicroStation。
- 专业测量软件： Trimble Business Center、Leica Infinity。
处理环节和算法：
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No |
主要环节 |
算法 |
计算特点 |
计算配置解析 |
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1 |
数据导入和管理 |
数据格式转换，数据库管理 |
主要是I/O 限制和基于CPU |
CPU/GPU：受 CPU 限制。 核数：较少依赖于高核心数。 GPU：通常不需要 |
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2 |
坐标几何 ( đường đạc - COGO) 和计算 |
导线平差、最小二乘平差、坐标变换、面积/距离计算。 |
可能涉及矩阵运算和迭代调整。部分算法可以并行化 |
CPU/GPU：主要受 CPU 限制。更快的 CPU 核心可带来性能提升，某些调整可以利用多个核心。 核数：少数快速核心可带来好处；更多核心可带来中等好处，具体取决于算法和软件。 GPU：通常不需要 |
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3 |
空间分析 |
叠加分析、缓冲、网络分析、地形分析（坡度、坡向、视域） |
根据分析的复杂性和数据集的大小而有很大差异。某些分析可以并行执行。大型栅格数据集的地形分析可能需要大量计算。 |
CPU/GPU：主要受 CPU 限制，但一些 GIS 操作开始利用 GPU 进行加速。 核数：多核有利于完成许多空间分析任务。 GPU：越来越多地用于加速某些软件中特定的空间分析功能 |
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4 |
地图制作与可视化 |
渲染、符号化、标记、布局生成 |
很大程度上取决于地图的复杂程度和显示的数据量。可以是 CPU 或 GPU 密集型的，具体取决于渲染引擎 |
CPU/GPU：CPU 和 GPU 都用于渲染和可视化。功能强大的 GPU 可以提高交互式性能。 |
（四）LiDAR 点云处理计算分析
LiDAR（光探测和测距）数据提供地球表面和物体的直接 3D 测量。点云处理涉及处理大型 3D 点数据集以生成各种产品，如 DTM、DSM、3D 模型，以及用于特征提取和分类。
突出的软件：
• 商业：LiDAR360、Global Mapper（带 LiDAR 模块）、Terrasolid Suite（用于 MicroStation）、OPALS、Agisoft Metashape（可处理 LiDAR）、RealityCapture（可处理 LiDAR）、LP360。
• 开源：CloudCompare、PDAL （点数据抽象库）、PCL （点云库）。
处理环节和算法
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No |
主要环节 |
算法 |
计算特点 |
计算配置解析 |
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1 |
数据导入和预处理 |
数据格式转换（LAS、LAZ、TXT 等）、合并、过滤（异常值、降噪 - 例如，统计异常值去除）、下采样（例如，体素网格过滤） |
可以是 I/O 绑定的并且是计算密集型的，特别是对于大型数据集。筛选和缩减采样可以并行化 |
CPU/GPU：主要受 CPU 限制，但某些过滤作可以由 GPU 加速。 |
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2 |
注册 |
ICP（迭代最近点）、NDT（正态分布变换）、基于特征的配准。这会将多个重叠的点云（例如，来自不同的扫描通道）对齐到一个一致的坐标系中 |
Iterative and computationally intensive.性能在很大程度上取决于初始对齐和点云的密度/重叠。可以并行化 |
CPU/GPU：可以是 CPU 密集型的，也可以同时使用 CPU 和 GPU 加速，具体取决于算法和软件实现。 |
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3 |
分类 |
分割算法（例如，用于平面检测的 RANSAC）、用于将点分类为类别（地面、建筑物、植被等）的机器学习算法（例如，PointNet、随机森林）。基于规则的分类也很常见 |
可以是计算密集型的，特别是对于大型数据集上基于机器学习的方法。基于规则的方法也可能需要强大的处理能力。高度可并行化。 |
CPU/GPU：机器学习分类从 GPU 加速中受益匪浅。基于规则的分段和传统分段可以有效地利用多核 CPU GPU：非常有益，尤其是对于基于深度学习的分类。需要具有良好处理能力和足够 VRAM 的 GPU 来处理大点邻域或批量数据 |
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4 |
地形建模（DTM/DSM 生成） |
插值方法（例如 TIN、克里金法、IDW）、地面分类算法（例如，渐进形态学滤波器、布料模拟滤波器）。这包括将接地点与非接地点分开，然后创建裸露地表 （DTM） 或顶面 （DSM） 的连续表面模型 |
Ground classification 可以是计算密集型的。对大型点云进行插值需要大量处理。可以并行化 |
CPU/GPU：CPU 和 GPU 都可以使用。地面分类和插值受益于多核 CPU，并且可以在某些软件中进行 GPU 加速。 |
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5 |
特征提取和建模 |
几何形状拟合、建筑物足迹提取、树木分割、线条提取（例如，电力线）。可能涉及基于规则的方法或机器学习 |
根据功能和所用算法的复杂程度而变化。可以是计算密集型和并行化的 |
CPU/GPU：可以根据特定的特征提取算法和软件同时使用 CPU 和 GPU。机器学习方法受益于 GPU。 |
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6 |
可视化和分析 |
大型点云、空间查询、横截面、体积计算的渲染算法 |
大型点云的实时可视化取决于 GPU。分析任务的计算强度各不相同 |
CPU/GPU：可视化在很大程度上依赖于 GPU。分析任务主要受 CPU 限制，但有时可以利用 GPU。 |
计算特性和硬件考虑：
- CPU 单核性能：对于本质上是顺序执行或并行效率较低的任务（例如某些数据导入、初始处理和某些传统测量计算）而言，这一点至关重要。高主频的 CPU 在这方面非常有利。
- CPU 多核性能：对于所有领域的许多处理阶段都至关重要，包括特征提取、捆绑调整、密集点云生成（尽管通常会转移到 GPU）、地形建模、分类和空间分析。针对多线程进行了良好优化的软件，其核心数量越多，性能提升就越显著。最佳核心数量取决于软件；有些软件可以有效利用 16-32 个甚至更多的核心，而有些软件由于算法限制或开销，超过某个特定点（例如 8-12 个核心）后，性能收益可能会递减。务必查看软件的文档或基准测试，了解具体的建议。
- GPU 加速：GPU 加速正变得越来越重要，尤其是在摄影测量（密集匹配、纹理化）和 LiDAR 处理（密集点云生成、分类、可视化、配准）领域。GPU 擅长处理涉及大量数据的高度并行任务，例如矩阵运算和独立处理单个点或像素。
- GPU 要求：
- 处理能力：更强大的 GPU（核心数量更多、主频更快）通常会缩短 GPU 加速任务的处理时间。通常推荐使用高端消费级 GPU（例如 NVIDIA GeForce RTX 系列）或专业工作站 GPU（例如 NVIDIA Quadro/RTX A 系列）。
- VRAM（显存）：至关重要，尤其是在处理大型数据集（高分辨率图像、密集点云）时。整个数据集或其中的很大一部分可能需要驻留在 GPU 显存中进行处理。VRAM 不足会导致处理速度变慢（由于数据交换）或根本无法处理数据集。对于大型项目，可能需要 8GB、12GB、24GB 甚至更大的 VRAM。具体需求取决于软件以及输入数据和输出结果（例如密集点云）的大小/密度。
最快图像处理塔式工作站/便携/集群硬件配置推荐25v2
https://www.xasun.com/article/159/2965.html
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