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With PDAL I was trying to using a proj4 string like +init=epsg:32615 +geoidgrids=C:\vdatum_GEOID12A\vdatum\core\geoid12a\g2012au7.gtx based on an example given on the PDAL website https://pdal.io/en/stable/stages/filters.reprojection.html#example-2 When running the command with this Proj4 string I get the warning Warning 1: +init=epsg:XXXX syntax is deprecated. It might return a CRS with a non-EPSG compliant axis order. but I can't find an alternative to the syntax given in the example.

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Dans cette dernière vidéo de notre série sur le traitement 3D dans QGIS, je vous montre comment transformer votre nuage de points lidar en un fichier vectoriel de vos empreintes de bâtiments et de végétation. Cours complet : https://www.udemy.com/course/qgispointcloud/?referralCode=C0475DD749B50F1FD408 #qgis #qgis3 #qgistutorials #pointcloud #pdal #lidar #copc #scanner

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Implements Bayesian Double-Penalty Tobit Quantile Regression methods for longitudinal interval-censored data as proposed by Zhao et al. (2024) &lt;<a href="https://doi.org/10.3390%2Fmath12121782" target="_top">doi:10.3390/math12121782</a>&gt;. Supports Bayesian Tobit quantile regression with double adaptive Lasso penalty ('PDAL-BTQR'), double Lasso penalty ('PDL-BTQR'), and unpenalized mixed-effects ('P-BTQR'). Handles left, right, interval, and bilateral censoring schemes in longitudinal and clustered structures. Includes Gibbs sampling algorithms, parameter estimation, standard error computation, posterior credible intervals, forecast predictions, DIC, LPML, and diagnostic plotting. References: Tobin (1958) &lt;<a href="https://doi.org/10.2307%2F1907382" target="_top">doi:10.2307/1907382</a>&gt;; Koenker and Bassett (1978) &lt;<a href="https://doi.org/10.2307%2F1913643" target="_top">doi:10.2307/1913643</a>&gt;; Zou (2006) &lt;<a href="https://doi.org/10.1198%2F016214506000000735" target="_top">doi:10.1198/016214506000000735</a>&gt;; Alhamzawi and Yu (2012) &lt;<a href="https://doi.org/10.1016%2Fj.csda.2011.11.018" target="_top">doi:10.1016/j.csda.2011.11.018</a>&gt;; Zhao et al. (2024) &lt;<a href="https://doi.org/10.3390%2Fmath12121782" target="_top">doi:10.3390/math12121782</a>&gt;.

みなさん、こんにちは！PDAL使ってますか！！！ PDALは、点群データを操作するための強力なCLIツールかつ、ライブラリです。 と言うのはこちらの記事でいろいろ書いていますので、ぜひご覧ください。 で、今回はこのPDALをPythonから呼び出して利用してみようと思います。 PDALはC++で書かれたライブラリですが、Pythonからも利用できるようにラッパーが用意されています。 PDALにはパイプラインという概念があり、JSON形式でルールに従って記載することで、点群データの一連の処理をまとめて実行することができます。このため、CLIからJSONを指定して実行することが多いのですが、Pythonからも同様にJSONを指定して実行することができます。 Pythonから利用できると、例えばWebアプリケーションからPDALを利用したり、Pythonのライブラリ（numpyや今回利用するOpen3Dなど）と組み合わせて利用することが容易になります。 この記事ではPDALでDEMを作成する・地形のglTFを作成する、といった利用方法について解説していきます。 この記事のコードはこちらに載せているので、参考にしてください！ データの準備 今回は、LAS形式のデータを変換します！ どんなデータを利用してもいいのですが、今回はこちらの記事で紹介した東京都の点群データを利用します。 どこでもいいのですが、適当な場所のデータをダウンロードしておいてください。 必要なパッケージのインストール uvの利用を前提とするので、uvがインストールされていない場合は、uvをインストールしてください。 その後、必要なパッケージをインストールします。 uv add pdal open3d rasterio matplotlib jupyter こんな感じのpyproject.tomlができていればOKです。 name = "pointcloud-processing-sample" version = "0.1.0" description = "Add your description here" readme = "README.md" requires-python = "&gt;=3.12" dependencies = [ "jupyter&gt;=1.1.1", "matplotlib&gt;=3.10.1", "open3d&gt;=0.19.0", "pdal&gt;=3.4.5", "rasterio&gt;=1.4.3", ] DEMの作成 PDALを利用して、DEMを作成してみます。jupyter labを利用しますが、ただのPythonスクリプトでも問題ありません。

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