<div dir="ltr"><div></div><div></div><div>Does anyone have recommendations for best practice for classifying ground points on large clouds?<br></div><div><br></div><div>I'd like to use SMRF to classify ground points in a large cloud (ca. 920 000 000 points), but am exceeding the system memory (128GB).</div><div><br></div><div>It seems logical to split a large cloud into buffered tiles (to minimise edge effects), then run a classifier on each tile, delete the buffer and merge the tiles together again. It seems like this should be possible with filters.splitter, but is this the right way to go?<br></div><div><br></div><div>Any suggestions on implementation much appreciated!</div><div>Regards,</div><div>Andy<br></div><div><br></div></div>