海量三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織與可視化研究.pdf

1、隨著數(shù)字城市的建設(shè)，大規(guī)模三維數(shù)據(jù)采集技術(shù)的迅猛發(fā)展，三維激光掃描，航天/航空影像的密集匹配等產(chǎn)生了海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)，最直接的體現(xiàn)就是點(diǎn)的密度越來(lái)越大，點(diǎn)的數(shù)量越來(lái)越多，其中利用機(jī)載/車(chē)載/地面激光掃描系統(tǒng)所獲取的數(shù)據(jù)，可達(dá)幾十甚至上百G?，F(xiàn)有的三維點(diǎn)云處理軟件，如FARO公司的Focus3D點(diǎn)云掃描處理軟件SCENE5.0、Leica公司的HDS三維激光掃描儀配套的Cyclone6.0以及Polywork、Geomagic等軟件，各有所長(zhǎng)

2、，但是還是側(cè)重于解決處理建模方面的問(wèn)題。對(duì)海量點(diǎn)云支持方面較差，其原因是對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與調(diào)度非優(yōu)化方式。
　　針對(duì)存在的問(wèn)題，本文在對(duì)地理場(chǎng)景三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取研究的基礎(chǔ)之上，著重研究了海量三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與空間索引，分析了當(dāng)前常用的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間索引方法，提出改進(jìn)八叉樹(shù)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織與索引，并利用混合索引的方法，以降低內(nèi)存的消耗以及提高查詢(xún)的效率。在此基礎(chǔ)之上，綜合利用內(nèi)存文件映射、可見(jiàn)性判別以及多層次LOD技術(shù)，降低點(diǎn)

3、云繪制的數(shù)目，可在普通PC機(jī)上達(dá)到快速、高效的點(diǎn)云繪制。在理論和方法研究的基礎(chǔ)之上，開(kāi)發(fā)了海量三維點(diǎn)云可視化原型系統(tǒng)，驗(yàn)證本文提出的算法有效性。主要成果可總結(jié)如下:
　　(1)研究了地理場(chǎng)景中三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取，主要有機(jī)載/車(chē)載/地面三維激光掃描以及航天航空/地面立體攝影影像匹配技術(shù)，對(duì)不同的獲取方法進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)價(jià)，總結(jié)了所獲取的點(diǎn)云文件格式，將其統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為本文需要的二進(jìn)制文件形式。
　　(2)研究了海量點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織與空間

4、索引方法，分析了常用的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的索引方法并對(duì)其進(jìn)行總結(jié)評(píng)價(jià)，提出了改進(jìn)八叉樹(shù)的編碼方案，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了對(duì)葉節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采用KD樹(shù)進(jìn)行混合索引，降低了內(nèi)存的消耗并提高了檢索的效率。
　　(3)在對(duì)海量三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織與空間索引基礎(chǔ)之上，在點(diǎn)云可視化時(shí)，提出了綜合運(yùn)用內(nèi)存文件映射、可見(jiàn)性判斷以及多層次LOD等技術(shù)，降低在點(diǎn)云繪制時(shí)點(diǎn)云的數(shù)量，采取這些優(yōu)化調(diào)度的方式，可在普通PC機(jī)上實(shí)現(xiàn)對(duì)海量點(diǎn)云的可視化。
　　(4)為驗(yàn)