基于HDFS的海量激光点云数据分块存储方法研究

在研究HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件系统的基础上,构建了激光点云数据的数据结构,根据此结构对海量点云数据的文件分块存储方法进行研究,并通过仿真实验验证分块存储的有效性。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

基于距离图像的分块曲面LiDAR点云滤波方法

机载激光雷达点云滤波是获取高精度数字高程模型的关键,也是国内外研究的热点.这里采用区块索引机制对激光雷达点云进行分块曲面滤波;利用距离图像的像素位置信息指导分块数的确定.试验结果表明,该方法可有效滤除非地面点,从而保留地面部分点云,具有一定实用价值.     

基于水平截面法的树木点云精细分割研究

本文提出了水平截面法精细分割树木点云的方法。首先根据点云数据在XOY平面内建立二维格网,求取每个格网内点云数据高度的均值,根据格网内点云数据的高度阈值滤除地面点云和低矮地物点云数据;其次对滤除地面和低矮地物的点云运用八邻域算法提取树木点云,运用水平截面法对树木分层处理,求取每一层树木点云的轮廓线;再次将轮廓线连成多边形,求取多边形的最小外接圆的圆心,运用最小二乘直线拟合算法对各层圆心进行直线拟合,根据拟合直线与地面的交点,可以求取树木的精确位置;最后根据距离最近的原理,对树木进行了精细分割。实验表明:本文研究的方法可以较好的实现树木点云的提取,避免了传统方法设置参数过多的弊端。     

多分辨率LOD的海量点云显示技术研究

利用八叉树数据结构对海量点云进行分块处理,将八叉树叶结点的点云逐层随机采样后保存在外存中构建多分辨率LOD数据结构,设计了一种基于视点的多分辨率点云内外存调度策略,实现了海量点云的流畅显示。通过对一组海量点云数据进行实验,分析了不同八叉树划分深度对八叉树划分、多分辨率数据构建以及显示的影响。     

海量散乱点云快速压缩算法

提出基于切片的海量散乱点云快速压缩方法,对点云进行分层生成切片点云,对每层切片点云使用弦高差法筛选利于表现形状的重要点,实现快速压缩。通过实验讨论参数对压缩结果的影响,并给出最佳参数值选择依据。对本方法和传统方法的压缩效果进行对比,证实本方法在实现高效压缩的同时能保留大量的特征细节。     

基于ArcGIS的云存储三维激光点云测图实现方法

描述了基于ArcGIS二次开发海达云存储三维激光点云测图插件,实现了内业人员在局域网内协同完成点云测图的方法。在数据服务器上部署MogoDB数据库,向数据库中上传海量三维激光点云和全景数据,内业人员在局域网内下载作业区域数据,在ArcMap中实现激光点云和全景影像数据绘制,基于点云数据进行地物要素采集和属性数据录入,可提高数字化要素的作业效率,为数字测图建库提供了一种新技术手段和作业模式。     

基于Open Inventor的海量点云交互式管理

针对三维激光扫描点云数据量庞大、管理复杂等不足,结合海量点云数据的特点,采用面向对象和交互式的三维图形库Open Inventor作为开发工具,实现对海量点云的三维动态展示以及法向量和空间坐标的交互式提取等功能。     

基于NoSQL的机载LiDAR海量点云数据分布式存储

机载LiDAR点云数据是遥感大数据的重要组成部分,其海量化的趋势日益显著。本文设计并实现了基于NoSQL的海量机载LiDAR点云分布式存储模型,解决了海量机载LiDAR点云数据的高效存储问题。通过建立基于虚拟格网与线性八叉树的海量机载LiDAR点云数据组织结构,设计了基于虚拟格网号与Morton码的海量机载LiDAR点云数据标识唯一编码;提出了基于HBase的海量机载LiDAR点云数据存储策略,实现了键值和表结构的优化设计;最终实现了海量机载LiDAR点云数据的高效存储和快速查询。     

基于车载点云数据的树木提取与分析

本文基于高速公路高精度点云数据,首先通过点云数据的分类处理实现对树木点云数据的提取,将树木点云投影到水平面,采用DBSCAN密度聚类算法实现单根树木的提取;然后在数据密集区域存在树木树冠点云重叠的区域,本文结合树干几何特征提取树干的位置信息,计算所有点云到树干中心的欧氏距离,将所有点云归类到最近的树干进行粗分割;最后根据粗分割的树木轮廓特征确定树冠模型与树冠中心,提出了采用基于密度特征的格网竞争算法对重叠的区域进行精细分割。试验表明,本文采用的树木分割方法能够实现单棵树木精确提取。     

车载激光点云数据的栅格化处理

车载激光点云由于车辆的震动和点云的融合,得到的数据为散乱空间点云。本文通过对空间点云进行两个方向的排序,得到以x值为主排序,z值为次排序的点云图,然后设置栅格,对于每个栅格点,找到投影在XOZ投影面内与其距离最近的激光点,将该激光点的y值赋给栅格点,得到与该区域空间点云相对应的栅格化点云。在按照X值排序时,根据点云的特点给出了一种插入排序算法。实验结果表明栅格化后的点云与原点云在表现建筑结构上效果一致。散乱点云栅格化后为点云的进一步分析打下基础。     

十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法研究

三维激光点云数据是海量三维点的集合,导致数据量庞大,组织和管理困难,不仅增加了系统负荷,而且大大降低了点云数据后续处理效率。该文针对海量点云数据的组织与管理中遇到的加载和显示效率低、建立索引困难、不能实时动态显示等问题,提出了基于十进制线性四叉树的点云数据格网索引方法,该方法用四叉树结构分割点云数据和用SQL Server数据库存储,采用Morton码或矩形区域对点云数据进行分块空间索引,结合空间索引和数据库的优势对点云数据进行高效、动态、智能管理。实验结果表明,该方法较好地解决海量点云数据的组织与管理效率低下,不能实时动态显示的问题。     

点到平面距离的点云数据压缩方法

针对三维激光扫描点云数据采集过密、冗余信息较多,现有压缩算法存在不足的问题,该文提出了基于点到平面距离的散乱点云压缩算法。将该算法与基于三角形法向量夹角和格网法两种现有算法的压缩结果进行比较,通过对比构建的空间三角网可以发现,该文算法对物体特征复杂的部位有较好的压缩效果,且在压缩率较高时,不会使较平缓的部位出现过度压缩而失真的情况。     

基于激光点云数据的古建筑BIM几何模型构建

针对古建筑BIM各种信息模型中几何模型构建的问题,提出应用三维激光点云数据和CloudWorx软件进行建模的方法。应用Cyclone软件对点云数据进行去噪、配准,按构件进行分割;应用CloudWorx软件进行模型的构建。研究古建筑的瓦片、柱体、梁、墙体、围栏等构件的建模方法,通过模型合并生成古建筑的整体几何模型。     

基于道路数据点云的公路平面线形恢复方法

利用机载激光扫描数据的离散道路带状数据点云恢复公路平面线形,其效果的优劣很大程度上取决于公路中轴点列的获取。采用定步长径向搜索方法,算法简单快速,运算效率高;采用三次B样条曲线拟合及线形恢复能满足公路改(扩)建的要求。实验表明,基于道路数据点云的公路平面线形恢复方法研究,为机载激光扫描技术在公路中的应用提供一种可供借鉴的方法。     

利用激光点云数据计算采石场开采量方法研究

采石场开采量计算,由于传统测量方法存在获取数据量少、精度低、复杂地形获取数据困难等问题,利用激光点云数据计算采石场开采量具有重要的研究意义。选择李庄采石场作为研究对象,利用徕卡C10获取点云数据,运用Cyclone软件对点云数据进行预处理,Geomagic软件对预处理数据进行精简。采用Cyclone,HD-3LS-SCENE,CASS软件对开采量分别进行计算,详细对比分析计算结果。研究结果表明:三种软件可满足工程需要。Cyclone软件计算精度最高,CASS软件操作快捷方便。根据软件多种性能指标的对比研究,确定采石场开采量行之有效的计算方法。     

摄影测量激光点云空洞修补

为修补三维激光点云中的复杂空洞,本文提出了一种基于摄影测量原理的修补算法。与常规利用空洞与空洞周围点云的关系修补空洞的方法相比,该方法对于复杂空洞的修补可靠性更高,通用性更强。实验结果表明,该空洞修补算法适用于大面积、复杂的点云空洞,能较好地保持原三维物体的细节特征。     

基于k-d树的机载LIDAR点云滤波处理

点云数据滤波处理是获取高精度数字地面模型的关键,而滤波的基本原理是基于某一邻域内高程的突变。在海量、离散的点云数据中,搜索某一邻域的速度将直接影响滤波处理的效率。应用k-d树组织点云数据,不需要先验地知道点云数据间的拓扑关系便可以快速确定其中某一点的邻域点集,从而大大地提高滤波速度。