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智慧城市的蓬勃发展和快速推广,使得三维建模成为当前热点研究方向。平面点云分割是三维点云建模中数据处理的关键环节。该文提出一种三角面片法向量方向调整方法,通过后续对邻近法向量进行加权平均估算实现平面点云的分割。首先采用八叉树的空间划分方法将无序的点云建立索引,利用K紧邻搜索获取参考点的K个邻近点,然后将该局部点构建不规则三角网并且得到包含参考点的所有三角面片以及三角面片的法向量,并通过将三维点投影到二维平面,利用平面三角形两边向量叉乘的方法,判断并调整各三角面片的顶点排列顺序,使三角面片的法向量一致化,最后对包含参考点的所有三角面片的法向量加权平均,估算参考点的法向量,根据点云法矢一致、共面的原则将平面点云分割出来。以徕卡Scanstation 2型扫描仪获取点云数据,对该方法进行检验,结果显示其能较好地实现对点云法矢量方向的调整与估算,并对平面点云数据进行分割提取。 相似文献
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随着信息获取技术的快速发展,地理信息数据每天以TB级的数量增加。三维城市模型数据作为三维GIS的重要内容,在数字城市和智慧城市建设过程中发挥重要作用。由于三维城市模型数据结构复杂,其数据量具有海量性,因此,高效地对三维城市模型进行划分及存储,以满足数据的长效管理及三维GIS系统的快速可视化数据调度和空间辅助决策需求,成为近年的研究热点。以往的数据划分方法导致划分区域在数据调度中变化频繁,使数据更新和管理变得困难,需寻找一种更为稳定且具有普适性的数据划分方法。本文分析了现有三维城市模型数据划分方法的不足,提出了基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法,并对划分后三维模型数据进行统一命名编码;借助非关系数据库MongoDB强大的海量数据组织及高效的多并发访问功能,构建了MongoDB分片集群服务器;对三维城市模型数据进行了单元划分,并采用规则建模软件City Engine进行建模,得到三维城市模型,借助非关系数据库软件MongoDB进行数据存储实验。结果表明,基于拓扑关系模型的大比例尺图幅划分方法适用于三维城市模型数据划分,划分后数据的存储效率明显提高,MongoDB数据库的多并发访问效率具有良好的稳定性。 相似文献
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