基于点云数据的改进四叉树空间索引研究
详细信息    查看全文 | 推荐本文 |
  • 英文篇名:Research on Improved Quadtree Spatial Index Based on Point Cloud Data
  • 作者:刘中华 ; 李鹏飞 ; 许章平
  • 英文作者:LIU Zhonghua;LI Pengfei;XU Zhangping;College of Geomatics,Shandong University of Science and Technology;
  • 关键词:海量点云 ; 空间索引 ; 四叉树 ; 邻近查询
  • 英文关键词:massive point clouds;;spatial index;;quadtree;;neighborhood query
  • 中文刊名:DBCH
  • 英文刊名:Geomatics & Spatial Information Technology
  • 机构:山东科技大学测绘科学与工程学院;
  • 出版日期:2019-05-25
  • 出版单位:测绘与空间地理信息
  • 年:2019
  • 期:v.42;No.241
  • 基金:国家重大科学仪器设备开发专项——机载双频激光雷达产品开发和应用:机载雷达空间集成检校与数据精度评估(2013YQ120343)资助
  • 语种:中文;
  • 页:DBCH201905013
  • 页数:4
  • CN:05
  • ISSN:23-1520/P
  • 分类号:48-49+52+57
摘要
随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分~([1]),然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。
        With the continuous development of the surveying and mapping industry,vehicle-borne mobile measurement technology has become an indispensable and important part of it. However,the huge data volume of point cloud data brings certain difficulties to processing. In this paper,a code-based improved quadtree index method is proposed to organize and manage massive point cloud data obtained by vehicle-borne mobile measurement system. Finally,it is proved that this method improves the speed of creating data indexes,reduces the depth of the tree and the amount of data redundancy. The nearest neighbor search based on this coding is feasible and effective.
引文
[1]徐源强,高井祥,王坚.三维激光扫描技术[J].测绘信息与工程,2010,35(4):5-6.
    [2]卢秀山,谢欣鹏,刘如飞.轻便型移动测量系统在乡村地形测量中的应用[J].测绘科学,2016,41(10):149-152.
    [3]卢秀山,滕腾,刘如飞.移动测量、地理信息更新与城市管理智能化[J].测绘学报,2017,46(10):1 592-1 597.
    [4]朱黎,胡涛.多精度遗址文物三维点云获取技术的研究[J].湖北民族学院学报:自然科学版,2017,35(1):11-15.
    [5]张卡,盛业华,叶春,等.基于中心投影形状特征的车载移动测量系统交通标志自动识别[J].仪器仪表学报,2010,31(9):2 101-2 108.
    [6]陈刚,张芯,张明,等.基于四叉树的Li DAR点云数据组织研究[J].测绘通报,2008(11):21-23.
    [7]张会霞.基于八叉树的点云数据的组织与可视化[J].太原师范学院学报:自然科学版,2011,10(3):128-132.
    [8]杨建思.一种利用面元拟合的地面点云数据三维R树索引方法[J].武汉大学学报:信息科学版,2013,38(11):1 313-1 316.
    [9]陈茂霖,万幼川,田思忆,等.一种基于线性KD树的点云数据组织方法[J].测绘通报,2016(1):23-27.