文档介绍：万方数据
万方数据
激光扫描<际丶P椭谱激光扫描法点云分级管理第裴毓铁等:丶菘獗涓饬糠椒ㄑ芯的高程信息,对地形变化区域采集地貌的高程碎步点,再利用外业采集的高程信息建立维基础模型;通过数码相机外业拍照获取建筑物的纹理信息,遥感影像获取变化区域的荩利用热砑换ナ奖嗉⒕曜寄P汀地形模型地面高程模型闹谱鳎萌疽且巴獠杉地形碎步点来进行构建不规则三角网生成莺地表纹理构建地形模型。建筑物负文P椭谱利用全站仪、⒏殖叩攘咳〉厣稀⒌叵陆构物的高程或高差,标记到丶忌稀D谝蹈荼昙墙筑物的高度和已经制作好的迹肁,人工交互进行建筑物P偷闹谱鳌采用非接触主动测量方式快速获取物体表面大量采样点占渥甑维激光扫描测量技术。地面激光扫描技术以す馍枰堑牡4恚腥顺“す馍柘低场笔羌蘂滞啜蠢引落毕警戡玲窄~犁蜷囊褥瓣很R侗颉换薒下韵一筛州醒明囊囊摧菇裂蘑绣缮;亚媪罟絠毯需窭。塞薷妈磊汹捞。;莉勤薹奶鬻瞪凄堤蠹奔菥型篓一具有显式的层次信息且其各节点分布均匀,可以很容易地通过该结构获得某一长方体节点的父节点和兄弟节点,从而能够迅速查找到其上下左右共个相邻长方体节点,进而实现快速的檠在数据存储方面,由于八叉树结构在进行空间八分时只会产生少量的中间节点,只需要进行少量的内外存数据调度便能实现点云数据的处理,这使得八叉树结构十分适合基于外存的海量点云数据管理。此外,由于其各节点所对应的空间区域互不重叠且有显式的层次信息,八叉树结构同样也十分利于视域剔除、背景剔除、快速绘制算法的实现垆?梢运担瞬媸鹘构是一种十分适合点云数据管理的多分辨率层次结构。本文采用的便是均匀划分的区域八叉树结构。历史风貌保护区及相当数量的辅助设施,如果对所有物体都进行高分辨率扫描,必将造成点云数据量的急剧膨胀。针对这一问题,本文采用单体化、部件化管理模式,实现点云数据的分级管理。化管理是指对涵盖整个风貌保护区的海量点云进行分割,使每个单元对象只包含一栋建筑ǜ助设施H缓蟾菝慷敖ㄖ睦芳壑涤胛奈锛壑担密度的点云数据进行存储缤所示T谑萁,首先构建与每栋建筑相对应的八叉树空间层次结然后根据所有单体建筑的空间包围盒构建整个风貌保护区的顶层饕峁四叉树就单体建筑而言,其表面结构的复杂程度也存在着,如果以统一的扫描分辨率保存高密度的点云数据,会造成数据大量冗余。因此,有必要引入部件化管制,实现单体建筑点云数据的分级管理。步分割单体建筑点云数据,对于结构复杂的部件浮雕、柱饰捎酶呙芏鹊阍剖萁写娲ⅲ欢杂诮峁简单的部件缜矫妗⑽荻,采用密度相对较低的点云数据进行存储缤所示通过单体化、部件化管理模式,一方面有效减少了点云数据量,降低了数据冗余度;另一方面又保证了重要物体、重要部件的点云密度,为数据分析以及后续的模工作奠定了良好的基础。数据虽然能够精确反映被测物体表面的复杂结但由于其具有离散性,缺乏显式拓扑结构,现有的数据分析工具以及故酒教ú荒芎芎玫赜τ糜诤A康图瞬媸鹘峁及其划分方式一般都含有较多的优秀历史建筑以单体数据不同构上构,点云单体化管理差异同样理机部件化管理是指在八叉树空间层次结构的基础上,进一图点云部件化管理点云.】Ⅵ
万方数据
す馍杞J莨芾碛胗τ点云数据预处理白模制作纹理贴图与渲染第杨铭等:地面す馍杓际踉诶贩缑脖;ぶ械挠τ色等工作,为后续建模提供较好的数据;自模制作主要是根据预处理好的点云数据构建堤迥P停欢评硖与渲染主要完成纹理制作、贴图以及模