移动终端下的地理场景点云数据在线可视化方法研究
发布时间：2021-09-16 23:41
点云数据因具有获取方便与分辨率高等特点,已被广泛应用于三维数字城市建设、隧道工程、增强现实以及三维地理信息系统（Geographic Information System,GIS）等众多领域。点云数据的快速可视化对地理空间场景的建立与表达具有非常重要的意义。迄今为止,针对桌面与Web三维GIS展开的地理场景点云数据可视化研究已取得了突出的成果。相比而言,移动三维GIS下的研究还处于起步阶段。移动终端的网络带宽有限、内外存空间小以及计算与渲染能力弱等特性也为点云场景可视化研究带来了挑战。基于上述存在的问题,本文从点云数据的组织与管理、点云场景的渲染方法以及数据调度策略等相关研究入手,旨在为无线网络环境下的移动点云场景可视化平台提供一套行之有效的解决方案。本文的研究内容如下:（1）在对点云数据特点以及移动终端特性深入考虑的基础上,总结了移动点云在线可视化框架下的数据索引应该具备的特性,分析了目前点云研究中常见索引的优缺点。基于以上分析,文章提出了一种面向移动终端点云场景在线可视化平台的点云数据组织管理方法——动态KD树（Dynamic K-Dimension tree,DKD-tree）与...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?ＫＤ树的空间划分示意图（Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，?２０１８）??图２．１描述了使用ＫＤ树对三维空间的划分过程：首先使用红色二维垂直面将??
面向移动终端的点云数据组织方法研宄??２．２．２八叉树索引的特点分析??八叉树（Ｏｃｔｒｅｅ）是三维空间场景研究中最常用的数据结构（图２．２），是四叉??树在三维空间上的扩展。点云数据最根本的属性即Ｘ、ｙ、Ｚ三维空间属性，因此??在点云的组织方法研究领域中，八叉树得到了广泛的运用。??２?Ｊｋ??图２．２八叉树的空间划分与组织示意图（Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，?２０１８）??八叉树构建的基本方法是：为一个三维空间对象或场景建立最小外包立方体，??并依此作为八叉树的根节点，然后以该根节点为操作对象，在ｘ、ｙ、ｚ三个维度??上进行递归划分操作，直到所以叶节点内的空间对象数量小于设定的“分割粒度”??值，建树完成。??由上可见
????＿〒＿？Ｊ??图２．３常见集成型树形索引的框架结构示意图??图２．３是目前常见的集成型索引的示意图，采用了＜１?一级树：Ｎ二级树＞的??ｔ理模式，即先某于一级树索引建立基本的数据划分，然后对一级树的每一个叶??节点下的数据都重新构建一棵二级树来管理。通常每个叶节点的数据重大小不等，??因此每棵二级树的深度也都不同。非常明显，＜１?一级树：Ｎ二级树＞的框架结构??会带来内存浪费问题，也会使一级树对二级树的管理复杂化。??２．３?—种面向移动在线应用的集成型点云数据索引方法??在目前点云数据索引研究方向逐渐趋向集成型索引的背景下，本文充分利用了??ＫＤ树优秀的空间划分能力，以及八叉树简单的算法逻辑、较小的计算机资源开销??等优点，在改进的ＫＤ树与八叉树基础上，结合优化后的集成型树形索引的管理??结构
【参考文献】：
期刊论文
[1]车载LiDAR点云混合索引新方法[J]. 张蕊,李广云,王力,李明磊,周阳林. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(07)
[2]一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法[J]. 谢洪,胡晓斌,龚珣. 测绘通报. 2017(03)
[3]基于HTML5和WebGL的三维点云可视化方法[J]. 叶梦轩,危双丰,张冬梅. 工程勘察. 2017(01)
[4]多分辨率LOD的海量点云显示技术研究[J]. 杨振发,万刚,李锋,李滨. 地理空间信息. 2016(10)
[5]三维激光扫描和管线探测技术在三维数字城市建设中的综合应用[J]. 杨帆,董景利,冯尧,刘晓峰. 测绘通报. 2016(S2)
[6]海量激光雷达点云数据的多尺度可视化高效管理[J]. 余飞,陈楚江,王丽园. 工程勘察. 2016(09)
[7]一种基于线性KD树的点云数据组织方法[J]. 陈茂霖,万幼川,田思忆,秦家鑫,卢维欣. 测绘通报. 2016(01)
[8]基于iOS平台点数据显示的研究[J]. 朱国强,甄海涛,李昕迪. 自动化技术与应用. 2015(05)
[9]移动设备上三维地理场景可视化研究[J]. 刘建龙,陆旭龙,宋大明,佘江峰. 测绘与空间地理信息. 2015(02)
[10]基于移动终端的三维城市管理软件的研究[J]. 王冬,王晓华. 测绘与空间地理信息. 2015(02)
博士论文
[1]机载/地面海量点云数据组织与集成可视化方法研究[D]. 杨建思.武汉大学 2011
硕士论文
[1]海量三维激光点云数据的组织与可视化研究[D]. 王雷.北京工业大学 2016
[2]移动端三维可视化原型系统设计与实现[D]. 王飞.中国测绘科学研究院 2016
[3]三维点云压缩与基于WebGL的可视化研究[D]. 李泽.北京工业大学 2016
[4]基于MongoDB的机载LiDAR点云数据的组织与管理[D]. 丁洁.华南理工大学 2016
[5]基于远程渲染的移动三维GIS可视化研究[D]. 赖冬林.浙江大学 2014
[6]海量三维点云数据的组织与可视化研究[D]. 徐鹏.南京师范大学 2013
[7]移动终端上三维场景可视化的关键技术研究[D]. 闫烁.南京大学 2013
[8]三维GIS大数据量场景快速可视化关键技术研究[D]. 马彦力.浙江大学 2013
[9]海量车载点云数据组织与快速可视化技术研究[D]. 梁钰立.首都师范大学 2012
[10]基于kd-tree的点云数据空间管理理论与方法[D]. 刘艳丰.中南大学 2009
本文编号：3397511
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２．１?ＫＤ树的空间划分示意图（Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，?２０１８）??图２．１描述了使用ＫＤ树对三维空间的划分过程：首先使用红色二维垂直面将??
面向移动终端的点云数据组织方法研宄??２．２．２八叉树索引的特点分析??八叉树（Ｏｃｔｒｅｅ）是三维空间场景研究中最常用的数据结构（图２．２），是四叉??树在三维空间上的扩展。点云数据最根本的属性即Ｘ、ｙ、Ｚ三维空间属性，因此??在点云的组织方法研究领域中，八叉树得到了广泛的运用。??２?Ｊｋ??图２．２八叉树的空间划分与组织示意图（Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，?２０１８）??八叉树构建的基本方法是：为一个三维空间对象或场景建立最小外包立方体，??并依此作为八叉树的根节点，然后以该根节点为操作对象，在ｘ、ｙ、ｚ三个维度??上进行递归划分操作，直到所以叶节点内的空间对象数量小于设定的“分割粒度”??值，建树完成。??由上可见
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【参考文献】：
期刊论文
[1]车载LiDAR点云混合索引新方法[J]. 张蕊,李广云,王力,李明磊,周阳林. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(07)
[2]一种联合瓦片索引的车载海量点云数据管理方法[J]. 谢洪,胡晓斌,龚珣. 测绘通报. 2017(03)
[3]基于HTML5和WebGL的三维点云可视化方法[J]. 叶梦轩,危双丰,张冬梅. 工程勘察. 2017(01)
[4]多分辨率LOD的海量点云显示技术研究[J]. 杨振发,万刚,李锋,李滨. 地理空间信息. 2016(10)
[5]三维激光扫描和管线探测技术在三维数字城市建设中的综合应用[J]. 杨帆,董景利,冯尧,刘晓峰. 测绘通报. 2016(S2)
[6]海量激光雷达点云数据的多尺度可视化高效管理[J]. 余飞,陈楚江,王丽园. 工程勘察. 2016(09)
[7]一种基于线性KD树的点云数据组织方法[J]. 陈茂霖,万幼川,田思忆,秦家鑫,卢维欣. 测绘通报. 2016(01)
[8]基于iOS平台点数据显示的研究[J]. 朱国强,甄海涛,李昕迪. 自动化技术与应用. 2015(05)
[9]移动设备上三维地理场景可视化研究[J]. 刘建龙,陆旭龙,宋大明,佘江峰. 测绘与空间地理信息. 2015(02)
[10]基于移动终端的三维城市管理软件的研究[J]. 王冬,王晓华. 测绘与空间地理信息. 2015(02)
博士论文
[1]机载/地面海量点云数据组织与集成可视化方法研究[D]. 杨建思.武汉大学 2011
硕士论文
[1]海量三维激光点云数据的组织与可视化研究[D]. 王雷.北京工业大学 2016
[2]移动端三维可视化原型系统设计与实现[D]. 王飞.中国测绘科学研究院 2016
[3]三维点云压缩与基于WebGL的可视化研究[D]. 李泽.北京工业大学 2016
[4]基于MongoDB的机载LiDAR点云数据的组织与管理[D]. 丁洁.华南理工大学 2016
[5]基于远程渲染的移动三维GIS可视化研究[D]. 赖冬林.浙江大学 2014
[6]海量三维点云数据的组织与可视化研究[D]. 徐鹏.南京师范大学 2013
[7]移动终端上三维场景可视化的关键技术研究[D]. 闫烁.南京大学 2013
[8]三维GIS大数据量场景快速可视化关键技术研究[D]. 马彦力.浙江大学 2013
[9]海量车载点云数据组织与快速可视化技术研究[D]. 梁钰立.首都师范大学 2012
[10]基于kd-tree的点云数据空间管理理论与方法[D]. 刘艳丰.中南大学 2009
本文编号：3397511
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