全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法
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全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法
来源:北方有色网
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简介: 一种全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法,采用地形图图幅分块策略进行ICESat/GLAS点云数据组织,并采用二维KD‑Tree进行最邻近点查询,分块组织与二维KD‑Tree最邻近检索。先读取原始下载的GLAS点数据,并按全球地形图分幅进行组织分块,利用LAS格式的扩展性将所有分块数据进行集中存储,压缩生成无损的存储空间少的LASzip文件。在数据查询时,预先读取作业范围内的LAS点云并构建二维平面KD‑Tree进行最邻近查询。本方法可以不损失数据精度地将大量ICESat数据文件有效地整理成单个LAS文件,减少文件数量且有效节约存储空间,保证数据的便捷管理与格式通用性。同时本方法以分块方式对ICESat/GLAS点云数据进行组织,解决了原始数据杂乱无序的问题。此外,通过KD‑Tree查询最近邻点可有效提升数据查询效率。
一种全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法,采用地形图图幅分块策略进行ICESat/GLAS点云数据组织,并采用二维KD‑Tree进行最邻近点查询,分块组织与二维KD‑Tree最邻近检索。先读取原始下载的GLAS点数据,并按全球地形图分幅进行组织分块,利用LAS格式的扩展性将所有分块数据进行集中存储,压缩生成无损的存储空间少的LASzip文件。在数据查询时,预先读取作业范围内的LAS点云并构建二维平面KD‑Tree进行最邻近查询。本方法可以不损失数据精度地将大量ICESat数据文件有效地整理成单个LAS文件,减少文件数量且有效节约存储空间,保证数据的便捷管理与格式通用性。同时本方法以分块方式对ICESat/GLAS点云数据进行组织,解决了原始数据杂乱无序的问题。此外,通过KD‑Tree查询最近邻点可有效提升数据查询效率。
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