本文選題：LiDAR + 紅黑樹�。� 參考：《長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)》2016年11期

【摘要】：LiDAR點(diǎn)云是由海量的激光離散腳點(diǎn)組成的三維點(diǎn)集,在平面以及垂直方向上均分布有數(shù)量不均的離散點(diǎn)。LiDAR點(diǎn)云離散點(diǎn)相互之間缺乏空間拓?fù)潢P(guān)系,所以建立適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)對(duì)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行組織是對(duì)LiDAR點(diǎn)云進(jìn)行處理的基礎(chǔ)。根據(jù)LiDAR點(diǎn)云的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),利用紅黑樹與K-D樹建立一種"非空"規(guī)則立方體格網(wǎng)和K-D樹相結(jié)合的雙層次數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于LiDAR點(diǎn)云的組織管理,從而降低結(jié)構(gòu)冗余和提高索引效率。
[Abstract]:LiDAR point cloud is a three-dimensional point set composed of massive laser discrete foot points. There are uneven number of discrete points in the plane and vertical direction. There is no spatial topological relationship between the discrete points of LiDAR point cloud. Therefore, it is the foundation of LiDAR point cloud processing to set up appropriate data organization structure to organize LiDAR point cloud. According to the data structure characteristics of LiDAR point cloud, a double-layer data structure based on the combination of "non-empty" rule cube grid and K-D tree is established by using red-black tree and K-D tree, which can be used in the organization and management of LiDAR point cloud. In order to reduce structural redundancy and improve the efficiency of the index.
【作者單位】： 云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院;長(zhǎng)江科學(xué)院空間信息技術(shù)應(yīng)用研究所;
【基金】：云南省水利廳水資源費(fèi)項(xiàng)目(41501558) 云南省水利重大科技項(xiàng)目(CKSK2015852/KJ)
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2103970