实时渲染大规模机载激光雷达点云数据的顺序四叉树方法

"本文主要探讨了机载激光雷达(LIDAR)点云数据的实时渲染技术，通过构建顺序四叉树实现数据的高效筛选和快速可视化。作者黄先锋、陶闯、江万寿和龚健雅来自武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，以及加拿大约克大学地球与大气科学系。该研究得到了国家973计划的资助，并发表于2005年的某期刊，文献标志码为A类。" 正文: 机载激光雷达(LIDAR)系统是一种先进的空间测量技术，结合激光、GPS和INS，能够生成高密度、高精度的地表点云数据。然而，由于这些数据量巨大，传统的计算机硬件和内存限制使得点云数据的实时可视化成为一个挑战。本文提出了一种新的解决方案，即利用顺序四叉树结构对点云数据进行实时渲染。 顺序四叉树是一种数据结构，用于将点云数据均匀分布在其各个节点上，从而实现快速的数据检索和筛选。在构建四叉树时，论文强调了快速建立顺序四叉树的方法，以提高处理效率。通过这种方法，可以在普通配置的计算机上有效地管理并筛选出需要渲染的点云数据，减少了对计算资源的需求。 为了验证所提出方法的有效性，作者设计并实施了一个试验系统。实验结果显示，使用该方法可以实现实时渲染约1GB的原始点云数据，这在当时的技术条件下是一个显著的成就。自适应控制绘制的数据量是关键，可以根据需要动态调整显示细节，确保了实时性能。 在大数据模型可视化的研究中，点云数据的处理相对较少受到关注，通常更多地集中在面向的绘制或LOD模型上。然而，点云数据的特点在于其表现为独立的点，不涉及遮挡问题，因此传统的简化算法并不适用。论文引用了Carsten等人基于QSplat的顺序点树模型，这种模型可以根据点片误差大小逐步细化，适应点云数据的特性。 这项工作为大规模点云数据的实时渲染提供了创新的思路，不仅解决了计算机性能限制的问题，还为后续的研究和应用奠定了基础。对于LIDAR数据的处理和可视化，特别是在地形测绘、环境监测、城市规划等领域，这一方法有着重要的实用价值。