[发明专利]一种海量点云数据管理方法

权利要求书

1.一种海量点云数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

对待处理的点云数据进行LOD切片；

对每个瓦片内的点云数据的类别和对应的颜色RGB统一赋值；

根据点云数据的运维管理单位信息，对每个瓦片赋予相应的查看和编辑权限；

对每个瓦片建立索引信息，并将索引信息以数据库表的形式存储；

对同一区域相同版本的点云数据按照瓦片划分，存储至几个不小于30M的文件中。

2.根据权利要求1所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，所述对待处理的点云数据进行LOD切片，包括：

提取待处理的点云数据中一定数目的点，计算所取点的包围盒及包围盒的中心点坐标，并计算所有点到中心点的平均距离；

对比所述平均距离值与各缩放级别下的分辨率之间的接近程度，将与所述平均距离最接近的分辨率所对应的缩放级别作为待处理点云数据的最大缩放级别；

根据最大缩放级别对点云数据进行不同程度的分块，确定每个待切瓦片所对应的数据范围；

按照得到的待切瓦片所对应的数据范围和设置的不切片类型，得到每个瓦片内需要切片处理的点云数据。

3.根据权利要求2所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，所述根据最大缩放级别对点云数据进行不同程度的分块，包括：

若最大缩放级别处于0-8级，则对点云数据按照全球经纬度进行四叉树分块处理；若最大缩放级别大于8级，则在8级缩放级别下的瓦片基础上进行八叉树分块处理；

四叉树分块处理或八叉树分块处理之后，得到每个瓦片所属的缩放级别和行列号；

根据缩放级别和行列号对瓦片进行命名，得到与每个瓦片对应的唯一的瓦片号。

4.根据权利要求3所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，缩放级别与分辨率之间的关系如下式所示：

r_n＝360/2^(n+1)*r/256；

其中，n表示级别；r_n是n级缩放级别对应的瓦片分辨率；r是地球半径，单位米。

5.根据权利要求4所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，每个瓦片的行列号的计算公式如下：

c_xy＝(int)(x+180)/r_n；

r_xy＝(int)(y+90)/r_n；

其中，x，y表示瓦片坐标；c_xy是瓦片所在的列号；r_xy是瓦片所在的行号。

6.根据权利要求2所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，所述不切片类型根据需求设置，其类型至少包括噪点或地面点。

7.根据权利要求1所述的一种海量点云数据管理方法，其特征在于，瓦片的索引信息包括：唯一编码、瓦片号、数据版本号、运维管理单位编码、瓦片文件路径名称和数据存储偏移值。