[发明专利]一种全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法

摘要

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。

主权项

1.一种全球ICESat/GLAS点云的高效组织查询方法，其特征在于：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，实现过程包括以下步骤：步骤1，打开原始下载GLA14数据集文件，读取ICEsat/GLAS点的三维坐标信息；步骤2，利用地形图标准分幅，将全球经纬度范围进行分块，然后依次将在空间上无序的原始GLAS点云填充进入各个分块中；每个分块记录点的数量、坐标以及格网起始点和经纬度间隔；步骤3，创建LAS格式的点云文件，在LAS文件头中记录分块的数量和偏移量以及每一分块的点的数量、格网起始点和经纬度间隔，LAS文件头之后记录每一分块的点云坐标记录下来；步骤4，对步骤3生成的LAS格式的点云文件，再通过压缩转换为LASzip文件；步骤5，计算待查询点云的最小外包矩形范围，得到矩形Rect‑Range；步骤6，读取步骤4所得LASzip文件的文件头，遍历所有分块，并与Rect‑Range进行求交计算，得到Rect‑Range覆盖的所有分块；步骤7，将步骤6所得分块中的所有GLAS点云读取出来，并建立X、Y方向上的二维KD‑Tree；步骤8，依次取出一个待查询点P₁，利用平面坐标(X,Y)在步骤7中建立的KD‑Tree里进行最邻近搜索，得到GLAS点P₂。计算P₁和P₂在水平方向和竖直方向上的距离dis_XY和dis_Z，若dis_XY小于预先设置的水平阈值Threshold_dXY，若dis_Z小于预先设置的水平阈值Threshold_dZ，则认定GLAS点P₂是待查询点P₁的最邻近点，否则视为ICEsat点云中没有点P₁的最邻近点。