1、“.....赵馨制，每个点云瓦片不宜超过，以每个点字节，压缩率为计算单瓦片最多点数单瓦片最多点数上限点考虑到后续叠加型瓦片构建，单瓦片的点云数目宜为个点，本文取值，即每个点云瓦片包含点，每个点云瓦片大小压缩后为。基于可视化角计进行海量车载激光点云组织分析测绘学论文。实验与分析叠加型与替代型的对比使用叠加型与替代型组织方法，构建点云瓦片并进行比较，结果如表所示两种构建方法比较表导出到科学版，曾祥钊，李传荣，张正等面向海量点云快速显示的叠加型金字塔索引结构研究遥感技术与应用，姚顽强，郑俊良，陈鹏等叉树索引的维点云数据压缩算法测绘科学，龚俊，柯胜男，朱庆等种叉树和维树集成的激光点云数据管理方法测绘学报，李锋，向泽君，王俊勇等维城市模型自适应调度方法中国，李锋，詹勇，龙川海量车载激光点云组织与可视化研究城市勘测，基金年度重庆市科委技术创新与示范重大主题专项项目......”。

2、“.....帧率为，远处的不同距离下场景窗口点数基本保持恒定，帧率稳定在。运行结果本文支持多种点云渲染模式，如图所示图点云渲染模式结语针对车载移动测量点云生成沿线路前进并逐行扫描的特点，本文提出了分块多层叠加型空间索引，实现了海量车载激光点云的组织和调度。实验结果表明，本文方法是可行的和有效的。下步的工作是提升最远距离和最近距离的调度效率，支持更多渲染模式等。参考文献龚俊，朱庆，张叶廷等顾及多细节层次的维树索引扩展方管理与动态调度。实验结果表明该方法具有有效性和可行性。关键词分块多层叠加型空间索引城市规划测绘学点云可视化车载激光点云引言车载移动测量系统能够快速获取相关要素的维空间坐标，具有采样密度高点云分布密集等特点，正逐渐成为维空间信息快速获取的主要手段之，被广泛应用于城市规划市政部件普查等领域......”。

3、“.....构建点云瓦片并进行比较，结果如表所示两种构建方法则表注意到，这种采样方式实际上是种叉树的细化方式，由于每个瓦片大小相同，而数目逐层向下倍增，因此每层的数据量是上层的两倍。按照每瓦片点，每个瓦片是个点云块，每个点云块包含点数为个点。根据叠加型瓦片结构，形成树形空间索引，包括级主瓦片列表各级瓦片中心半径信息等。考虑到最后个点云块可能少于个点，甚至少于个点，在构建最后个点云块的瓦片时，特别注意按上述瓦片采样序号的越界问题，如果超过了本瓦片的最大点索引，则该点无效，不属于本文使用个叠加型瓦片作为个点云块。其中，个叠加型瓦片均是对该点云块的不重复采样，共享该点云块的几何中心半径，以便调度。叠加型瓦片结构构建方法叠加型瓦片结构构建流程如图所示图叠加型瓦片构建流程第步，将连续存储的线路文件单文件可达按固定大小分块......”。

4、“.....形成的文件的点云点也是顺序存储的，是自然有序的，巨大文件的顺序分割也就是点云的线性或者维空间化分割。因此，设色结果，由点云类别进行渲染，将每个点的类别映射为种颜色，呈现要素分离渲染的结果，由指定的点云类别和要素进行高亮渲染，将特定要素的每个点的类别映射为种高亮颜色，呈现要素高亮渲染的结果。基于可视化角计进行海量车载激光点云组织分析测绘学论文。叠加型瓦片结构是指每层瓦片拼接起来都包含地图的部分信息，各层之间是叠加关系，所有瓦片叠加起来构成全无冗余的特点。当视点距离点云中心较远时，采用较小层次细节显示，随着视点距离拉近，逐步增加点云的数量，提高点云的层次细节。点云块通常，车载移动测量点云成果以不均匀的多个文件组成。每个是段。在分块时，按照不同采集线路分别进行。点云块是点云调度处理的单元，点云块大小要考虑叶子大小叠加型瓦片结构等因素。根据调度结果......”。

5、“.....在选择需要加载的瓦片层级时，均考虑了瓦片本身的大小以及到当前视点的距离布如图所示图叠加型瓦片对每个点的采样分布图以第块为例，各个瓦片的采样规则描述如表所示叠加型瓦片的采样规则表注意到，这种采样方式实际上是种叉树的细化方式，由于每个瓦片大小相同，而数目逐层向下倍增，因此每层的数据量是上层的两倍。按照每瓦片点，每个瓦片是个点云块，每个点云块包含点数为个点。根据叠加型瓦片结构，形成树形空间索引，包括级主瓦片列表各级瓦片中心半径信息等。考虑到最后个点云块可能少于个点，甚至空间坐标，具有采样密度高点云分布密集等特点，正逐渐成为维空间信息快速获取的主要手段之，被广泛应用于城市规划市政部件普查等领域。本文使用个叠加型瓦片作为个点云块。其中，个叠加型瓦片均是对该点云块的不重复采样，共享该点云块的几何中心半径，以便调度......”。

6、“.....将连续存储的线路文件单文件可达按固定大小分块。考虑到点云沿采集路线逐行扫描基于可视化角计进行海量车载激光点云组织分析测绘学论文的地图信息。各层之间由于重采样频率和数据量的不同，形成的分辨率不同。对于海量点云，叠加型瓦片结构具有结构紧凑，数据无冗余的特点。当视点距离点云中心较远时，采用较小层次细节显示，随着视点距离拉近，逐步增加点云的数量，提高点云的层次细节。点云块通常，车载移动测量点云成果以不均匀的多个文件组成。每个是段。在分块时，按照不同采集线路分别进行。点云块是点云调度处理的单元，点云块大小要考虑叶子大小叠加型瓦片结构等因要素合并解析为第个颜色数据并以图元进行渲染。渲染方式使用语言进行设定，主要渲染模式包括，由点云强度进行渲染，以每个点的强度值为灰度颜色，呈现黑白色结果，由点云色彩进行渲染，以每个点的色彩值为颜色，呈现彩色结果......”。

7、“.....将每个点的高程映射为种渐变颜色，呈现分传荣，张正等面向海量点云快速显示的叠加型金字塔索引结构研究遥感技术与应用，姚顽强，郑俊良，陈鹏等叉树索引的维点云数据压缩算法测绘科学，龚俊，柯胜男，朱庆等种叉树和维树集成的激光点云数据管理方法测绘学报，李锋，向泽君，王俊勇等维城市模型自适应调度方法中国，李锋，詹勇，龙川海量车载激光点云组织与可视化研究城市勘测，基金年度重庆市科委技术创新与示范重大主题专项项目。摘要车载移动测量系统是种高物体渲染时在屏幕上的像素范围大小是当前视锥体结合瓦片大小物体到当前视点的距离动态计算的。考虑到瓦片大小均，易于实现，本文采用第种动态调度方式，记瓦片半径为，当瓦片中心到视点的距离为，则动态调度规则如表所示叠加型瓦片的动态调度规则表要素可视化在点云瓦片解析时，将点云坐标解析为顶点数据，将点云强度颜色合并解析为第个颜色数据，将类别于个点......”。

8、“.....特别注意按上述瓦片采样序号的越界问题，如果超过了本瓦片的最大点索引，则该点无效，不属于该瓦片，即瓦片可以根据实际，包含少于个点每个点云块生成的瓦片数也可能少于个。叠加型瓦片结构是指每层瓦片拼接起来都包含地图的部分信息，各层之间是叠加关系，所有瓦片叠加起来构成全部的地图信息。各层之间由于重采样频率和数据量的不同，形成的分辨率不同。对于海量点云，叠加型瓦片结构具有结构紧凑，数的特点，形成的文件的点云点也是顺序存储的，是自然有序的，巨大文件的顺序分割也就是点云的线性或者维空间化分割。因此，直接按照固定大小从前到后顺序进行分块切割即可，本文设定点云块的固定大小为个点云瓦片。例如假设条线路的点云文件共个点，则点云块数为第步，对每个点云块构建叠加型瓦片。针对每个点云块，构建共计的固定层级的叠加型瓦片结构。每隔个点进行采样。每个点的层级度高速度的空间信息采集设备......”。

9、“.....海量车载激光点云的数据处理维建模和可视化面临挑战。考虑到车载激光点云沿采集线路逐行扫描形成的特点，提出了种分块多层叠加型空间索引结构，对海量车载激光点云数据自动分块并建立瓦片结构，实现海量车载激光点云数据的管理与动态调度。实验结果表明该方法具有有效性和可行性。关键词分块多层叠加型空间索引城市规划测绘学点云可视化车载激光点云引言车载移动测量系统能够快速获取相关要素的基于可视化角计进行海量车载激光点云组织分析测绘学论文逸，黄向东，乔嘉林等基于不均匀空间划分和树的时空索引计算机研究与发展，彭宝江，钟若飞，孙海丽等面向构建的点云叉树和树混合索引研究应用科学学报，付仲良，胡玉龙，翁宝凤等索引种基于改进叉树编码方法的云存储环境下空间索引方法测绘学报，王振武，吕小华，韩晓辉基于叉树分割的地形技术综述计算机科学，陈驰，王珂......”。