５．４ 空间查询效率测试
车载激光扫描平台的一项重要任务是三维测图，捕捉三维点成为应用成败的关键。如果不借助空间索引功能，从场景中数以亿计的点集中搜索目标点将会效率极低。本文借助三维Ｒ树索引能力，捕捉目标点没有明显停顿，符合交互测图要求。试验过程测试多个环节，如捕捉点、场景移动和连线等功能，均能实现流畅交互操作。图９是本试验平台的测图结果，其中包括天线和建筑物墙面等测图成果
。
图９ 试验平台三维测图效果
Ｆｉｇ．９ ３Ｄｍａｐｐｉｎｇ ｉｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｐｌａｔｆｏｒｍ
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第４期龚 俊，等：一种八叉树和三维Ｒ树集成的激光点云数据管理方法
６ 结 论
大规模点云管理和可视化是阻碍点云应用的难题，本文采用一种集成八叉树和三维Ｒ树的新方法，借助八叉树细粒度地划分点云的三维空间，通过将八叉树叶节点组织为Ｒ树叶节点的策略，避免了海量点云的逐点插入操作，显著提升索引创建效率，由于依然采用动态插入方法创建三维Ｒ树，保证了深度平衡的树状结构，实现良好的空间查询效率。基于Ｒ树的天然层次结构，本文还提出了一种点云场景多细节层次模型生成方法和点云数据层次组织结构。本文研究不仅为大规模点云自适应可视化提供管理支持，同时也为激光点云深度利用提供理论和方法支持。
当前单点包含４～６个属性值，随着传感器技术的发展，未来极可能翻倍甚至更多，通过自动分类和目标提取还可以产生更加丰富的语义信息，也给点云管理带来新挑战。语义可以视为点云的另一种细节层次，后续研究将面向数据融合和语义管理的点云管理方法，实现同全景影像、矢量图形以及语义信息的集成应用。
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