[发明专利]一种三维激光扫描数据点云度压缩方法

权利要求书

1.一种三维激光扫描数据点云度压缩方法，该方法包括：

步骤1：通过多个站点从不同的方位获取植被点云数据，然后将各站点的点云数据统一到同一个坐标系下，实现各站点点云数据的配准；

步骤2：首先根据三维坐标中x,y,z值得大小制定数据点排序方法，将步骤1中所有数据点按照制定的排序方法进行排序，获得排序点云数据集N；

步骤3：根据压缩要求，选择合适的点云数n进行分块，以n为单位将步骤2得到的排序点云数据集N，按顺序进行分块，最后不满n个数据点的单独为一块；

步骤4：首先计算各块内所有数据点的平均值点V₀，计算块内各数据点到平均值点V₀的距离和角度，再根据距离重新对块内各数据点进行排序，获得各点排序序号；

步骤5：将块内各点排序序号与该点到平均值点V₀的距离和角度建立对应关系，从而各块获得一个由序号、各序号对应的距离和角度、本块平均值点V₀组成的数据包，实现数据压缩。

2.如权利要求1所述的一种三维激光扫描数据点云度压缩方法，其特征在于所述步骤1的具体方法为：从一个点云集P中选取一定数量的数据点，并在相邻点云集Q中寻找出这些点的对应数据点；然后，通过最小二乘法迭代，计算最优的坐标变换参数，即使误差函数：中的R和t最小，其中R为旋转矩阵，t为平移矢量，n为选取的数据点的总数，q_k为选取的点云集Q中的第k个数据点，p_k为选取的点云集P中第k个数据点；将前两站的精配准结果按相同的步骤与相邻的第三站点云数据进行配准，可最终获得全方位完整的单株植被点云数据。