[发明专利]面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法

权利要求书

1.一种面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法，其特征在于：所述面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法包括以下步骤：

1)基于虚拟格网对激光点云空间进行划分，形成激光点云分区；

2)基于四叉树和三维R树构建激光点云分区局部索引；

3)将各个激光点云分区局部索引的根节点，作为全局空间索引的叶子节点，利用STR树建立全局空间索引。

2.根据权利要求1所述的面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法，其特征在于：所述步骤1)的具体实现方式是：根据激光点云密度和单条点云数据占用的存储空间大小，确定虚拟格网大小，根据激光点云覆盖范围和虚拟格网大小，计算各激光点云分区的覆盖范围，利用激光点云的平面坐标，实现对应激光点云分区的快速划分。

3.根据权利要求2所述的面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法，其特征在于：所述步骤1)是采用Hadoop HDFS实现的，所述步骤1)的具体实现方式是：

a)利用公式(1)计算虚拟格网边长l：

其中：

B为HDFS文件块默认大小，在Hadoop2.X版本中，所述B大小是128M；

α为索引所占空间系数，按经验取值0.2；

r为单条激光所占的字节数，激光点主要信息为X、Y、Z坐标、强度Intensity、时间GPSTime以及类别；

d为机载激光点云密度，一般不超过50点/m²；

b)扩展Spark的空间数据处理功能，实现PointRDD，能够对Point类型的空间数据提供弹性计算能力，利用Spark中的textfile读取存储到Hadoop HDFS的激光点云文件，并生成激光点云的PointRDD；

c)利用Spark中的aggregate算子，对激光点云PointRDD中每个点的最小外接矩形MBR进行聚合运算，最终确定整个工程激光点云的MBR，记为MBR_总；

d)根据MBR_总和虚拟格网边长l，确定每个虚拟格网的坐标范围{x_min,x_max,y_min,y_max}，去除无激光点的空格网，得到最终的虚拟格网列表grids；

e)利用虚拟格网列表grids构建partitioner并输入给激光点云PointRDD，对激光点云进行分区，得到新分区的激光点云PointRDD，记为PointcloudRDD。

4.根据权利要求1或2或3所述的面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法，其特征在于：所述步骤2)的具体实现方式是：采用四叉树对激光点云分区中的激光点进行二维剖分，对剖分得到的四叉树格网先按Hilbert空间填充曲线进行一维排序，然后对排序后的四叉树格网构建R树，完成激光点云分区的局部索引构建；将激光点云分区的激光点数据和局部索引序列化到单个HDFS文件中进行保存。

5.根据权利要求4所述的面向海量机载激光点云的分布式多级空间索引方法，其特征在于：所述步骤2)中采用四叉树对激光点云分区中的激光点进行二维剖分的具体实现方式是：

a)设定四叉树节点允许包含的最大激光点数目T，将整个分区的激光点云数据作为四叉树根节点压入四叉树节点缓冲区队列；

b)获取四叉树节点缓冲区队列的首节点，统计该节点的激光点数目，设为M，如果M＜T，则将该节点压入R树叶节点缓冲区队列；如果M≥T，进入步骤c)；

c)按四叉树方式分裂该节点，计算该节点的四个孩子节点对应的MBR，并将该节点内的激光点划分到四个孩子节点中，依次将四个孩子节点从四叉树节点缓冲区队列尾部逐个插入，执行完成后，继续执行步骤b)；

d)待四叉树节点缓冲队列为空时，表明分区激光点云按四叉树划分完毕。