本文關(guān)鍵詞：基于MongoDB的機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組織與管理

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【摘要】：機(jī)載激光掃描系統(tǒng)(Light Detection and Ranging,LiDAR)作為一種主動(dòng)式對(duì)地觀測系統(tǒng),具有自動(dòng)化程度高、掃描速度快、受天氣條件影響小等特點(diǎn)且能夠獲取到高密度、高精度的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),因此在數(shù)字城市建設(shè)、地形測繪、海岸帶監(jiān)測等領(lǐng)域受到極大關(guān)注。而隨著新應(yīng)用領(lǐng)域的出現(xiàn)和新技術(shù)的快速發(fā)展,點(diǎn)云本身發(fā)生了巨大變化,主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模海量化、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣化等方面。現(xiàn)有的點(diǎn)云管理軟件如Cyclone6.0、Polywork和Geomagic等,都側(cè)重于解決點(diǎn)云建模問題,對(duì)于海量點(diǎn)云支持不足,主要原因是這些軟件不具備高效的點(diǎn)云組織管理方法。針對(duì)以上問題,本文以海量非結(jié)構(gòu)化機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象,以其存儲(chǔ)方式為突破口,重點(diǎn)探索點(diǎn)云的組織管理。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)使用MongoDB管理機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)。以往基于文件和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的點(diǎn)云管理系統(tǒng),在海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、訪問、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理和擴(kuò)展性等方面都存在難以克服的問題。本文應(yīng)用MongoDB解決了海量機(jī)載LiDAR點(diǎn)云存儲(chǔ)去結(jié)構(gòu)化的問題,并充分挖掘其性能,以指導(dǎo)點(diǎn)云空間索引的設(shè)計(jì)工作。(2)設(shè)計(jì)了海量點(diǎn)云基于MongoDB的多層索引,其性能超越了多數(shù)基于內(nèi)存的索引方法。首先以網(wǎng)格劃分點(diǎn)云的二層空間并進(jìn)行Hash編碼,使用MongoDB的B樹索引對(duì)二級(jí)索引碼進(jìn)行組織,形成基于空間網(wǎng)格的Hash碼與B樹的混合索引方法。考慮到應(yīng)用中點(diǎn)云區(qū)域查詢優(yōu)先級(jí)高于單點(diǎn)查詢的事實(shí)和Mongo DB的查詢特性,利用JSON格式對(duì)點(diǎn)云建立了第三層存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了點(diǎn)云基于MongoDB的多層索引方法,提高了區(qū)域查詢效率。通過與傳統(tǒng)索引方式的對(duì)比實(shí)驗(yàn),證明此法具有更高的點(diǎn)云查找性能。(3)優(yōu)化海量點(diǎn)云可視化性能。在完成了點(diǎn)云存儲(chǔ)和索引的基礎(chǔ)上,綜合利用基于視點(diǎn)的數(shù)據(jù)裁剪、“5-5-5”動(dòng)態(tài)調(diào)度策略、LOD技術(shù)、多線程和OpenGL等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了海量點(diǎn)云在普通PC上的高效檢索和實(shí)時(shí)快速可視化,保證了海量點(diǎn)云漫游的流暢性和平滑性。在上述理論和實(shí)踐研究的基礎(chǔ)上,選擇Linux Ubuntu14.04作為開發(fā)平臺(tái),利用C語言和Mongo-C-Driver1.2.1,結(jié)合OpenGL圖形庫,開發(fā)了海量機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng),驗(yàn)證了本文點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織管理方法的有效性和優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)載激光掃描系統(tǒng) 海量點(diǎn)云數(shù)據(jù) 空間索引 MongoDB 可視化
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P237
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 選題背景及研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述11-14
• 1.2.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 空間索引技術(shù)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)可視化研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 研究目標(biāo)及研究內(nèi)容14-15
• 1.3.1 研究目標(biāo)14
• 1.3.2 研究內(nèi)容14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 基于MongoDB的點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理17-33
• 2.1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)工作原理17-18
• 2.1.1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)17-18
• 2.1.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成原理18
• 2.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式18-20
• 2.3 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)庫選型20-25
• 2.3.1 MySQL數(shù)據(jù)庫20-21
• 2.3.2 Oracle數(shù)據(jù)庫21-22
• 2.3.3 Redis數(shù)據(jù)庫22
• 2.3.4 MongoDB數(shù)據(jù)庫22-25
• 2.3.5 幾種數(shù)據(jù)庫的對(duì)比25
• 2.4 MongoDB的應(yīng)用及性能分析25-32
• 2.4.1 MongoDB在本文的應(yīng)用25-27
• 2.4.2 MongoDB性能分析27-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于MongoDB的點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織33-49
• 3.1 常用點(diǎn)云數(shù)據(jù)索引方法及評(píng)價(jià)33-39
• 3.1.1 基于八叉樹的空間索引33-35
• 3.1.2 基于KD樹的空間索引35-36
• 3.1.3 基于規(guī)則格網(wǎng)的空間索引36-38
• 3.1.4 各種索引方法的評(píng)價(jià)38-39
• 3.2 基于MongoDB的多層索引方法39-44
• 3.2.1 基于空間網(wǎng)格與目標(biāo)排序的混合索引39-41
• 3.2.2 基于空間網(wǎng)格Hash碼與B樹的混合索引41-43
• 3.2.3 基于JSON的點(diǎn)云數(shù)據(jù)組織43-44
• 3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證44-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第四章 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的可視化49-56
• 4.1 可視化的關(guān)鍵技術(shù)49-53
• 4.1.1 數(shù)據(jù)裁剪技術(shù)49-50
• 4.1.2 基于視點(diǎn)的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略50-51
• 4.1.3 多細(xì)節(jié)層次技術(shù)51-52
• 4.1.4 多線程技術(shù)52-53
• 4.2 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的可視化流程53-55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 第五章 機(jī)載LiDAR點(diǎn)云可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-67
• 5.1 系統(tǒng)功能需求56
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-61
• 5.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)56-57
• 5.2.2 系統(tǒng)模塊實(shí)現(xiàn)57-61
• 5.3 系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例與分析61-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)與展望67-69
• 工作總結(jié)67-68
• 工作展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 附錄1 OpenGL的具體應(yīng)用73-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76-77
• Ⅳ－2答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見77

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