结合KD树和八叉树索引的LiDAR点云数据索引构建方法——本科生毕业设计(论文).docx

简介：
本论文提出了一种结合KD树与八叉树索引技术的方法，用于高效构建LiDAR点云数据的空间索引结构。此研究旨在优化大规模点云数据的存储和查询效率，并作为作者本科阶段的研究成果展示。 本段落介绍了基于KD树与八叉树索引相结合的LiDAR点云数据索引建立方法的研究成果。论文重点探讨了如何利用这种结合方式解决因海量性而阻碍发展的点云数据处理问题。 随着三维空间信息获取技术的发展，尤其是高效且高精度的LiDAR技术的应用日益广泛，然而随之而来的是大量非结构化、稀疏等特点的点云数据管理难题。因此，研究一种有效的空间索引方法来应对这一挑战显得尤为重要。 论文的研究内容和成果包括： 1. 回顾了三维空间信息获取技术和LiDAR技术的发展历程及其当前的应用现状。 2. 对点云数据的特点进行了分析总结，指出了其非结构化、稀疏等特性。 3. 通过编程实现了KD树与八叉树索引，并对其性能进行对比测试以评估各自的优缺点。 4. 探讨了将两种方法结合的可能性，尝试构建一种更高效的LiDAR点云数据组织和管理方式并进行了实验验证。 5. 对比分析了结合后的算法相对于单一使用其中任一索引的效率差异，得出结论，并指出了研究中存在的不足以及未来的研究方向。 论文通过上述工作对推动LiDAR点云数据索引建立方法的进步具有重要的作用，为相关领域的进一步探索提供了有价值的参考。