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申请/专利权人：中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;南方电网调峰调频发电有限公司鲁布革水力发电厂

摘要：本申请公开了一种基于八叉树迭代的边界散乱点云有序化方法，包括以下步骤：步骤S1：读取边界点云数据；步骤S2：对边界拟合数据构建点云数据的八叉树空间索引；步骤S3：在点云索引数据中选定起始点；步骤S4：判断当前最接近点方位角与上一次所得最接近点方位角相比是否存在差异如果存在差异则当前最接近点处为转折迂回点云数据，采用局部优化跟踪方法，对所得转折迂回点云数据，进行再次排序，得到排序点云数据。采用该方法可快速对大量点云数据进行排序，排序结果对其中存在转折迂回的点云数据采用局部优化跟踪方法进行再排序，有效提高对此部分点云数据的排序准确度。

主权项：1.一种基于八叉树迭代的边界散乱点云有序化方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）边界点数据中心拟合①对象：大范围点云数据经过边界提取后的边界点成果数据；②数据特征：点云数据包括坐标位置、真色彩RGB、反射强度信息；③拟合方法：因地域的差异，存在部分区域提取的边界点，存在厚度，为了获取正确的边界线范围，必须提取中心线上或附近的点云数据；（2）构建八叉树空间索引①对象：步骤（1）已经提取出的边界点云数据；②建立八叉树空间索引：八叉树是用来对空间进行划分并建立起其索引的一种方法；当利用八叉树来管理空间目标的时候，其基本思想是：首先利用一个大的外包矩形包围待处理的整个空间目标，在逻辑上该立方体为根节点；而后沿着X，Y，Z三个方向对该立方体进行剖分，这样该立方体就被剖分为8个小的立方体，这8个小的立方体为该根节点8个叶节点；当立方体被剖分成8个小的立方体时，空间物体分别位于这些子立方体的不同部分，处在不同的立方体之中；若该节点完全被物体包围或者该节点为空，那么该节点无需进行剖分；若该节点部分被物体包围的PARTIAL节点，那么该节点仍沿着X，Y，Z方向剖分成更小的8个立方体；该PARTIAL节点为中间节点，这8个更小的立方体为该中间节点的下一级叶子节点，它的级数需要增加1；直到所有的节点完全被物体所填充或者完全为空或达到预设剖分精度时结束处理；八叉树在具体的存储结构方法上有：规则方式、线性方式以及一对八方式；与其相对应的存储分别为：规则八叉树、线性八叉树和一对八八叉树；对于这三种八叉树的组织方式不同点体现在运算操作的方便性以及空间利用率；针对这些不同的存储方式有着不同的编码方法，之所以要进行编码是为了方便对这些数据进行管理以及操作；八叉树的算法思想为：1）设定最大递归深度；2）找出场景的最大尺寸，并以此尺寸建立第一个立方体；3）依序将单位元元素丢入能被包含且没有子节点的立方体；4）若没达到最大递归深度，就进行细分八等份，再将该立方体所装的单位元元素全部分担给八个子立方体；5）若发现子立方体所分配到的单位元素数量不为零且跟父立方体是一样的，则该子立方体停止细分；6）重复步骤3），直到达到最大递归深度；（3）遍历寻找所有点的最近点①对象：步骤（2）中已经构建好八叉树空间索引的点云数据；②遍历寻找所有点的最近点；基本思路是：先设定4个搜寻参数，搜寻参数1-搜索点；参数2-最近点个数；参数3-搜索结果的点索引值存放向量；参数4-搜索结果点距离平方存放向量；再从待处理点云数据中选定任意1个点A0作为起点；接着搜寻离起点A0最近的1个点A1，离点A1最近的1个点A2，依此类推，循环次数为点云总个数；这样就得到一个初步排序点云；（4）利用局部优化跟踪技术再次优化排序①对象：步骤（3）已经得到的初步排序的边界线点云数据；②处理原因：经过步骤（3）排序，初步的顺序已经确定，但是，存在部分迂回曲折的地方排序会存在问题，导致最终的边界范围出错，因此还需要利用局部优化跟踪技术再次排序，得到更加符合现场实际的边界范围线，确保得到的面积范围正确；③处理方法：采用空间方位角判断局部迂回曲折地方的走向；关键点在于弯曲转折处的判断，每个点与它最近点都能连成一条直线，得到一个坐标方位角，当前方位角如果与上一次的坐标方位角发生较大差异，可断定此处出现转折迂回，每个点云数据分别与它最近的3个点连直线，获取各点连线的坐标方位角，取最小坐标方位角对应的最接近点及其方位角；（5）边界勾连生面①对象：步骤（4）已经得到的排好序的边界线点云数据；②处理方法：采用arcgisengine的计算机技术，将排好序的点云数据，逐个按顺序连接，构建shp面，生成工程中常用GIS文件格式；生成的arcgis下shp文件后，显示各文件中面图形；（6）计算范围面积根据构建的面，计算该面的面积。

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