Tätheten och datavolymerna för registrerade 3D-ytor ökar stadigt. Särskilt vid fotogrammetrisk ytrekonstruktion och laserskanning överskrider dessa volymer ofta gränserna för den tillgängliga hårdvaran och programvaran. De stora punktmoln och maskor som förvärvats under projekten innehåller miljarder hörn och kräver skalbara ramar för datahantering för vidare bearbetning. Utöver skalbarheten för stora data, bör dessa metoder också anpassas till icke-uniform datatäthet och precision som härrör från varierande förvärvsavstånd, enligt vad som krävs för data från fotogrammetri och laserscanning. För detta ändamål presenterar vi en ram kallad Pine Tree, som är baserad på en out-of-core bläckfisk. Det möjliggör snabba lokala datafrågor, såsom närmaste granne frågor för filtrering, samtidigt dynamiskt lagra och ladda data från hårddisken. På så sätt kan stora mängder data behandlas på begränsat huvudminne. I den här artikeln beskriver vi Pine Tree-metoden och dess underliggande metoder. Dessutom visas exempel på en filtreringsuppgift, där överlappande punktmoln tunnas ut genom att endast det lokalt tätaste punktmolnet bevaras. Genom att lägga till en frivillig redundansbegränsning kan punktvalidering och avvisande av avvikande punkter tillämpas.
Wenzel m.fl. REF utvecklar ett multimolnfilter som bevarar de lokalt tätaste molnen.
Filtering of Point Clouds from Photogrammetric Surface Reconstruction
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}