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地面三维激光扫描点云数据精简算法质量评价研究

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三维激光扫描获取的点云数据量大且密度高,庞大的数据量在存储、传输、处理和显示方面对计算机的性能提出很高的要求,导致数据的使用、处理效率低下,因此数据精简成为点云数据处理中的重要研究内容之一.分析总结了当前点云数据精简算法研究现状,采用斯坦福大学3D扫描库中的数据对3种经典精简算法进行比较,从精简后目标的体积和表面积变化率、精简误差、信息熵等方面分析对比了 3种算法的特点及适用性,为后续精简算法研究提供基础.
Research on Quality Evaluation of Point Cloud Data Reduction Algorithm for Ground 3D Laser Scanning

章紫辉、官云兰

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东华理工大学测绘工程学院,330013,南昌

自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室,330013,南昌

点云 点云精简 曲率 信息熵

国家自然科学基金

41401437

2023

10.13990/j.issn1001-3679.2023.02.030

江西科学
江西省科学院

江西科学

影响因子：0.286
ISSN：1001-3679
年,卷(期)：2023.41(2)
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