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本文介紹了點(diǎn)云模型的用途、基本構(gòu)成和快速入門等內(nèi)容。

模型用途

簡(jiǎn)介

點(diǎn)云模型通常是由 3D 激光掃描儀掃描相關(guān)實(shí)體并以點(diǎn)的形式輸出的記錄，每一個(gè)點(diǎn)包含有三維坐標(biāo)，有些可能含有顏色信息（RGB）或反射強(qiáng)度信息（Intensity），點(diǎn)云數(shù)據(jù)含有空間坐標(biāo)信息，且具有數(shù)量眾多、屬性維度復(fù)雜的特點(diǎn)。

Ganos PointCloud是對(duì)象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫PostgreSQL兼容版本（PolarDB PostgreSQL版）的一個(gè)時(shí)空引擎擴(kuò)展，使上述數(shù)據(jù)庫能夠有效快速存儲(chǔ)管理點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并提供點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮、解壓縮、屬性統(tǒng)計(jì)等功能，同時(shí)聯(lián)合Ganos其它模塊提供點(diǎn)云空間分析的能力。

功能概述

Ganos PointCloud主要提供PcPoint與PcPatch兩種數(shù)據(jù)類型，PcPoint是點(diǎn)云的基本對(duì)象，它可以支持點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出、點(diǎn)云數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)查詢、點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間查詢等能力；PcPatch是點(diǎn)云的集合對(duì)象，它可以支持點(diǎn)云數(shù)據(jù)打包、點(diǎn)云數(shù)據(jù)包壓縮與解壓縮、點(diǎn)云數(shù)據(jù)包元數(shù)據(jù)查詢、點(diǎn)云數(shù)據(jù)包過濾等能力。

主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景

Ganos PointCloud的常見使用場(chǎng)景有以下幾個(gè)：

三維建模和可視化
Ganos PointCloud可以用于存儲(chǔ)和處理三維掃描數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模和可視化。這對(duì)于建筑設(shè)計(jì)、城市規(guī)劃、文物保護(hù)等領(lǐng)域非常有用。
機(jī)器人和自動(dòng)駕駛
Ganos PointCloud可以用于處理機(jī)器人和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的三維感知數(shù)據(jù)。通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、障礙物檢測(cè)、路徑規(guī)劃等功能。
工業(yè)測(cè)量和質(zhì)量控制
在工業(yè)領(lǐng)域，Ganos PointCloud可以用于處理三維測(cè)量數(shù)據(jù)，例如通過激光掃描儀獲取的產(chǎn)品表面形狀數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用于質(zhì)量控制、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造過程優(yōu)化等。

基本構(gòu)成

點(diǎn)云格式表

原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)可能有若干維度值，不同值也可能有不同的精度。Ganos Pointcloud使用與PDAL一致的Schema Document（以下簡(jiǎn)稱概要文檔）來描述每個(gè)點(diǎn)包含的維度，每個(gè)維度的數(shù)據(jù)類型等元數(shù)據(jù)。

概要文檔與對(duì)應(yīng)的PCID一同存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫的pointcloud_formats表內(nèi)。

點(diǎn)云對(duì)象

用戶可以用PcPoint類型或PcPatch類型在點(diǎn)云表中存儲(chǔ)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

PcPoint是基本的點(diǎn)云對(duì)象，最少具有X/Y坐標(biāo)兩個(gè)維度，還可能有更多維度。
一個(gè)PcPoint對(duì)象的JSON表達(dá)如下：
```
{
  "pcid": 1,
  "pt": [0.01, 0.02, 0.03, 4]
}
```
其中：
- PCID：指向pointcloud_formats 表的外鍵。
- pt：點(diǎn)云的具體信息，遵照PCID指向的概要文檔中所描述的格式。
PcPatch是一系列互相靠近的PcPoint的集合。這樣可以減少數(shù)據(jù)庫內(nèi)記錄的行數(shù)。
一個(gè)PcPatch對(duì)象的JSON 表達(dá)如下：
```
{
  "pcid": 1,
  "pts": [
    [0.02, 0.03, 0.05, 6],
    [0.02, 0.03, 0.05, 8]
  ]
}
```

類型的選擇與實(shí)際業(yè)務(wù)用途相關(guān)：

如果需要處理的粒度總是單個(gè)點(diǎn)的信息，可以選擇PcPoint。
如果要對(duì)大量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)做高效的查詢和操作，則可以選擇PcPatch。

空間參考

空間參考系（Spatial Reference System，以下簡(jiǎn)稱為SRS ）定義了如何將PointCloud對(duì)象關(guān)聯(lián)到地球表面上某個(gè)具體位置。

Ganos使用一個(gè)整數(shù)來表示SRS的定義引用，稱為SRID。PointCloud對(duì)象通過其自身的SRID值與SRS關(guān)聯(lián)。

更多內(nèi)容請(qǐng)參見空間參考。

數(shù)據(jù)列視圖

在Ganos PointCloud中，也存在類似于幾何模型中幾何列視圖的點(diǎn)云列視圖。

列名	類型	說明
schema	varchar(256)	該表所在的schema。
table	varchar(63)	該表的表名。
column	varchar(63)	該表中某個(gè)點(diǎn)云列的列名。
pcid	integer	點(diǎn)云列對(duì)應(yīng)的概要文檔的ID，是引用到pointcloud_formats表的外鍵。
srid	integer	點(diǎn)云列SRID，是引用到spatial_ref_sys表的外鍵。
type	varchar(30)	PcPoint或PcPatch 。

可以通過如下語句查詢當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中全部幾何數(shù)據(jù)列：

SELECT * FROM pointcloud_columns;

數(shù)據(jù)壓縮

點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往具有相當(dāng)大的數(shù)據(jù)量。在Ganos PointCloud中，支持在概要文檔的定義中添加如下聲明，指定數(shù)據(jù)壓縮方式：

<pc:metadata>
  <Metadata name="compression">壓縮方式</Metadata>
</pc:metadata>

目前，壓縮方式支持以下種類：

None：默認(rèn)值。按概要文檔中定義的類型和格式存儲(chǔ)PcPoint和PcPatch字節(jié)數(shù)組，不進(jìn)行壓縮處理。
Dimensional：僅對(duì)于PcPatch有意義。將PcPacth中按行存儲(chǔ)變?yōu)榘淳S度列存儲(chǔ)，并啟用適當(dāng)?shù)膲嚎s方案。
游程編碼壓縮：適用于低邊異性的維度。
公共位去除：適用于數(shù)值僅在很窄范圍內(nèi)變化的維度。
使用zlib進(jìn)行deflate壓縮：不適用其他壓縮時(shí)的默認(rèn)方案。
LAZ/LASZip：LiDAR數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)壓縮方式。

Dimensional壓縮

對(duì)于一個(gè)擁四個(gè)維度、六個(gè)點(diǎn)的PcPatch數(shù)據(jù)：

{
  "pcid": 1,
  "pts": [
    [-126.99, 45.01, 1, 0],
    [-126.98, 45.02, 2, 0],
    [-126.97, 45.03, 3, 0],
    [-126.96, 45.04, 4, 0],
    [-126.95, 45.05, 5, 0],
    [-126.94, 45.06, 6, 0]
  ]
}

啟用Dimensional壓縮后，該P(yáng)cPacth理論上等效于：

{
  "pcid": 1,
  "dims": [
    [-126.99, -126.98, -126.97, -126.96, -126.95, -126.94],
    [45.01, 45.02, 45.03, 45.04, 45.05, 45.06],
    [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0]
  ]
}

對(duì)于較為均勻的小體積PcPatch對(duì)象來說，Dimensiona壓縮的效率在3：1到 5：1之間。

快速入門

簡(jiǎn)介

快速入門文檔幫助用戶快速理解Ganos PointCloud引擎的基本用法，包括擴(kuò)展創(chuàng)建、定義點(diǎn)云schema、建表、插入數(shù)據(jù)、屬性計(jì)算等內(nèi)容。

語法說明

創(chuàng)建擴(kuò)展。

CREATE extension ganos_pointcloud cascade;
CREATE extension ganos_pointcloud_geometry cascade;

說明

建議將擴(kuò)展安裝在public模式下，避免權(quán)限問題。

CREATE extension ganos_pointcloud WITH schema public;
CREATE extension ganos_pointcloud_geometry WITH schema public;

定義點(diǎn)云schema。

表pointcloud_formats默認(rèn)已經(jīng)創(chuàng)建好，往表中插入xml格式的schema，schema定義了點(diǎn)云的屬性維度，以及每個(gè)維度的數(shù)據(jù)大小、類型、名稱以及解釋說明。

INSERT INTO pointcloud_formats (pcid, srid, schema) VALUES (1, 4326,
'<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<pc:PointCloudSchema xmlns:pc="http://pointcloud.org/schemas/PC/1.1"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
  <pc:dimension>
    <pc:position>1</pc:position>
    <pc:size>4</pc:size>
    <pc:description>X coordinate as a long integer. You must use the
                    scale and offset information of the header to
                    determine the double value.</pc:description>
    <pc:name>X</pc:name>
    <pc:interpretation>int32_t</pc:interpretation>
    <pc:scale>0.01</pc:scale>
  </pc:dimension>
  <pc:dimension>
    <pc:position>2</pc:position>
    <pc:size>4</pc:size>
    <pc:description>Y coordinate as a long integer. You must use the
                    scale and offset information of the header to
                    determine the double value.</pc:description>
    <pc:name>Y</pc:name>
    <pc:interpretation>int32_t</pc:interpretation>
    <pc:scale>0.01</pc:scale>
  </pc:dimension>
  <pc:dimension>
    <pc:position>3</pc:position>
    <pc:size>4</pc:size>
    <pc:description>Z coordinate as a long integer. You must use the
                    scale and offset information of the header to
                    determine the double value.</pc:description>
    <pc:name>Z</pc:name>
    <pc:interpretation>int32_t</pc:interpretation>
    <pc:scale>0.01</pc:scale>
  </pc:dimension>
  <pc:dimension>
    <pc:position>4</pc:position>
    <pc:size>2</pc:size>
    <pc:description>The intensity value is the integer representation
                    of the pulse return magnitude. This value is optional
                    and system specific. However, it should always be
                    included if available.</pc:description>
    <pc:name>Intensity</pc:name>
    <pc:interpretation>uint16_t</pc:interpretation>
    <pc:scale>1</pc:scale>
  </pc:dimension>
  <pc:metadata>
    <Metadata name="compression">dimensional</Metadata>
  </pc:metadata>
</pc:PointCloudSchema>');

點(diǎn)云數(shù)據(jù)類型。

--點(diǎn)類型 pcpoint
CREATE type pcpoint(...);
點(diǎn)的維度信息由schema定義.
點(diǎn)類型數(shù)據(jù)只能一個(gè)點(diǎn)一行記錄存儲(chǔ)。
例如：ST_MakePoint(1, ARRAY[2,3,4,0.5])返回的就是一個(gè)pcpoint對(duì)象
--點(diǎn)集類型 pcpatch
CREATE type pcpatch(...);
點(diǎn)集由一系列的點(diǎn)組合而成，支持壓縮，壓縮方式由schema中的“compression”決定.
點(diǎn)集類型優(yōu)勢(shì)是可將一系列點(diǎn)集成壓縮后存儲(chǔ)為一行記錄，減少存儲(chǔ)空間，同時(shí)支持空間檢索。

創(chuàng)建點(diǎn)云表。

-- A table of points
CREATE TABLE points (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    pt PCPOINT(1)     --(1)代表選擇pointcloud_formats中pcid值為1的schema
);
-- A table of patches
CREATE TABLE patches (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    pa PCPATCH(1)
);

插入pcpoint數(shù)據(jù)。

INSERT INTO points (pt)
SELECT ST_MakePoint(1, ARRAY[x,y,z,intensity])
FROM (
  SELECT
  -127+a/100.0 AS x,
    45+a/100.0 AS y,
         1.0*a AS z,
          a/10 AS intensity
  FROM generate_series(1,100) AS a
) AS values;
SELECT ST_MakePoint(1, ARRAY[-127, 45, 124.0, 4.0]);
-------------------------
010100000064CEFFFF94110000703000000400
SELECT ST_AsText('010100000064CEFFFF94110000703000000400'::pcpoint);
-------------------------
{"pcid":1,"pt":[-127,45,124,4]}

插入pcpatch數(shù)據(jù)。

INSERT INTO patches (pa)
SELECT ST_Patch(pt) FROM points GROUP BY id/10;
SELECT ST_AsText(ST_MakePatch(1, ARRAY[-126.99,45.01,1,0, -126.98,45.02,2,0, -126.97,45.03,3,0]));
-------------------------
{"pcid":1,"pts":[
 [-126.99,45.01,1,0],[-126.98,45.02,2,0],[-126.97,45.03,3,0]
]}

pcpatch屬性平均值計(jì)算。

SELECT ST_AsText(ST_PatchAvg(pa)) FROM patches WHERE id = 7;
-------------------------
{"pcid":1,"pt":[-126.46,45.54,54.5,5]}

刪除擴(kuò)展（可選）。

DROP extension ganos_pointcloud_geometry;
DROP extension ganos_pointcloud cascade;

SQL參考

詳細(xì)SQL手冊(cè)請(qǐng)參見PointCloud SQL參考。

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主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景

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點(diǎn)云格式表

點(diǎn)云對(duì)象

空間參考

數(shù)據(jù)列視圖

數(shù)據(jù)壓縮

Dimensional壓縮

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