PostGIS中的大点云激光数据-存储和处理

我想知道，考虑到处理时间的考虑，如何在PostGIS中存储大量激光扫描点云数据。我知道，PointPostGIS中存在一个几何对象。但据我所知，它会将每个点保存在一个新的tupel中，如果存储了数百万个或更多，则可以使搜索某个特定点非常缓慢。

我从HSR应用科学大学的Rapperswill网站找到了一篇论文，讨论了这一主题。它提出了三种存储此类数据的方法：Whole data in one tupel，Each point in one tupel或Splitting Data into Blocks由信息表引用的方法，用于保存每个块的扩展。由于第三种方法似乎对于定位存储的点最为有用，我想知道是否有人已经对此进行了一些体验？

该文件可以在这里找到：http : //wiki.hsr.ch/Datenbanken/files/pgsql_point_cloud.pdf

最后但并非最不重要的一点是，我在github上的一个项目中遇到了麻烦，该项目似乎处理了PostgeSQL中的点云方式。不幸的是，网上没有太多有关它的信息。同样的问题在这里：有人已经对此有所经验吗？可用于此类目的吗？

可以在这里找到项目：https：//github.com/pramsey/pointcloud

如果有其他建议，想法或经验，我也很高兴听到。但是我必须承认，非商业解决方案是首选。

您的问题很多。简短的答案是肯定的，完全有可能在PostGIS中存储大量的点云数据并将其用于处理。我们已经建立了一个完整的系统来做到这一点。

这部影片的编号有些过时，但我们在postgis中拥有数以千计的移动/地面和空中数据，可通过python访问这些数据，以在后端进行处理，并在Web前端进行3D查看和下载数据。 https://vimeo.com/39053196

真正取决于您如何选择将数据存储在PostGIS中以及如何访问它们。航空数据的一个好的解决方案很可能是以某种方式对数据进行网格化并使用多点来提高效率。但是，如果您使用的移动数据或地面数据的点密度可以在每平方米500-30000 +点之间，则此方法无效。然后归结为查看您的硬件和期望的并发用户数。有关此问题的详细信息，请参见我们的一些论文 http://www.mendeley.com/profiles/conor-mc-elhinney/

（答案是根据我和其他人在上面的评论得出的；尚未经过实际测试）

将点存储为MultiPointZM。最佳的网格大小可能取决于访问模式，您需要对此进行一些测试。具有空间索引的常规网格应使查询非常快。如果3d访问很重要，则MultiPointZM可以基于3D块（1）而不是2D平面网格，那么（如果PostGIS> = 2.0）则可以使用&&&进行快速3D查询。

您也可以将网格图案存储在单独的表中，这可能很有用，例如在更新数据并验证MultiPointZM块在编辑后保持在其边界之内时等。

一次只能存储一个块的时间戳或其他数据，但是如果没有太多的类别和/或属性，可以通过按属性分解每个块来存储一些二进制/类别数据。

如果最终不得不将数据存储为单独的PointZM，则网格表+ B-Tree索引上的外键将使仅特定点的加载（可能）比直接查询表要快得多，即使是空间查询也是如此。指数。

（1）如果Z值的范围很小（毕竟这是一条路），这可能没有意义。