| Titre | Le GeoHashTree, une structure de données multirésolution pour la gestion des nuages de points |
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| Licence | Veuillez noter que la Licence du gouvernement
ouvert - Canada remplace toutes les licences antérieures. |
| Auteur | Sabo, N; Beaulieu, A; Bélanger, D; Belzile, Y; Piché, B |
| Source | Géomatique Canada, Note technique 4, 2014, 17p., https://doi.org/10.4095/293155  Accès ouvert |
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| Année | 2014 |
| Éditeur | Ressources naturelles Canada |
| Document | publication en série |
| Lang. | français |
| DOI | https://doi.org/10.4095/293155 |
| Media | en ligne; numérique |
| Référence reliée | Cette publication est une traduction de The
GeoHashTree: a multi-resolution data structure for the management of point clouds |
| Formats | pdf |
| Sujets | télédétection; imagerie par satellite; systèmes de gestion d'une base de données; géophysique |
| Illustrations | diagrammes; organigrammes; graphiques |
| Programme | Géobase 2.0 Grille d'élévation |
| Diffusé | 2014 03 27 |
| Résumé | Depuis un certain nombre d'années, le LiDAR est devenu une des importantes technologies d'acquisition des données d'élévation. Par contre, la gestion des données LiDAR est très complexe compte tenu de la
quantité phénoménale de données que génère cette technologie. Pour faciliter la gestion des données LiDAR, cet article propose le GeoHashTree, une structure de données qui permet de gérer différents types de nuages de points, à multiples résolutions.
GeoHashTree est une structure hiérarchique qui permet de présenter les données irrégulières sous différents niveaux d'abstraction. En plus de faciliter la gestion des nuages de points, cette structure permet de réduire considérablement l'espace de
stockage de données tout en facilitant l'accès et la manipulation. Dans cet article, nous présenterons cette structure. En plus d'introduire le GeoHashTree, l'article présente aussi un prototype basé sur cette structure. |
| Sommaire | (Résumé en langage clair et simple, non publié)
Les données d'élévation sont des sources d'information inestimables pour plusieurs applications. C'est le cas par exemple de l'étude des zones
inondables, l'étude des activités géologiques et l'exploitation des ressources minières. Depuis un certain nombre d'années, les technologies d'acquisition des données d'élévation sont devenues de plus en plus performantes. Bien que ces technologies
génèrent des données de très haute précision, il n'en demeure moins que la quantité phénoménale des données générées pose de sérieux défis en termes de gestion et d'exploitation. Par exemple, des technologies comme le LiDAR sont capable de générer
plus d'un million de points en une seule seconde. Pour faciliter la gestion et l'exploitation des données volumineuses comme le LiDAR, dans le cadre du projet Stratégie d'altimétrie nationale nous avons développé une nouvelle structure de données
appelée GeoHashTree. Cette structure permet de gérer n'importe quel type de nuages de points tout en minimisant l'espace de stockage et en facilitant l'exploitation. Cette structure permet aussi d'intégrer des données de différentes résolutions, et
de présenter la même donnée sous différents niveaux d'abstraction. |
| GEOSCAN ID | 293155 |
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