Potree 코드 분석

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Point Cloud Loader

3개 중 하나의 로더를 사용해서 Point Cloud를 로드하며, Potree.loadPointCloud 함수를 통해 실행된다.

EptLoader(*.json)

class EptLoader {
	static async load(file, callback) {

		let response = await fetch(file);
		let json = await response.json();

		let url = file.substr(0, file.lastIndexOf('ept.json'));
		let geometry = new Potree.PointCloudEptGeometry(url, json);
		let root = new Potree.PointCloudEptGeometryNode(geometry);

		geometry.root = root;
		geometry.root.load();

		callback(geometry);
	}
};

ept 데이터 예시 [Docs]

Entwine Point Tile(EPT)는 Octree 기반으로 저장된 Point Cloud 데이터 이다. 아래와 같은 구조로 Data 구조가 생성되며, 하나 씩 살펴보도록 하자.

├── ept.json
├── ept-data
│   └── 0-0-0-0.laz
├── ept-hierarchy
│   └── 0-0-0-0.json
└── ept-sources
    ├── list.json
    └── 0.json

ept.json

코드 상에서는 Potree.PointCloudEptGeometry 함수를 통해 json 데이터와 url 정보를 받고, 하위에 있는 상세 데이터를 불러오는 듯 하다.

{
    "bounds": [634962.0, 848881.0, -1818.0, 639620.0, 853539.0, 2840.0],
    "boundsConforming": [635577.0, 848882.0, 406.0, 639004.0, 853538.0, 616.0],
    "dataType": "laszip",
    "hierarchyType": "json",
    "points": 10653336,
    "schema": [
        { "name": "X", "type": "signed", "size": 4, "scale": 0.01, "offset": 637291.0 },
        { "name": "Y", "type": "signed", "size": 4, "scale": 0.01, "offset": 851210.0 },
        { "name": "Z", "type": "signed", "size": 4, "scale": 0.01, "offset": 511.0 },
        { "name": "Intensity", "type": "unsigned", "size": 2 },
        { "name": "ReturnNumber", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "NumberOfReturns", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "ScanDirectionFlag", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "EdgeOfFlightLine", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "Classification", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "ScanAngleRank", "type": "float", "size": 4 },
        { "name": "UserData", "type": "unsigned", "size": 1 },
        { "name": "PointSourceId", "type": "unsigned", "size": 2 },
        { "name": "GpsTime", "type": "float", "size": 8 },
        { "name": "Red", "type": "unsigned", "size": 2 },
        { "name": "Green", "type": "unsigned", "size": 2 },
        { "name": "Blue", "type": "unsigned", "size": 2 },
        { "name": "OriginId", "type": "unsigned", "size": 4 }
    ],
    // octree를 통해 공간을 분할하는 기준, 해상도를 의미하며 2의 배수여야 한다. 
    "span" : 256, // 256*256*256
    // spactial reference system의 약자로 좌표계, 공간계 등을 의미한다.
    "srs": {
        "authority": "EPSG",
        "horizontal": "3857",
        "vertical": "5703",
        "wkt": "PROJCS[\"WGS 84 ... AUTHORITY[\"EPSG\",\"3857\"]]"
    },
    "version" : "1.0.0"
}

ept-data

Point Cloud의 데이터는 slippy map 타일링 구조과 유사하게 구현되었으며 Zoom-X-Y의 파일명 구조가 3차원으로 확장되면서 Depth-X-Y-Z로 변경되었다.

기본이 되는 데이터는 항상 0-0-0-0으로 시작된다.

ept-hierarchy

hierarchy 부분에서는 어떤 위치에 노드들이 존재하며, 얼마나 많은 점들이 포함되어있는지에 대한 정보가 포함되어 있다. 파일 포맷은 Json 이며, D-X-Y-Z가 키값으로 point count와 매핑되어있다.

ept-hierarchy/0-0-0-0.json

{
    "0-0-0-0": 65341,
        "1-0-0-0": 438,
            "2-0-1-0": 322,
        "1-0-0-1": 56209,
            "2-0-1-2": 4332,
            "2-1-1-2": 20300,
            "2-1-1-3": 64020,
                "3-2-3-6": 32004,
                    "4-4-6-12": 1500,
                    "4-5-6-13": 2400,
                "3-3-3-7": 542,
        "1-0-1-0": 30390,
            "2-1-2-0": 2300,
        "1-1-1-1": 2303
}

ept-hierarchy/3-2-3-6.json

{
    "3-2-3-6": 32004,
        "4-4-6-12": 1500,
        "4-5-6-13": 2400
}

ept-hierarchy/3-3-3-7.json

{
    "3-3-3-7": 542
}

POCLoader(*.js)

PointCloudArena4DGeometry(*.vpc)