教你正確轉換檔案，結構化點雲的眉眉角角

結構化與非結構化點雲的實務應用

在學術上，結構化點雲與非結構化點雲通常被解釋為數據排序方式上的編碼組織差異。然而，在實際應用中，這兩者之間還存在一些重要的差異。

優點

1 檔案管理與效能優勢：

結構化點雲能夠獨立讀取每個小檔案，提高了讀取效能，降低了電腦性能的壓力。

2 完整的環景視圖：

保留各個測站環景視圖資料，隨時查看實際照片與點雲，省去人員現場紀錄的時間。

3 結構化與非結構化的時間成本：

導出結構化點雲需要轉檔時間，若環景視圖和測站位置非必需，則應選擇非結構化點雲以節省時間。

在一些點雲的後端應用軟體中，我們常常會遇到對結構化點雲的需求。部分功能要求使用結構化點雲才能順利讀取資料並正確執行操作。例如，在進行Scan-to-BIM（掃描到建模）的過程中，我們通常會在 Recap Pro 軟體中比對環景視圖的真實照片，以協助進行建模作業。

然而，需要注意的是，常用的 las 和 laz 開源點雲格式並非結構化點雲。為了確保資料的正確讀取和運作，正確的結構化點雲交付應使用格式如 e57、ptx、pts、rcp 等。

這些格式不僅確保了資料的結構性，還能夠支援後續建模作業所需的相關功能。

由於點雲在應用領域中的廣泛應用，實務上我們經常會使用專業的點雲處理軟體進行拼接，例如 Cloudcompare、Realworks 等。在完成拼接、濾除雜訊、分割等工作後，我們通常需要將點雲檔案導出到後端的不同軟體進行進一步的應用。

當導出為非結構化點雲時，由於點雲是基於所有點雲導出的，可能會面臨一個檔案龐大的情況。在讀取這個大檔案的點雲時，由於電腦性能的限制，可能會遇到卡頓和執行困難的問題。

相反，如果將點雲導出為結構化點雲，儘管處理時間相對較長，但由於結構化點雲是基於每個測站的邏輯進行輸出，因此導出的檔案會是由一堆小檔案組成。這有助於提高點雲應用軟體對更大檔案的開啟效能，因為軟體可以獨立讀取每個測站的檔案，進行更順暢的操作，如先讀取A，再讀取B，再讀取C。

綜合上述，儘管結構化點雲在點雲應用上提供更全面的功能，但在考慮導出結構化點雲時，必須評估轉換過程所增加的額外時間成本。若環景視圖和測站位置資料不是絕對必需，則考慮導出為非結構化點雲，以減少轉換所需的時間。