Das Cloud-Optimized Point Cloud (COPC) Format ist eine Erweiterung des populären LAZ Dateiformats für Punktwolken. Es fügt eine räumliche Unterverteilung und einen Index am Dateiende der LAZ Datei zu. Dadurch wird es möglich, gezielt einzelne Teile der Punktwolke zu laden, ohne die gesamte Datei lesen und dekomprimieren zu müssen. Dadurch ist COPC sehr geeignet für das Streamen von Punktwolken übers Internet, aber es bietet auch Vorteile für den Einsatz auf dem Desktop. So verwendet z.B. QGIS das COPC Format für die Wiedergabe von Punktwolken. Software die nur LAZ kennt, kein COPC, ignoriert die erweiterten Informationen einfach.
formaat is een uitbreiding van het populaire LAZ bestandsformaat voor puntenwolken. Het voegt ruimtelijke onderverdeling en een index aan het einde van het LAZ bestand toe, waardoor het mogelijk wordt om gericht specifieke delen van een puntenwolk te laden – zonder het gehele bestand te moeten laden en uitpakken. Daardoor is COPC zeer geschikt voor het streamen van puntenwolken via het Internet, maar het biedt ook voordelen voor het directe gebruik op de desktop. QGIS gebruikt bijv. COPC voor de weergave van puntenwolken. Programma’s die alleen LAZ kennen, maar geen COPC, negeren de aanvullende informatie gewoon.
In einer Zusammenarbeit mit 360 Geo haben wir einen COPC Converter in Rust geschrieben, der signifikant schneller ist als Untwine, der bisher meistverwendete Converter. Unser Converter ist quelloffen und auf Github zu finden.
Ich habe in Rust mit macroquad einen Viewer geschrieben der COPC Dateien lesen kann. Dadurch ist es möglich um hunderte Gigabyte an LAZ Dateien zu lesen und doch mühelos auf das höchste Detailniveau zu zoomen. Der Viewer kann sowohl auf dem Desktop als auch im Browser verwendet werden. Er unterstützt die Wiedergabe der Punkte aufgrund unterschiedlicher Attribute, das Messen zwischen den Punkten und das Erstellen von Querschnitten.
een viewer geschreven die COPC bestanden kan lezen. Daardoor is het mogelijk om honderden gigabytes aan LAZ bestanden te lezen en toch naadloos naar het hoogste detailniveau te zoomen. De viewer kan op de desktop en in de webbrowser gebruikt worden. Hij ondersteunt weergave van de punten op basis van verschillende attributen, meten tussen punten, en het maken van dwarsdoorsneden.
Hier eine Übersicht eines ganzen Tags Datengewinnung, mehr als 21 Milliarden Punkte in 57 Fahrten, gespeichert in einer COPC Datei pro Fahrt – alle gleichzeitig geladen:
Und hier eine Zoom-Wiedergabe die die höchste Auflösung zeigt:
Beispiel eines Querschnitts:
