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pnts，即

Points

，點雲的意思。

las、xyz資料等均可。

瓦片檔案二進制布局（檔案結構）

pnts不存在gltf模型，故結構如下：

1. 檔案頭：28byte

與b3dm是一樣的。

屬性的官方名稱	位元組長	類型	含義
`magic`	4	string（或char[4]）	該瓦片檔案的類型，在pnts中是 `"pnts"`
`version`		uint32	該瓦片的版本，目前限定是 1.
`byteLength`			該瓦片檔案的檔案大小，機關：byte
`featureTableJSONByteLength`			要素表的JSON文本（二進制形式）長度
`featureTableBinaryByteLength`			要素表的二進制資料長度
`batchTableJSONByteLength`			批量表的JSON文本（二進制形式）長度
`batchTableBinaryByteLength`			批量表的二進制資料長度

2. 要素表

在 b3dm 篇，有介紹到要素表存在全局屬性和要素屬性。在 pnts 和上篇 i3dm 中，這對概念會解釋得很透徹。

① 要素表的全局屬性

屬性名	資料類型	描述	是否必須
POINTS_LENGTH		瓦片中點的數量。所有的點屬性的長度必須與這個一樣。	必須存在
RTC_CENTER	float32 * 3	如果所有點是相對于某個點定位的，那麼這個屬性就是這個相對的點的坐标。	不必須
QUANTIZED_VOLUME_OFFSET		量化偏移值	與QUANTIZED_VOLUME_SCALE屬性必須同時存在或同時不存在
QUANTIZED_VOLUME_SCALE		量化縮放比例	與QUANTIZED_VOLUME_OFFSET屬性必須同時存在或同時不存在
CONSTANT_RGBA	uint8 * 4	為所有點定義同一個顔色
BATCH_LENGTH		BATCH_ID的個數	與點屬性中的BATCH_ID必須同時存在或者同時不存在

第一第二個能與 b3dm 中的

BATCH_LENGTH

和

RTC_CENTER

類比來了解，就不解釋了。

第3、4個與 i3dm 是一緻的。

第5個即每個點的預設顔色，預設是灰色。

最後一個很有意思，和 b3dm 裡的“重合”了，它的意義是：點雲瓦片中這麼多點是可以劃分的，每一類叫做 BATCH。

例如對一棟建築進行點雲掃射，那麼牆體的所有的點可以歸屬為牆體BATCH，窗戶的所有點可以歸屬為窗戶BATCH。

BATCH_LENGTH

訓示了目前pnts瓦片的點被劃分成了多少個類别。

a. pnts瓦片中顔色的優先級

RGBA

RGB

RGB565

CONSTANT_RGBA

。其中，

CONSTANT_RGBA

是全局的，前三個是點要素屬性裡的。

當然，還可以使用 3dTiles 的 style 來改變樣式。

b. 量化空間範圍體

這個詞兒是我自己意譯的。

通常點雲資料隻留其“形”，而具體每個點的坐标可以不那麼精确。因為存儲高精度的點坐标，是十分消耗空間的。預設每個點使用逐要素屬性

POSITION

來記錄每個點的坐标，坐标值類型是

FLOAT

，即 4位元組，假如使用量化坐标，每個坐标值使用

UInt16

類型，即 2位元組，那麼坐标資訊就能壓縮一倍！

具體什麼是量化空間範圍體，我認為在上一篇 i3dm 中已經解釋得很清楚了：

隻不過，在點雲瓦片中，

POSITION

代表的不再是 instance 的坐标，而是點坐标。

看到這，是否能了解“要素表的全局屬性是對于整個瓦片檔案而言”這句話了呢？

② 要素表的(逐)要素屬性

其實，我覺得在點雲中叫點屬性更好。


POSITION		直角坐标的點	是，除非POSITION_QUANTIZED屬性存在
POSITION_QUANTIZED	uint16 * 3	量化空間範圍體内的直角坐标點	是，除非POSITION屬性存在
RGBA		四通道顔色
RGB	uint8 * 3	RGB顔色
RGB565	uint16	有損壓縮顔色，紅5綠6藍5，即65536種顔色
NORMAL	float32 *3	法線
NORMAL_OCT16P	uint8 * 2	點的法線，10進制機關向量，有16bit精度
BATCH_ID	uint8/uint16(預設)/uint32	從BatchTable種檢索中繼資料的id	不必須，取決于全局屬性BATCH_LENGTH

其中，第一和第二個與 i3dm 中的定義一緻。

第三~第五個是顔色資訊，在第①小節中的a部分講了。

第六、七與 i3dm 中的類似。

第八個與 i3dm 中的定義完全一緻。

③ 要素表的JSON

上述所有屬性全部會記錄在要素表的 JSON 中，對于全局屬性，其值記錄在 JSON 中。

對于其要素屬性，因為點雲中的點數量會非常巨大，寫在JSON中體積會變大，是以使用 JSON引用要素表二進制資料體的形式。

下列是一個要素表的JSON：

{
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // 意味着從ftBinary的第0個byte開始讀取
    }
}

這個要素表的釋義與 i3dm 中的示例一樣，隻不過從

INSTANCES_LENGTH

變成了

POINTS_LENGTH

。

④ 要素表體

要素表JSON中引用的二進制資料均順次記錄在此，一般為要素屬性（點屬性）。

3. 批量表

批量表與b3dm的差不多，如果在 pnts 的要素表和批量表中存儲了

BATCH_LENGTH

資訊，那每個 BATCH 的屬性就存于此。

但是與 b3dm、i3dm 略有不同的是，如果要素表JSON中沒有

BATCH_ID

的定義，但是批量表中卻存在與點的數量

POINTS_LENGTH

一樣長的屬性數組，那麼說明該點雲瓦片的每一個點都有屬性。

結構參考 b3dm 篇章。

4. 要素表與批量表舉例說明

此部分參考官方文檔。

① 隻有點坐标

const featureTableJSON = {
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // 意味着從ftBinary的第0個byte開始讀取
    }
}

const featureTableBinary = new Buffer(new Float32Array([
    0.0, 0.0, 0.0,
    1.0, 0.0, 0.0,
    0.0, 0.0, 1.0,
    1.0, 0.0, 1.0
]).buffer)

這個例子隻記錄了4個點。

② 相對坐标與顔色資訊

const featureTableJSON = {
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    RTC_CENTER : [1215013.8, -4736316.7, 4081608.4], // 意味着相對于這個點
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // 意味着從ftBinary的第0個byte開始讀取
    },
    RGB : {
        byteOffset : 48 // 顔色值意味着從ftBinary的第48個byte讀取，緊接在POSITION後
    }
}

const positionBinary = new Buffer(new Float32Array([
    0.0, 0.0, 0.0,
    1.0, 0.0, 0.0,
    0.0, 0.0, 1.0,
    1.0, 0.0, 1.0
]).buffer) // 一共12*4byte = 48byte

const colorBinary = new Buffer(new Uint8Array([
    255, 0, 0,
    0, 255, 0,
    0, 0, 255,
    255, 255, 0,
]).buffer) // 一共12*1byte = 12byte

// ftBinary一共48+12=60byte
const featureTableBinary = Buffer.concat([positionBinary, colorBinary])

這個例子有4個點，是相對于中心定位的點。顔色依次為：紅綠藍黃。

③ 量化坐标與八進制編碼法向量

const featureTableJSON = {
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    QUANTIZED_VOLUME_OFFSET : [-250.0, 0.0, -250.0], // 意味着偏移基坐标是 (-250, 0, -250)
    QUANTIZED_VOLUME_SCALE : [500.0, 0.0, 500.0], // 意味着x和z方向的縮放比是500
    POSITION_QUANTIZED : { 
        byteOffset : 0 // 意味着量化坐标的資料存在ftBinary的第0個位元組往後
    },
    NORMAL_OCT16P : {
        byteOffset : 24 // 意味着量化坐标頂點法線的資料存在ftBinary的第24個位元組往後
    }
}

const positionQuantizedBinary = new Buffer(new Uint16Array([
    0, 0, 0,
    65535, 0, 0,
    0, 0, 65535,
    65535, 0, 65535
]).buffer) // 一共12*2byte=24byte，Uint16=16bit=2byte

const normalOct16PBinary = new Buffer(new Uint8Array([
    128, 255,
    128, 255,
    128, 255,
    128, 255
]).buffer) // 一共8*1=8byte，Uint8=8bit=1byte

const featureTableBinary = Buffer.concat([positionQuantizedBinary, normalOct16PBinary])

這個例子中，有4個點，每個點的法向量都是八進制編碼的\([0.0, 1.0, 0.0]\)，它們将被放置在x和z方向上.

④ 點資料分類（BATCH）

const featureTableJSON = {
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    BATCH_LENGTH : 2, // 意味着4個點分成了2類（批、batch）
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // 意味着POSITION将存儲在ftBinary的第 0 byte之後
    },
    BATCH_ID : {
        byteOffset : 48, // 意味着BATCH_ID的值将從ftBinary的第 48 byte之後
        componentType : "UNSIGNED_BYTE" // 意味着BATCH_ID的值類型是無符号位元組數
    }
}

const positionBinary = new Buffer(new Float32Array([
    0.0, 0.0, 0.0,
    1.0, 0.0, 0.0,
    0.0, 0.0, 1.0,
    1.0, 0.0, 1.0
]).buffer) // 4個點，一共12個值，每個值4byte（Float每個數字占4byte，即32bit），一共48byte

const batchIdBinary = new Buffer(new Uint8Array([
    0,
    0,
    1,
    1
]).buffer) // 前2個的類型是0（batchId），後2個點的類型是1

const featureTableBinary = Buffer.concat([positionBinary, batchIdBinary]); // 合并

const batchTableJSON = {
    names : ['object1', 'object2']
} // 批量表JSON記錄了屬性值，有兩個，剛好對上 BATCH_LENGTH

這個例子中，前2個點的

batchId

是0，後2個點的

batchId

是1。

⑤ 每個點都有屬性

const featureTableJSON = {
    POINTS_LENGTH : 4, // 意味着有4個點
    POSITION : {
        byteOffset : 0 // 意味着從ftBinary的第0byte開始
    }
}

const featureTableBinary = new Buffer(new Float32Array([
    0.0, 0.0, 0.0,
    1.0, 0.0, 0.0,
    0.0, 0.0, 1.0,
    1.0, 0.0, 1.0
]).buffer)

const batchTableJSON = {
    names : ['point1', 'point2', 'point3', 'point4'] // 意味着這4個點都有names屬性，其值寫在這裡
}

如果在要素表中沒有

BATCH_ID

屬性的定義，并且批量表中存有屬性資料，那麼這些屬性的個數必定與點的個數相同，即每個點都有屬性。

5. 位元組對齊與編碼端序

與b3dm裡寫的一緻，可以回看：https://www.cnblogs.com/onsummer/p/13252896.html

6. 擴充（extensions）和額外資訊（extras）

同樣，這部分内容與b3dm篇章内介紹的一緻，會在後續文章内介紹。

3dTiles 資料規範詳解[4.3] pnts瓦片二進制資料檔案結構

瓦片檔案二進制布局（檔案結構）

1. 檔案頭：28byte

2. 要素表

① 要素表的全局屬性

a. pnts瓦片中顔色的優先級

b. 量化空間範圍體

② 要素表的(逐)要素屬性

③ 要素表的JSON

④ 要素表體

3. 批量表

4. 要素表與批量表舉例說明

① 隻有點坐标

② 相對坐标與顔色資訊

③ 量化坐标與八進制編碼法向量

④ 點資料分類（BATCH）

⑤ 每個點都有屬性

5. 位元組對齊與編碼端序

6. 擴充（extensions）和額外資訊（extras）

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