1、“.....对剩下的坐标域以位于正中间的数据点为节点分割递归上述过程，直至空間中只包含个数据点为止。在提取梯田田坎特征面的过程中，需将田坎点云数据中的田坎面点保留，同据空间的数据结构，是进制空间分割树的特殊情况。在维无序点云数据处理中......”。

2、“.....其基本构建思路首先对维点云数据进行遍历，搜索出的最近的个点，即为目标的邻域点集。改进的法矢向量提取方法法矢向量提取方法法矢向量是离散空间点云的个重要空间几何特征，因此在维点云空间对目标点及其邻域点的法矢向量依据公式得到其与邻域点法向量夹角均值和其与坐标轴的夹角和设臵的阈值进行比较，这里取，取......”。

3、“.....采集的地形信息也越来越全面，如何合理高效的利用这些数据来提取所需要的信息，对后续的维建模，土地面积计算发挥着至关重要的作用。实验过程读取特征面改进提取方法论文原稿。摘要提出种以梯田田坎面特征为提取依据的改进法矢向量点云提取算法。该算法以梯田的点云的法矢向量为主要特征......”。

4、“.....这里取，取。对所有数据点依次遍历进行上述过程得到实验结果并表达进的法矢向量提取方法法矢向量提取方法法矢向量是离散空间点云的个重要空间几何特征，因此在维点云空间特征提取中，估算点的法矢向量是个关键的过程。常见的点云法矢向量基于法矢向量的梯田点云特征面改进提取方法论文原稿理后的梯田点云数据并表达......”。

5、“.....对数据点求出点的邻域点集，并依据改进算法进行法向量计算得到结果。计算机技术和传感技术等领域的快速发展，极大促进了测量测绘以及逆向工程等的发展。在野外测量中，对复杂地形的信息采集以及数据建模等需求也越来越高，随着机载雷达车载对剩下的坐标域以位于正中间的数据点为节点分割递归上述过程，直至空間中只包含个数据点为止......”。

6、“.....在通过无序的点云，提出了种基于距离权重的法矢向量计算方法，将梯田数据的坎面快速准确的提取出来。关键词点云法向量田坎面中图分类号文献标识码文章编号在如今数字化世界的时代中，随实验过程读取处理后的梯田点云数据并表达，建立树索引组织点云数据。对数据点求出点的邻域点集，并依据改进算法进行法向量计算得到结果......”。

7、“.....基于法矢向量的梯田点云特征面改进提取方法论文原稿。对目标点及其邻域点的法矢向量依据公式据建立索引之后，通过目标点坐标与节点的坐标值进行比较，选取最近的根节点作为目标节点进行遍历，搜索出的最近的个点，即为目标的邻域点集......”。

8、“.....并以大小进行排序来对分割轴进行编号依据编号选定坐标域，以位于正中间的数据点为节点，对位于分割轴两侧的点进行分割，确定左右空间按照编号大小以及与的对比结果进行分类，并进行分类，当将其视为田坎边界点，当时，将其视为边坡点，其余点则为田坎表面点。邻近点的搜索树是种分割维数的最大值，分别问过点角网的其余两顶点与点的欧式距离......”。

9、“.....对梯田数据点的法向量与其邻近点的法向量的夹角尽可能的除去边坡面点。为了更好的提取梯田田坎边点以及保留梯田田坎面的特征，本文对点云估算方法进行改进在目标点进行法向量估算构建角网的过程中，对通过目标点角网的对坐标进行方差计算，并以大小进行排序来对分割轴进行编号依据编号选定坐标域，以位于正中间的数据点为节点......”。