Nokta bulutlarının web üzerinde üç boyutlu görselleştirilmesi

Hem açık alanlarda hem kapalı alanlarda nesnelerin yüzeylerinin ve/veya içinde bulundukları ortamların hava, kara ve su üzerindeki platformlardan sabit ya da hareketli biçimde elde edilen lazer veya görüntü kaynaklı nokta bulutu veri üretimi üstel olarak artmaktadır. Faz temelli, uçuş zamanlı, yapılandırılmış ışık (structured light), görüntü çifti ile 3 boyutlu (3B) görüntü (stereo-imagery) vb. ölçme teknikleri ile hızlı biçimde elde edilebilen, tarama alanı ve tarama yoğunluğuna bağlı olarak milyonlarca veya milyarlarca noktadan oluşan büyük miktardaki nokta verileri gerek kamunun gerekse özel sektörün ve girişimcilerin farklı uygulamalarında yoğun olarak yer almaktadır. Nokta verisi ne kadar yoğun olursa o düzeyde detay ortaya çıkacak ve nesnelerin/ortamın 3B geometrik modellenmesi için daha zengin veri kullanılabilecektir. Geniş bir uygulama yelpazesinde yer alan nokta bulutları tekil bir nesneden 3B kent modellerine ve robotik uygulamalara kadar farklı birçok alanda kullanılmaktadır. Lazer tarayıcı veya kamera eklenmiş bir İHA filosu yüksek çözünürlüklü 3B nokta bulutu verilerini hızlı bir biçimde üretebilmektedir ya da tek kameralı veya çift kameralı bir akıllı telefonla 3B nokta bulutu veri setleri kolaylıkla üretilmektedir. Gezgin robotlar yüksek kalite 3B nokta bulutları ile içinde bulundukları ortamı tanımlayabilmektedir. Hızla gelişen nokta bulutu üretim teknolojileri ve bu teknolojilerin artan örnekleme hızları (sampling rates) ile farklı uygulamalarda milyarlarca nokta üretilebilmektedir. Hızlı bir biçimde üretilebilen yüksek çözünürlüklü ve doğruluklu büyük miktardaki nokta bulutu verisinin yönetimi, depolanması, değerlendirilmesi, görselleştirilmesi, semantik özelliklerinin kullanılması gibi temel konular üzerinde yoğunlaşılması gereken alanlar arasında yer almaktadır. Üretilen nokta bulutlarının büyük boyutta veriler olması nedeniyle ortalama bir bilgisayarda bile çalışılamayan nokta bulutlarının web üzerinde görselleştirilmesi problem olan bir konudur. Bu nedenle nokta bulutlarının değerlendirilmesi ve görselleştirilmesi genellikle iş istasyonları ya da yüksek kapasiteli sunucular üzerinde gerçekleştirilmektedir. Bunun dışında nokta yoğunluğunu azaltma (subsampling) uygulanan bir teknik olmasına rağmen gerçek durumu değiştirdiği için olumsuz yönleri de bulunmaktadır. Ancak bulut hesaplamadaki, farklı veri depolama yöntemlerindeki gelişmeler ve WebGL teknolojisinin büyük rağbet görmesi vb. gelişmeler nokta bulutlarının kullanılma alışkanlıklarını da değiştirmektedir.