随机还是空间采样？用同一点云比较。
我们从同一份内置合成亭子原始点云出发，处理了两次：一次目标为 5,000 个点，一次最小间距为 0.25 个坐标单位。虽然结果点数接近，选点方式却有值得了解的差异。
1. 从已知输入开始
打开点云精简工具，选择“试用示例点云”。输入包含 44,073 个点，组成地面、亭子的屋顶和墙面，以及一个树状形体。这是合成演示数据，并非实地测量。工作用二进制 PLY 为 1,190,153 字节，原始 ASCII 上传文件为 2,152,225 字节。下表比较工作 PLY 文件，以免把文本转为二进制的编码变化误认为精简带来的效果。
2. 按点数预算进行随机采样
保持选择“目标点数”，输入 5000，再点击“精简点云”。本次恰好保留 5,000 个点，减少约 88.65%，生成的 PLY 为 135,181 字节。随机选择将预算分配到全部输入点上，不保证间距均匀，也不保证保留某个特定角点、边缘或稀疏特征。重复操作可能选中不同的点。截图显示已完成的结果；表单中的 2500 是对该结果进行下一次操作的建议值，并非生成当前结果时使用的参数。
3. 测试间距前先回到原始点云
在“您的点云”中选择 Sample pavilion.ply，而不是继续精简 5,000 点的结果。选择“最小间距”，输入 0.25 并运行。本次结果包含 4,971 个点，占 134,398 字节。间距控制点之间的分离距离，不控制输出点数：另一个密度或范围不同的扫描，用同一数值可能得到完全不同的点数。这里的 0.25 是坐标单位下的距离；只有源坐标以米为单位时，它才表示 25 厘米。
4. 比较覆盖情况，不只看总数
使用“处理前”和“处理后”，在各结果及其输入之间切换，保持视角不变。检查屋顶轮廓、门口以及树状形体的稀疏部分。随机结果可见不均匀的空隙；空间采样则在这些采样表面上更均匀地分布保留点。这只是一个合成输入的示例，不是几何精度排名。两种操作都不会生成缺失的表面。我们的原始点云和两个结果都低于 80,000 点的预览上限；更大的上传点云还会对预览进行采样，因此无法仅凭预览确认每个细小特征都被保留。
5. 根据下一步任务选择设置
接收结果的应用有点数预算时，使用目标点数；所需分离距离在源坐标单位中有明确含义时，使用间距。如果只需要小范围，先裁剪，再把点数预算用于该区域。分别保留每个结果，在接收应用中检查下载的 PLY，并保留原始文件。视觉上可接受的预览不等于通过测绘精度检验；本 PLY 示例的文件缩减比例，也不能预测相对于压缩 LAZ 上传文件的缩减效果。
| 对原始点云的操作 | 点数 | 二进制 PLY 字节数 |
|---|---|---|
| 仅导入 | 44,073 | 1,190,153 |
| 随机采样；目标 5,000 | 5,000 | 135,181 |
| 空间采样；间距 0.25 | 4,971 | 134,398 |
常见问题
我一定会得到 4,971 个点吗？
这是一次观测结果，不是对输出点数的承诺。目标点数模式控制数量，空间模式控制间距。点的排列顺序、引擎变化及不同输入，都可能改变空间采样结果。
精简后的点云能恢复原有细节吗？
不能。请选择原始上传后的工作点云，尝试不同设置。处理已经精简过的结果，无法恢复之前丢弃的点。