"レーザスキャナによって計測された対象物の3次元形状に対応する複数の3次元空間座標点の点群を、前記対象物と交差する複数の走査面と対応付けて表示する3次元形状データ処理方法であって、前記複数の3次元空間座標点を、前記対象物と前記走査面との間の交線上に存在する複数の点に対応付け、前記各点を前記各走査面上の2次元座標に対応させて記録した2次元座標点の点群としたデータファイルを、各走査面毎に作成することを特徴とする3次元形状データ処理方法。前記データファイルに対して符号化による圧縮処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の3次元形状データ処理方法。前記走査面上の領域4分木によって前記点を符号化して前記データファイルに記録することを特徴とする請求項1又は2に記載の3次元形状データ処理方法。前記3次元空間座標点を前記走査面に投影した点を前記点とし、前記3次元空間座標点の前記走査面からの距離を前記データファイルに記録することを特徴とする請求項1から請求項3までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理方法。前記走査面を、複数の前記3次元空間座標点のデータの中の一群のデータに対する主成分分析を行うことによって設定することを特徴とする請求項1から請求項4までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理方法。ネットワークを介して、各走査面毎の前記データファイルを配信することを特徴とする請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理方法。対象物の3次元形状に対応する複数の3次元空間座標点の点群に対応するデータを圧縮する3次元形状データ処理装置であって、前記データを記憶する記憶手段と、前記対象物と交差する複数の走査面を設定し、前記走査面と前記対象物との間の交線上に存在する複数の点の点群によって前記複数の3次元空間座標点の中の一群を対応付け、複数の前記点を前記走査面上の2次元座標に対応させて記録したデータファイルを、各走査面に対応させて作成させるCPUと、を具備することを特徴とする3次元形状データ処理装置。前記複数の3次元空間座標点の点群は、レーザスキャナによって計測されたことを特徴とする請求項7に記載の3次元形状データ処理装置。前記CPUは、作成された前記データファイルに対して符号化による圧縮処理を行うことを特徴とする請求項7又は8に記載の3次元形状データ処理装置。前記CPUは、前記走査面上の領域4分木によって前記交点の座標を符号化して前記データファイルに記録することを特徴とする請求項7から請求項9までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理装置。前記CPUは、前記3次元空間座標点を前記走査面に投影した点を前記点とし、前記3次元空間座標点の前記走査面からの距離を前記データファイルに記録することを特徴とする請求項7から請求項10までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理装置。前記CPUは、前記走査面を、複数の前記3次元空間座標点のデータの中の一群のデータに対する主成分分析を行うことによって設定することを特徴とする請求項7から請求項11までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理装置。前記CPUは、利用者からの要求に応じ、ネットワークを介して、各走査面毎の前記データファイルを配信させることを特徴とする請求項7から請求項12までのいずれか1項に記載の3次元形状データ処理装置。しかしながら、3次元情報に対応する点群データを取り扱う場合には、上記の技術を用いた場合においても、そのデータサイズを充分に小さくすることは困難であった。例えば、特許文献2に記載のように、レーザスキャナと直接接続されたシステムにおいては、レーザスキャナの測定条件レーザ光の方位角やレーザスキャナの絶対位置等と実測データレーザスキャナから測定点までの距離情報等を用いることにより、3次元空間座標点の点群データを直接取り扱わずに、実質的にサイズを小さくした3次元情報のデータとして取り扱うことは可能である。しかしながら、実際にこの3次元情報のデータをレーザスキャナから離れたところで取り扱う場合、例えばこのデータをネットワークを介して配信して受信先で様々な態様で使用する場合においては、レーザスキャナに関わるパラメータを用いることは好ましくない。こうした場合においては、レーザスキャナに関わるパラメータは用いずに、最終的に得られた3次元空間座標の点群のデータのみを取り扱うことが有効である。ところが、測定点の点数が多い場合には、この点群データのデータサイズが大きくなるため、これをネットワークを用いて効率的に転送し、3次元形状を充分に高い精度で再現することは困難であった。本発明は、かかる問題点に鑑みてなされたものであり、上記問題点を解決する発明を提供することを目的とする。本発明は、上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。本発明の3次元形状データ処理方法は、レーザスキャナによって計測された対象物の3次元形状に対応する複数の3次元空間座標点の点群を、前記対象物と交差する複数の走査面と対応付けて表示する3次元形状データ処理方法であって、前記複数の3次元空間座標点を、前記対象物と前記走査面との間の交線上に存在する複数の点に対応付け、前記各点を前記各走査面上の2次元座標に対応させて記録した2次元座標点の点群としたデータファイルを、各走査面毎に作成することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理方法は、前記データファイルに対して符号化による圧縮処理を行うことを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理方法は、前記走査面上の領域4分木によって前記点を符号化して前記データファイルに記録することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理方法は、前記3次元空間座標点を前記走査面に投影した点を前記点とし、前記3次元空間座標点の前記走査面からの距離を前記データファイルに記録することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理方法は、前記走査面を、複数の前記3次元空間座標点のデータの中の一群のデータに対する主成分分析を行うことによって設定することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理方法は、ネットワークを介して、各走査面毎の前記データファイルを配信することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置は、対象物の3次元形状に対応する複数の3次元空間座標点の点群に対応するデータを圧縮する3次元形状データ処理装置であって、前記データを記憶する記憶手段と、前記対象物と交差する複数の走査面を設定し、前記走査面と前記対象物との間の交線上に存在する複数の点の点群によって前記複数の3次元空間座標点の中の一群を対応付け、複数の前記点を前記走査面上の2次元座標に対応させて記録したデータファイルを、各走査面に対応させて作成させるCPUと、を具備することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記複数の3次元空間座標点の点群は、レーザスキャナによって計測されたことを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記CPUは、作成された前記データファイルに対して符号化による圧縮処理を行うことを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記CPUは、前記走査面上の領域4分木によって前記交点の座標を符号化して前記データファイルに記録することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記CPUは、前記3次元空間座標点を前記走査面に投影した点を前記点とし、前記3次元空間座標点の前記走査面からの距離を前記データファイルに記録することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記CPUは、前記走査面を、複数の前記3次元空間座標点のデータの中の一群のデータに対する主成分分析を行うことによって設定することを特徴とする。本発明の3次元形状データ処理装置において、前記CPUは、利用者からの要求に応じ、ネットワークを介して、各走査面毎の前記データファイルを配信させることを特徴とする。本発明は以上のように構成されているので、3次元形状に対応するデータファイルのサイズを小さく、転送や取り扱いを容易とすることができる。以下、本発明の実施の形態となる3次元形状データ処理方法について説明する。この3次元形状データ処理方法においては、対象物の3次元形状を再生するためのデータが取り扱われる。図1は、レーザスキャナ10が立体的形状をもった対象物300を照射する際の状況を概念的に示す図である。レーザスキャナ10はレーザ光200を対象物300に向かって一定の仰角で発し、その方位角方向でレーザ光200を走査する。レーザ光200は対象物300の表面測定点:レーザ光200と対象物300との交点で反射されて再びレーザスキャナ10に入射するが、この際の入射光と反射光との間の位相差から、レーザスキャナ10から対象物300におけるレーザ光200の測定点までの距離を算出することができる。レーザ光200の仰角、方位角がわかれば、測定点のレーザスキャナ10からの相対的位置相対座標が算出される。一方、図10に示されるように、レーザスキャナ10の空間的位置絶対座標がGPS装置110等によって認識されれば、対象物300の表面に存在する測定点の3次元空間での絶対座標が算出される。レーザスキャナ10が徐々に移動すると共に走査が繰り返されれば、多数の測定点の絶対座標のデータ点群データが得られる。ここで、対象物300上におけるレーザ光200の走査速度は、一般的にはレーザスキャナ10の移動速度例えばこれを搭載する車両の移動速度よりも充分速い。このため、1回の走査で得られる複数の測定点交点はレーザ光200によって同時に照射されるものと近似的に考えることができる。このため、実際には上記の3次元の点群データは、レーザ光200の1回の走査毎に構成される走査面上における2次元の点群データが、各走査面毎に集まったものと考えることができる。このため、この3次元形状データ処理方法においては、複数の走査面を想定し、各測定点はこの走査面上に対応するものと考えることができる。以下では、まず、単純に各測定点が走査面上に存在する場合について説明する第1の方法。これは、レーザ光200の走査速度が充分に速い場合には、よい近似となることは明らかである。このとき、レーザ光200の走査によって構成される面走査面と3次元形状をもつ対象物300との交線上に、各測定点は離散的に存在する。すなわち、各測定点はレーザ光200と対象物300との間の交点となる。n回目の走査によってk個の測定点交点Pn,1~Pn,kが得られるものとし、Pn,iの3次元座標をxn,i、yn,i、zn,i、1≦i≦kと表示すると、図1において、Pn,1~Pn,kはn回目の走査面n個目の走査面201上に存在し、Pn1,1~Pn1,kはn1個目の走査面202上に存在する。このため、Pn,1~Pn,kの各点、Pn1,1~Pn1,kの各点はそれぞれ走査面201、202上の2次元座標で表示することができる。この2次元の座標軸は走査面毎に適宜設定することができる。例えば、図2aに示すように、走査面201において、Pn,1~Pn,kの平均座標をGnとし、このGnを原点とした直交座標をUn、Vnとして、Pn,iのこの面上での位置は、Un軸、Vn軸に沿った成分un,i、vn,iで表示することができる。Un、VnはPn,1~Pn,kを適正に識別できるように設定され、このためには、例えば主成分分析を用いてUn、Vn軸の方向が設定される。Gnの3次元座標とUn、Vnは走査n毎に定まるため、各測定点Pn,iの走査面201での2次元座標un,i、vn,iが定まれば、各測定点Pn,iの3次元座標における位置xn,i、yn,i、zn,iを算出することが可能である。図2bに示すように、Pn1,1~Pn1,kについても、同様にGn1、Un1、Vn1を設定することが可能であり、各測定点を2次元表示することが可能である。すなわち、走査面毎に、Gnの3次元座標、Un、Vn軸の方向単位ベクトルを記録し、各測定点Pn,i1≦i≦kについては、走査面でのUn軸、Vn軸における2次元座標un,i、vn,iを記録しておけば、最終的に、各測定点Pn,iの3次元座標xn,i、yn,i、zn,iを算出することが可能である。ここで、走査面自身はUn、Vn軸によって規定される。このため、この3次元形状データ処理方法においては、データとして、3次元空間座標の点群データの代わりに、各走査面上における各測定点の平均位置Gnの空間的位置、走査面における座標軸Un、Vn軸の方向、各測定点Pn,i1≦i≦kについての、走査面での2次元座標un,i、vn,iを記録する。ただし、この2次元座標を記録する代わりに、後述する符号化された値を記録することもできる。すなわち、この3次元形状データ処理方法においては、各走査面上における各測定点の2次元座標を記録したデータファイル2次元座標点の点群のデータファイルを作成する。このため、n個目の走査面についてデータファイルDnが作成され、n1個目の走査面についてDnとは独立したデータファイルDn1が作成される。このように、データファイルDnは走査面毎に作成される。ここで、データファイルDnに対して、圧縮処理が行われ、記憶される。圧縮処理としては、可逆圧縮として通常使用されるLHA、ZIP等、任意の方法を適用することができる。従来は、3次元形状を表示するためのデータを取り扱うに際しては、3次元形状に対応する3次元座標点の点群のデータファイルを用いていた。このデータファイルのサイズは大きくなるため、例えばこれをネットワークを介して配信するような場合には、可逆圧縮処理を行うことが必要となった。これに対して、上記の3次元形状データ処理方法においては、直接取り扱われるのは、走査面毎のデータファイルDnである。特に地形を表示させる場合においては、3次元形状地形の全体ではなく、その一部のみが必要となる場合が多い。この場合に、従来は、圧縮されたデータファイルを解凍し、その中から所望の箇所のみを表示させることが必要になる。これに対して、上記の3次元形状データ処理方法においては、所望の箇所に対応するデータファイルのみを処理して復元することにより、所望の箇所のみを表示させることができる。このため、処理を効率的に行うことができる。また、3次元空間座標点の点群データを記憶したデータファイルを取り扱わずに、2次元座標点の点群データを取り扱うことによって、全データの点数が同等であってもデータファイルの全体としてのサイズを小さくすることができる。以下ではこの点について説明する。なお、以下ではデータファイルは走査面毎に作成されることを前提とするため、走査面の順番に対応する添字nの記載は以下では省略する。まず、2次元座標の表示各走査面上におけるU、V軸による表示について説明する。この表示を、領域外接枠4分木を用いて符号化して小さなサイズバイト数で行うことが可能である。図3は、この形態を示す図である。図中、黒点が表示すべき点測定点Pであるものとし、この点の正方形の領域中における座標を符号化する例について示している。正方形の領域を4分割し、左上の領域を0、右上の領域を1、左下の領域を2、右下の領域を3として表示する。まず、最初の領域分割aにおいて、点Pは領域1に属する。次に、この領域1を更に同様に分割した場合bにおいて、点Pは領域2に属する。次に、この領域2を更に同様に分割した場合cにおいては、点Pは領域0に属する。次に、この領域0を更に同様に分割した場合dにおいては、点Pは領域3に属する。この場合、点Pは1203で符号化して表示することができる。この場合に必要なビット数は1回の分割で2ビットであるため、2×4=8ビット=1バイトとなる。精度をより高める必要がある場合には、図3の手順を更に回帰的に繰り返し、使用するビット数を増やせばよい。図3で使用した分割を3次元座標においても適用することは可能である。しかしながら、この場合には、領域の分割において4分木4分割ではなく、8分木8分割が必要となる。すなわち、同様の精度を3次元座標で得るために必要となるビット数は図3の場合の2倍となる。あるいは、同じビット数を用いる場合には、各点の位置精度が低下する。図4は、点群の座標データを記録するために必要なデータ構造を、従来例abと上記のデータ処理方法cについて示す。実際のデータファイルは、座標に関するデータを記録したデータ部と、このデータファイルに関する情報等を記録したインデックス部で構成されるが、以下はそのデータ部の構造について説明する。ここで、一つの走査面に対応する測定点レーザスキャナ10の1回の走査で得られる測定点の数は181個であるものとする。この値は、図10の構成のマッピングシステムにおいて得られる現状の最大値である。図4において、aは各点Piの3次元空間座標xi、yi、ziを単純に記録する場合を示す。この場合には、各座標値を倍精度実数8バイトで記録した場合には、1点につき24バイト、全体で24×181=4344バイトが必要となる。図4bは各点の平均となるGの3次元空間座標Gx、Gy、Gzのみを倍精度実数8バイト:計24バイトでヘッダとして記録し、各点PiについてはGからの変位ΔXi、ΔYi、ΔZiを単精度実数4バイトで記録する場合を示す。この場合には、各点毎に4×3=12バイトが必要になるため、合計で2412×181=2196バイトが必要になる。これはaの場合の半分となる。これに対し、図4cは、上記のデータ処理方法を用いて一つの走査面についてのデータを記録する例について記載している。ここで、bと同様にGの3次元空間座標を倍精度実数計24バイトで記憶し、これに応じて定まるU、V軸の方向単位ベクトルを単精度の実数各成分4バイト×3×2=計24バイトで記録する。また、4分木における外接枠の情報として8バイト例えば2バイトの整数×4を用いている。以上は合計56バイトのヘッダとなる。次に、各点の2次元情報は図3で示された方法によって符号化され4バイトで表されるものとする。この場合には、合計で564×181=780バイトとなる。ヘッダの占めるサイズは大きくなるものの、合計としてはaの18となり、abの場合と比べて大きく圧縮されている。なお、U、V軸の方向や外接枠の情報については、ヘッダのサイズを大きくとりこれらの精度を高めることもできるが、この場合においても、ヘッダのサイズが大きくなるだけであるため、特に点数が多い場合には全体のサイズをやはり大きく減少させることができることには変わりはない。図4の例は、一つの走査面に対応するデータについて示しており、全体としてのデータファイルのサイズは、これに走査面の数だけ乗じたものとなる。図4bの場合においても、各点の座標を符号化することによりこのサイズを減少させることは可能である。しかしながら、前記の通り、この場合には領域4分木ではなく領域8分木が必要となるために、cには及ばないことは明らかである。このように、上記の3次元形状データ処理方法によれば、3次元形状に対応する空間点群を記録するデータファイルのサイズを小さくする圧縮することができる。あるいは、使用できる容量が予め定められた場合には、記録される空間点群の位置精度を高めることができる。上記の例では、一つの走査面における測定点の数は181個であるとしたが、この数が多い、すなわち、より精密な位置情報を得る場合には、この効果はより顕著となる。次に、上記の例を一般化し、測定点が走査面から外れている場合第2の方法について説明する。これは、図1の構成の場合において、レーザスキャナ10の移動速度が無視できない場合に相当する。この場合、上記の3次元形状データ処理方法に対して以下の変更を行うことが可能である。この場合、実際の測定点3次元空間座標点P1~Pk各点は走査面上に乗らないことになるが、近似的には、P1~Pk各点は、レーザスキャナ10の移動速度を無視した場合と比べると、走査面から垂直に移動する。なお、この場合の走査面の設定方法については後述する。このため、3次元空間座標点P1~Pk各点の走査面からの移動方向は、走査面201の法線N軸方向となる。この状況を図5に示す。図5は、走査面201に対して垂直な断面を模式的に示している。QiはPiを走査面201に投影した点となり、実際の3次元空間座標点PiはQiから走査面201の法線方向にΔPiだけ離れた点となる。この場合には、Qiについては第1の方法におけるPiと同様の取り扱いが可能である。ここで、N軸の方向は、U、V軸と垂直な方向であり、U、V軸の単位ベクトルから外積として算出できるため、情報として記録する必要はない。このため、各点毎に、新たにΔPiを記憶していれば、レーザスキャナ10の移動速度が無視できない場合において、より正確な位置を算出することができる。ここで、ΔPiは例えばQiとQi1の走査面上の距離と比べて微少量であれば、ΔPiを示す数値に要求される精度は高くない。この点を考慮して、ΔPiを新たに記録するために要するサイズを小さくすることができる。図6は、上記の点を考慮して図4cに示したデータ構造を変形したデータ構造である。ΔPiとしては、指数部1バイト、仮数部1バイトで表現した実数とすることができる。指数部Eについては、全てのPiについて共通とすれば、ヘッダ中に設けることができる。この場合、仮数部Mについてのみ各点毎に設ければよい。この場合には、図4と同様のデータ点数の場合には、ヘッダが57バイト、各点毎の情報を記憶する領域が5×181バイト=905バイトであり、合計962バイトとなる。この場合においても、図4aの場合と比べて22と充分小さく、図4bの場合と比べても充分に小さい。ここで、ΔPiの絶対値が小さいために、高い精度でMを1バイトで表現することができる。すなわち、3次元空間座標点P1~Pkと走査面との偏差が小さい場合において、位置精度を保持しつつ図6のデータファイルのサイズを小さくすることができる。この場合の走査面の設定について、以下に説明する。この場合においても、主成分分析を用いることができる。まず、単一の走査面に対応すると推定される測定点P1~Pkを3次元空間座標の点群データから抽出する。この抽出は、例えばP1~Pkにおける3次元座標の範囲等を用いて、適宜行うことができる。その後、P1~Pkに対して3次元の主成分分析を行い、P1~Pkの分布変動を最も良好に記載できる面を走査面とすることができる。あるいは、この変動が最も少ない方向をN軸方向とすることができる。このため、P1~PkはU軸、V軸を用いて最も良好に記載することができ、ΔPiはQiからの偏差としてN軸方向の値として記載することができる。走査面は、Gを通りU軸とV軸を含む平面あるいはN軸を法線とする平面として定義される。このように、上記の3次元形状データ処理方法においては、点群のデータファイルを小さなサイズで得ることができる。このデータファイルは、走査面毎に作成される。このデータファイルに対して、既知の符号化方法、例えばハフマン符号化等を用いることにより、データファイルのサイズを更に圧縮することができる。なお、上記の例では、3次元形状データがレーザスキャナを用いて作成されたものである場合について説明した。しかしながら、上記の通り、厳密には測定点が走査面上に存在しない場合についても上記の3次元形状データ処理方法を適用することができる。これは、この3次元形状データ処理方法が、レーザスキャナを用いた場合に限定されず、複数の3次元空間座標点の点群データに対して一般的に適用できることを意味する。すなわち、こうした場合においても、一群の3次元空間座標点の中の一群に対して主成分分析を用いてU、V軸仮想的な走査面を設定し、必要に応じてN軸を更に用いて各3次元空間座標点を表示することが可能である。この場合においては、複数の3次元空間座標点の点群データを、小さなデータサイズで圧縮して表現することが可能である。特に、レーザスキャナを用いた場合のように、3次元空間座標点の分布が扁平な場合には、仮想的な走査面を設定しやすく、この走査面から3次元空間座標点までの距離が短くなるΔPiが小さくなるため、有効である。実際に上記のデータを取得し、上記の3次元形状データ処理方法を実行する3次元形状データ処理装置50の構成の一例を図7に示す。この3次元形状データ処理装置50においては、前記のレーザスキャナ10を用いられるものとする。レーザスキャナ10は、CPU20により、入出力制御部21を介して制御される。これにより、レーザスキャナ10は、レーザ光200の走査を行い、複数の測定点の3次元空間座標を出力し、この値を入出力制御部21を介して3次元形状データ処理装置50に返し、この値はハードディスク記憶手段22に記憶される。このデータ形式は、例えば図4aの形式であり、各測定点のx、y、z座標値である。すなわち、複数の測定点の3次元座標からなる点群データがハードディスク22に記憶される。その後、CPU20は、メモリ23を用いて、この点群データに対して上記の3次元形状データ処理方法を実行し、走査面の設定推定、走査面上における測定点の2次元表示、符号化等を行ってデータファイルを作成し、更にこのデータファイルに対して可逆圧縮処理を行い、圧縮後のデータファイルを再びハードディスク22に記憶させる。その後、データファイルの送信要求を外部から入出力制御部21を介してCPU20が受けると、CPU20は、ハードディスク22に記憶された走査面毎の圧縮後のデータファイルを、入出力制御部21を介して外部に配信する。この配信は、例えばネットワークを介して行うことができる。外部では、このデータファイルを受信してから伸張処理を行い、走査面毎の点群データを得ることができ、これを用いて表示させることが可能である。この点群における各点を連結したポリゴンを用いた表示を行うことが可能である。この際、利用者は、必要な部分が含まれるデータファイルのみを入手することにより、効率的な処理を行うことができる。なお、この際に、レーザスキャナ10が得る測定点のデータの一部に欠損が発生する場合もある。この場合は、前記の各走査面のデータ点数kが一定ではなく、kがnに依存することになる。こうした場合においては、例えば特許文献1に記載の方法を用いて、n個目の走査面のデータファイルとn1個目の走査面のデータファイルを用いて、適正なポリゴンを生成することができる。この場合においても、上記のデータファイルは走査毎に生成されるため、効率的に適正なポリゴンを生成することができる。また、図4、6に示されたように、点群のデータファイルのデータ形式には、本発明の実施の形態に係るものを含め複数の設定が可能である。これらのうちのどのデータ形式を選択するかは、例えばデータの点数、処理時間、要求される精度に応じて適宜設定することが可能である。このためにCPU20が実行するフローチャートを図8に示す。ここでは、要求される位置精度をERとして予め設定し、最も圧縮率が高いが最も位置精度の低いデータ形式から、最も圧縮率が低いが最も位置精度の高いデータ形式までが順次選択される。ここでは、図4cのデータ形式を選択する場合を方法1、図6のデータ形式を選択する場合を方法2、図4bのデータ形式を選択する場合を方法3、図4aのデータ形式を選択する場合を方法4とする。前記の通り、データファイルのサイズは、方法1<方法2≪方法3<方法4となる。また、一般的には、高い位置精度が得られる順番はこの逆となる。ただし、方法1と方法2における位置精度の劣化は、点群の走査面内の2次元情報を4分木を用いて符号化することによって、抑制されている。このため、方法1、2による位置精度の、方法3、4による位置精度に対する劣化の割合は、データファイルのサイズの縮小の割合と比べて、極めて小さくなる。このため、実際には大半の場合で方法1又は2が選択される。なお、一つの走査面における測定点の数が3点に満たない場合には走査面を特定することができないため、自動的に方法4を選択させることが好ましい。この場合には全体のデータ点数が少ないために、方法4でもデータファイルのサイズは小さくなる。以下では、一つの走査面における測定点の数が3点よりも充分に多いものとする。図8において、まず、CPU20は、初めにハードディスク22に記憶された点群データを構成する複数の測定点を、走査面毎に分割して再編成するS1。これは、例えば3次元空間座標における範囲を用いて行うことができる。ただし、レーザスキャナ10の走査に関する情報がわかっている場合には、この情報を用いてこの分割を特に容易に行うこともできる。この走査面の総数をNsとする。一つの走査面における測定点の数は3点以上とする。次に、要求される位置精度ERが入力され、この値がメモリ23に記憶されるS2。なお、位置精度や誤差の定義は適宜行うことができる。次に、走査面の指数nを1に設定したS3後に、CPU20は、ハードディスク22から、n=1の走査面に対応するデータを読み出しS4、方法1によるデータ形式図4cでデータファイルデータ部を作成し、メモリ23に記憶するS5。その後、CPU20は、このデータファイルから各点の位置データを復元し、ハードディスク22に記憶された元のデータと比較し、この誤差がER未満であるか否かを判定するS6。この誤差がER未満であれば、方法1で充分な精度が得られていると判定される。このため、方法1によって作成されたデータファイルデータ部をハードディスク22に記憶するS20。この際、データファイルにおけるインデックス部において、方法1が選択された旨の識別情報、データ全体における走査面の数、データ開始位置、データ点数等、データファイルの利用において必要となる情報も同時に記憶する。これにより、n=1の走査面に対応した測定点が方法1によって表現されたデータファイルがハードディスク22に記憶される。誤差がER以上であればS6、CPU20は、今度は方法2によって新たにデータファイルを作成し、メモリ23に記憶するS7。その後、CPU20は、このデータファイルから各点の位置データを復元し、ハードディスク22に記憶された元のデータと比較し、この誤差がE未満であるか否かを判定するS8。この誤差がER未満であれば、方法2で充分な精度が得られていると判定される。このため、方法2によって作成されたデータファイルをハードディスク22に記憶するS20。この際に、上記と同様に、方法2が選択された旨が記録されたインデックス部も記録される。誤差がER以上であればS8、CPU20は、今度は方法3によって新たにデータファイルを作成し、メモリ23に記憶するS9。その後、CPU20は、このデータファイルから各点の位置データを復元し、ハードディスク22に記憶された元のデータと比較し、この誤差がER未満であるか否かを判定するS10。この誤差がE未満であれば、方法3で充分な精度が得られていると判定される。このため、方法3によって作成されたデータファイルをハードディスク22に記憶するS20。この際に、上記と同様に、方法3が選択された旨が記録されたインデックス部も記録される。この場合においても誤差がER以上であればS10、CPU20は、方法4によってデータファイルを作成しS11、これをハードディスク22に記憶するS12。なお、方法4におけるデータは初めにハードディスク22に記憶されていたデータと等しいため、この場合の誤差は零となる。n=1S3の場合のデータファイルが作成されたら、nをインクリメントしS22、再びS4以降の工程を、n=NsS21となるまで行う。これにより、Ns個の走査面、すなわち、Ns個のデータファイルが作成される。3次元空間座標点の点群データは、このNs個のデータファイルで表現される。なお、各データファイルが作成された後で、これを更に符号化した可逆圧縮処理を行うこともできる。このフローチャートを実行することにより、精度ERを保持したままで最もサイズが小さくなるデータファイル形式を自動的に選択し、ハードディスク22に記憶させることができる。データファイルは走査毎に作成されるため、このデータファイル形式は走査面毎に異なる場合もあるが、各データファイルのインデックス部に記載された情報より、この識別は容易であるため、外部でこのデータを利用する際には問題になることはない。また、上記の方法2によるデータファイル作成S7の詳細を示すフローチャートが図9である。まず、CPU20は、一つの走査面に対応する3次元空間座標点の点群Pii=1~kの平均位置Gを算出するS71。すなわち、Gx、Gy、Gzを算出する。次に、Gを原点としてPiの空間座標を書き直した上で、Piの座標に関する主成分分析を行うS72。これにより、Piの分布位置の変動が最も大きくなる方向として走査面U軸、V軸が含まれる面が設定される。あるいは、この分布が最も小さくなる方向にN軸が設定される。この走査面上においてこの分布を最も良好に記述できる軸としてU軸、V軸が設定される。次に、各点Piをこの走査面に投影した位置Qiの座標と、Piと走査面との間の距離N軸方向の距離ΔPiを算出するS73。次に、Gの位置情報Gx、Gy、Gzと、U軸、V軸の単位ベクトル成分を、図5におけるヘッダとしてメモリ23に書き込むS74。なお、U軸、V軸の方向が定まればN軸の方向は定まるため、N軸に関する情報を記録する必要はない。次に、走査面上での4分木による符号化に用いる領域を設定し、図5におけるヘッダとしてメモリ23に書き込むS75。この設定は、例えばU軸、V軸におけるPii=1~kの最大値、最小値等を用いて設定することが可能である。次に、ΔPiの指数部Eを図5におけるヘッダとしてメモリ23に書き込むS76。これは、例えばΔPii=1~kの最大値等を用いて設定することができる。次に、i=1と設定しS77、P1について前記の4分木符号化を用いて、P1を符号化するS78。これにより、符号化された走査面上のP1の座標と、ΔP1の仮数部Mをメモリ23に書き込むS79。次に、iをインクリメントS80し、再度Qiの符号化を行いS78、ΔPiの仮数部Mと共に順次メモリ23に書き込むS79動作を、i=kとなるS81まで繰り返すことにより、図6のデータファイルを得ることができる。上記の方法1によるデータファイル作成S2は、図9のフローチャートにおいて、ΔPi≡0、Pi≡Qiとした場合に相当する。このため、S73、S79においてΔPiに関する書き込みを行わないものとして、図9の処理をより単純化して実行することができる。この場合、走査面の設定S72やPi≡Qiの4分木符号化等については方法2と同様であるため、方法1を実行する際S5と方法2を実行する際S7でこれらの結果を共通に用いることができる。また、レーザスキャナ10が用いられ、レーザ光の走査速度が充分高いことが予め判明している場合には、方法1で充分な精度が得られることは明らかであるため、方法1のみを行う設定とすることができる。このように、上記の3次元形状データ処理方法、3次元形状データ処理装置を用いることにより、小さなデータサイズで3次元形状を表現するデータファイルを作成することができる。このデータファイルを用いることにより、利用者は、必要な箇所に対応するデータを効率的に入手し、表示させることができる。前記の通り、3次元形状を計測したレーザスキャナの走査速度が、その移動速度よりも充分に速ければ、方法1によって充分に高い精度を得ることは可能である。特許文献1に記載のような、車両にレーザスキャナを搭載して地形を計測する場合には、一般的にこの条件は満たされる。このため、こうした場合に得られたデータに対しては上記の構成は特に有効である。あるいは、特許文献2に記載のように、レーザスキャナが航空機に搭載される場合であっても、レーザスキャナの走査周波数は一般にはkHz以上と高いために、上記の条件は満たされる。このため、上記の構成は有効である。すなわち、レーザスキャナが移動体に搭載されることによって走査面が順次移動する構成の場合においては、上記の3次元形状データ処理方法は特に有効である。また、航空機からデータファイルを転送する場合には、無線で行うことが必須であり、無線通信条件も必ずしも良好とは限らないため、データファイルのサイズを小さくできる上記の構成は特に有効である。更に、一般的に3次元形状をディスプレイ等で表示させる場合において、所望の領域のみを短い待ち時間で表示させたい場合には、必要な箇所に対応した小さなサイズをもったデータファイルを選択的に取り扱うことのできる上記の構成は、有効である。このように、上記の3次元形状データ処理方法は、地形の計測に限定されず、一般的な3次元形状データを扱う際、例えばレーザスキャナを用いて場合以外においても、3次元形状に対応した3次元空間座標点の点群データを取り扱う際に有効である。"