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基于LIDAR数据的森林资源调查方法基于LIDAR数据的森林资源调查方法：探索未来的可持续林业管理在现代林业管理中，准确获取并分析森林资源信息对于保护生态环境、合理利用森林资源至关重要。
传统的森林资源调查方法依赖于地面实地勘察和空中遥感技术，但这些方法耗时耗力且受到地形、植被遮挡等因素的限制。
然而，基于光电雷达（LIDAR）技术的森林资源调查方法正在逐渐成为林业管理的首选方案，因为它具备高精度、高效性、高空间分辨率等特点。
一、LIDAR技术的原理与应用LIDAR（Light Detection and Ranging）是一种利用激光测距原理进行精确测量的技术。
传感器发射短脉冲激光，然后通过计算目标反射回来的激光信号的时间差来确定距离。
由于LIDAR数据具有高分辨率和高垂直精度的特点，因此可以提供精确的地形、地貌以及植被结构信息。
基于LIDAR数据的森林资源调查方法在林业管理中得到了广泛应用。
通过处理激光返回信号，可以获取地面高程、植被高度、地上森林构成、树木结构等信息。
这些信息对于森林生态系统监测、林火风险评估、树种分类和森林蓄积量估算等都是非常有用的。
二、LIDAR技术在森林资源调查中的优势1. 提高调查效率：LIDAR技术可以在短时间内获取大范围的数据，相比传统的实地调查方法可以大大提高调查效率。
2. 增加数据精度：LIDAR技术可以提供三维立体的植被结构信息，包括树木高度、树冠形状等，相比传统空中遥感技术可以提供更为精确的数据。
3. 克服地形限制：由于LIDAR技术不受地形限制，可以精确测量山地、河流、湿地等地形复杂区域的植被信息，扩大了森林资源调查的范围。
4. 支持决策制定：基于LIDAR数据的分析结果可以用于制定更加科学和精确的森林管理方案，提高林业经济效益和生态效益。
三、基于LIDAR数据的森林资源调查方法实践案例LIDAR技术在森林资源调查中已经取得了显著的成果。
以加拿大阿尔伯塔省为例，该地区利用LIDAR技术进行了大规模的森林资源调查和监测工作。
LIDAR技术在测绘中的应用与优势分析随着科技的不断发展和进步，在测绘领域中，激光雷达（LIDAR）技术已经成为重要的工具。
LIDAR技术通过发射激光束并测量其返回时间来获取地面或物体的三维信息。
与传统的测绘方法相比，LIDAR技术具有许多优势，使其在测绘应用中扮演着重要角色。
首先，LIDAR技术具有高精度和高分辨率的特点。
激光束能够准确地探测地面和物体的位置和形状。
由于激光束的高速脉冲回波测量，LIDAR能够在非常短的时间内获取大量的数据。
这使得精确测量大范围地形和建筑物的高程和位置成为可能。
高精度和高分辨率的数据为地理信息系统（GIS）和城市规划提供了更准确的基础数据。
其次，LIDAR技术具有快速、高效的特点。
激光在发射过程中可以覆盖一定范围，通过快速扫描和接收器的高灵敏度，能够以较高的速度获取数据。
相比之下，传统的测绘方法通常需要大量的人力和时间。
而且，LIDAR技术可以在不同的天气和光照条件下工作，大大提高了数据采集的效率和灵活性。
此外，LIDAR技术具有广泛的应用领域。
它不仅可以用于地形和城市建筑物的测量，还可以应用于森林监测、水资源管理、灾害风险评估和交通规划等领域。
例如，激光雷达可以通过测量森林或植被的高度和结构，提供精确的森林资源调查数据，帮助制定森林保护和管理策略。
在交通规划领域中，LIDAR技术可以用于道路设计和交通流量分析，帮助提高交通安全和道路规划效果。
此外，LIDAR技术还可以配合其他传感器和数据处理技术来提高数据的质量和应用效果。
例如，结合全球导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU），可以实现更准确的测量结果。
同时，通过使用点云数据处理和三维建模技术，可以实现对地面和物体的更精细的分析和可视化。
尽管LIDAR技术在测绘中具有许多优势，但也存在一些挑战和限制。
首先，LIDAR设备的成本较高，购买和维护成本较高，这限制了其广泛应用的范围。
其次，数据处理和分析过程需要大量的计算资源和专业知识，对人员和设备的要求较高。
激光雷达的数据处理与应用一、激光雷达概述激光雷达（LIDAR）是一种利用激光束扫描物体并测量距离、速度和方向的遥感技术。
它有着高精度、高分辨率、远距离、全天候、三维数据等优点，广泛应用于机器人、自动驾驶、测绘、地质勘探、城市规划等领域。
二、激光雷达数据处理激光雷达所采集的数据一般为三维点云数据，是由一个光束扫描得到的数据集合。
点云数据的处理主要包括数据去噪、地面提取、特征提取、点云配准等步骤。
1. 数据去噪数据去噪是点云处理过程中的重要一步，可以提高后续处理的效率和数据的准确性。
常见的数据去噪方法有Hampel滤波、高斯滤波、形态学滤波等。
2. 地面提取激光雷达所采集的点云数据中包含了地面、建筑物、植被等信息。
在机器人、自动驾驶等应用场景中，地面信息是非常重要的。
地面提取可以采用基于聚类、分割、曲面拟合等方法，例如RANSAC算法、最小二乘法等。
3. 特征提取在机器人、自动驾驶等场景中，需要从点云数据中提取出一些特征信息，例如建筑物的角点、墙面等信息。
特征提取可以采用Harris角点检测、SIFT、SURF等方法。
4. 点云配准激光雷达常常需要在不同的时间、位置、角度下采集数据，不同数据之间需要进行配准。
点云配准可以采用基于特征的配准、基于ICP（Iterative Closest Point）的配准等方法。
三、激光雷达应用激光雷达的广泛应用使其逐渐成为人工智能、机器人、自动驾驶等领域的重要技术之一。
下面列举几个典型的应用案例。
1. 机器人导航激光雷达可以用于机器人的导航和避障。
机器人通过激光雷达获取周围环境信息，结合自身运动状态，利用SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）算法构建环境地图，实现自主导航。
2. 自动驾驶激光雷达是自动驾驶系统中不可或缺的部分。
它可以获取周围环境信息，包括道路、车辆、行人等，实现自动驾驶车辆的感知与决策。
3. 测绘激光雷达可以用于地形测量、海洋勘探、空中摄影等测绘领域。
测绘技术中的LIDAR数据处理流程详解随着科技的不断发展，测绘技术在现代社会中扮演着重要的角色。
而其中一项关键技术就是LIDAR技术。
LIDAR（Light Detection and Ranging，光检测与测距）利用激光通过测量物体对光的反射和散射信息，可以高精度地获取地理信息数据。
本文将详细介绍LIDAR数据的处理流程，从数据采集到三维模型的构建。
一、数据采集首先是数据采集阶段，LIDAR数据的采集通常使用激光雷达设备进行。
在采集时，激光雷达会发射脉冲激光束，激光束照射到地面或物体上后会被反射回来。
通过测量激光束的往返时间，可以计算出物体的距离。
同时，激光束的探测角度也对数据的精度和分辨率有影响。
根据项目需求，可以采集点云数据、控制点、影像等不同类型的数据。
二、数据预处理数据采集完毕后，需要对原始数据进行预处理。
首先是点云数据的预处理，包括去除噪声和异常点、数据去密度、点云分类等。
去除噪声和异常点可以通过滤波算法实现，常见的滤波算法有高斯滤波、中值滤波等。
数据去密度是指根据地物的直射、反射特性对点云进行密度的调整，以满足地物特征提取的需求。
点云分类则是根据不同地物的特征进行分类，如建筑物、植被等。
接下来是控制点的预处理。
控制点是用于提高点云数据精度的一种重要参照物。
在预处理中，需要进行控制点的识别和定位，以及与点云数据的配准。
通过点云数据与控制点的配准，可以提高数据的精度和准确度。
三、数据配准数据预处理完成后，需要对不同类型的数据进行配准，以确保数据的一致性和准确性。
数据配准是将不同数据源的数据进行坐标、投影系统、大地测量椭球等方面的转换和匹配。
首先是点云数据的配准。
点云数据通常需要与控制点进行配准，以提高数据的精度。
配准过程中，需要进行刚体配准，即通过平移、旋转等操作使点云数据与控制点数据一致。
根据不同的配准算法，可以实现点云数据的精确配准。
其次是影像与点云数据的配准。
通过将点云数据与影像配准，可以实现地物的三维与二维的对应。
激光雷达数据处理方法及应用案例激光雷达（LIDAR）是一种通过激光束扫描目标物体并测量反射返回的光信号来获取地表特征的主要工具。
它能够提供高精度、高分辨率的三维点云数据，因此在许多领域有着广泛的应用。
本文将介绍激光雷达数据的处理方法及应用案例。
一、激光雷达数据处理方法激光雷达数据处理主要分为三个步骤：数据获取、数据处理和数据应用。
1. 数据获取激光雷达通过发射脉冲激光束并测量其返回时间来获取目标物体的距离信息。
同时，激光雷达还可以测量激光束的旋转角度和俯仰角度，从而确定目标物体的位置和方向。
激光雷达通常安装在载体上，如飞机、汽车或机器人，通过扫描来获取目标物体的点云数据。
2. 数据处理激光雷达返回的原始数据通常以点云的形式存在，每个点表示一个目标物体的位置和特征。
在对这些点云数据进行处理前，需要进行数据预处理，包括去除噪声、点云配准和点云分割等步骤。
其中，去除噪声可以通过滤波算法来实现，如高斯滤波和中值滤波等；点云配准可以将多个扫描数据对齐，以获得全局一致的点云模型；点云分割则可以将点云分为不同的物体或地面。
在数据处理的过程中，还可以运用机器学习和深度学习的方法来提取更多的信息。
例如，可以使用聚类算法将点云中的点进行分类，以便进行目标检测和识别；还可以使用卷积神经网络对点云进行特征提取，以实现更高级的任务，如语义分割和目标跟踪等。
3. 数据应用激光雷达数据在地图制作、机器人导航、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
其中，最常见的应用是地图制作和三维建模。
激光雷达可以快速获取高精度的地表特征，例如建筑物、道路、树木等，这些信息可以用于制作数字地图和建模城市环境。
此外，激光雷达还可以用于机器人导航，通过实时获取周围环境的三维点云数据，机器人可以更准确地感知和定位自身的位置，从而实现自主导航和避障。
二、应用案例1. 地图制作激光雷达在地图制作方面的应用非常广泛。
例如，Google地图利用激光雷达数据获取城市的三维地形和建筑物信息，以提供更准确的导航服务。
简述LIDAR技术的应用与发展摘要】LiDAR——Light Detection And Ranging，即激光探测与测量LiDAR信息采集系统着重于整合各种技术，如GPS、激光测距、INS和计算机。
整个系统采集的数据，用于生产数字表面模型（DSM）、数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）、数字线划图（DLG）等产品的生产。
随着机载LiDAR点云的发展，高精度、高利用率地从LiDAR点云数据中地采集建筑物边缘轮廓信息，具有重要意义。
关键字：LIDAR；优势；发展；应用一、LIDAR技术的简介LiDAR 技术能够获取到高分辨率的地球空间信息，它是一项数据的生产周期短、受天气影响小、能全天候测量、自动化程度高的创新型测量手段。
激光雷达系统主要由激光扫描仪、GPS定位系统、惯性测量单元IMU以及数码相机组成。
[1] 激光扫描测距系统原理是假设光波在某一段距离上往返传播时间为t ,待测定距离可表示为D =1/2ct，式中， c 为光波在真空中的传播速度约为300 000km/s。
只要能精确地求出时间t就可以求出距离D。
激光扫描仪是一种主动式的测量系统，它是基于漫反射回来的激光脉冲回波信号，获取被测对象高精度的距离、反射率、回波次数等信息；被测区域的数字彩色纹理信息主要由基于被动光电成像技术的数码相机获取。
GPS定位系统实时提供激光雷达的三维空间位置坐标，惯性测距单元IMU实时测量机载激光雷达的姿态，用于确定激光脉冲的指向LiDAR根据载体的不同可以分为机载激光雷达，车载激光雷达与地面激光雷达，利用激光照在物体上锁返回的信号进行三维坐标测量[2]，并应用GPS、惯导装置来测定飞行状态，空间位置以及时间来生成LiDAR数据。
在经过 TerraSolid、 LIDAR360等软件的处理后，就可以生成高精度的DLG、DOM等，除了应用到航空摄影测量数字高程模型和正射影像快速生产中外，还可以广泛应用到道路设计与扩建，农业监控等领域。
LiDAR数据处理与应用技巧引言LiDAR（Light Detection and Ranging）是一种常见的光学测量技术，广泛应用于地质勘探、城市规划、农业和环境监测等领域。
本文将探讨LiDAR数据的处理方法和应用技巧，帮助读者更好地应用和分析这些宝贵的数据。
1. 数据采集与处理LiDAR数据的采集通常通过使用激光扫描仪在飞行器或车辆上进行。
这些仪器通过发射激光束，并记录其反射回来的时间来测量目标物体的距离。
由于激光束的高速扫描，可以获得准确的三维坐标数据。
为了提高数据质量，我们需要进行一系列的数据处理步骤。
首先，我们需要去除噪声和异常值。
这可以通过使用滤波算法来实现，例如高斯滤波或中值滤波。
接下来，我们可以进行点云配准，将多个扫描组合成一个完整的点云模型。
这可以通过使用ICP（Iterative Closest Point）算法来实现。
2. 地形分析与三维模型生成一旦我们完成了数据的处理，就可以开始进行地形分析和三维模型生成。
对于地形分析，我们可以使用高程数据进行坡度和高程变化的分析。
这对于地质勘探和城市规划非常重要。
此外，我们还可以使用LiDAR数据生成数字地形模型（DTM）或数字表面模型（DSM），以提供更详细的三维地貌信息。
另一方面，我们可以利用LiDAR数据生成真实感的三维模型。
这可以通过使用贴图和纹理映射等技术来实现，使得模型更具真实感。
这对于游戏开发和虚拟现实等应用非常有用。
3. 物体检测与分类LiDAR数据还可以用于物体检测和分类。
通过分析点云数据的密度和形状，我们可以识别出建筑物、树木、车辆等不同的物体。
这对于城市规划和环境监测非常重要。
此外，我们还可以使用机器学习算法，如支持向量机和随机森林，来自动识别和分类点云数据。
4. 遥感与生态研究LiDAR数据与遥感技术相结合，可以提供更全面的生态研究。
例如，通过分析树木的高度和分布，我们可以研究森林的生长和变化。
此外，通过分析地表覆盖和土地利用，我们可以评估生态系统的健康状况和环境质量。
"LIDAR" 是“Light Detection and Ranging”（光探测与测距）的缩写，是一种通过激光雷达技术来获取目标物体的位置和轮廓等信息的技术。
LIDAR 技术已经在国内外得到广泛应用，并在许多领域展现出巨大的潜力。
国内外在以下几个领域中已经开始应用LIDAR 技术：1. 自动驾驶：LIDAR 传感器被广泛应用于自动驾驶汽车中，用于实时地图构建、环境感知和障碍物识别，是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶的关键技术之一。
2. 地质勘探与测绘：LIDAR 技术可以通过激光扫描地表来获取地形和地物信息，用于地质勘探、地形测绘、城市规划等领域。
3. 建筑与文物保护：LIDAR 技术可以快速、精确地获取建筑物和文物的三维信息，有助于文物保护、建筑设计和维护等方面的应用。
4. 森林资源调查：LIDAR 可以用于森林资源调查，包括森林高度、密度、结构等信息的获取，对森林资源管理和生态环境监测具有重要意义。
LIDAR 技术在国内外的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 多传感器融合：未来LIDAR 将更多地与其他传感器（如摄像头、雷达等）进行融合，以提高环境感知的全面性和可靠性。
2. 小型化与低成本化：LIDAR 技术将朝着小型化、低功耗、低成本的方向发展，以适应更多场景下的应用需求。
3. 高分辨率与远距离探测：未来LIDAR 将不断提升分辨率和探测距离，以满足对高精度三维信息的需求。
4. 应用领域拓展：LIDAR 技术将进一步拓展到农业、城市规划、环境监测等领域，为各行业提供更多样化的解决方案。
总的来说，LIDAR 技术在国内外的应用前景广阔，在自动驾驶、地质勘探、建筑文物保护等领域都有着巨大的潜力。
随着技术的不断进步和成本的进一步降低，LIDAR 技术将会有更广泛的应用，并在更多领域带来创新和改变。
激光雷达数据处理及应用激光雷达（Lidar）是一种通过发射激光光束并测量其返回时间来获取目标距离和位置信息的传感器技术。
它被广泛应用于自动驾驶技术、环境感知、地形测绘、机器人导航等领域。
激光雷达数据处理主要包括数据采集、点云处理和目标识别三个方面。
首先是数据采集。
激光雷达通过发射激光束，并测量其返回时间以获取目标距离和位置信息。
数据采集包括激光束的发射和接收，以及返回信号的处理。
激光雷达通常需要进行校准来确保数据的准确性和一致性。
校准包括内部参数（例如激光器输出功率、接收器增益等）和外部参数（如雷达与车辆坐标系之间的几何关系）的估计和校准。
接下来是点云处理。
激光雷达返回的数据通常以三维点云的形式呈现。
点云处理涉及到数据滤波、配准和特征提取等操作。
数据滤波可以去除无效或噪声点，提高点云的质量。
配准是将多个激光雷达扫描的点云进行匹配，以实现多视角或多传感器数据的融合。
特征提取可以从点云中提取出目标的形状、颜色、纹理等特征，用于目标识别和分割。
最后是目标识别。
目标识别是激光雷达数据处理的核心任务之一，其目标是从点云中提取出目标并进行分类或分割。
目标识别通常包括目标检测、跟踪和识别。
目标检测可以通过分析点云的形状、密度、颜色等特征来判断是否存在目标。
目标识别可以通过机器学习或深度学习算法来实现，例如支持向量机、神经网络等。
激光雷达数据还可以与其他传感器数据（如摄像头、雷达等）进行融合，以提高目标识别的准确性和鲁棒性。
激光雷达数据处理的应用非常广泛。
在自动驾驶技术中，激光雷达可以用于实时环境感知和障碍物检测，以辅助车辆的导航和避障。
在环境感知方面，激光雷达可以用于地形测绘、建筑物识别和变形检测等。
在机器人导航中，激光雷达可以用于定位和地图构建。
此外，激光雷达还可以应用于军事、安防、测绘、气象等领域。
总之，激光雷达数据处理是激光雷达技术的重要组成部分，包括数据采集、点云处理和目标识别等。
它在自动驾驶、环境感知、地形测绘、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。
Matlab中的激光雷达数据处理与分析激光雷达（Light Detection and Ranging，简称LiDAR）技术是一种使用激光作为探测器，通过测量激光脉冲从目标物体反射回来的时间和强度，来获取目标物体的三维空间位置和形状信息的测量技术。
激光雷达广泛应用于地质勘探、城市规划、自动驾驶等领域。
在这些领域，对于激光雷达数据的处理和分析是十分重要的。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，具有丰富的工具箱和函数，可以帮助我们更好地处理和分析激光雷达数据。
下面，我们将重点介绍在Matlab中激光雷达数据处理与分析方面的一些方法和技巧。
首先，我们需要了解激光雷达数据的基本结构和格式。
激光雷达数据通常以二维或三维点云的形式存在，每个点表示一个空间坐标和一个反射强度值。
在Matlab中，我们可以使用点云对象来表示激光雷达数据。
Matlab提供了PointCloud System Toolbox工具箱，可以对点云数据进行处理和可视化。
在读取激光雷达数据之后，我们可以进行一些基本的数据处理操作，如数据滤波、数据拼接和数据配准等。
数据滤波主要是为了去除噪声和异常点，常用的滤波算法有高斯滤波、中值滤波和统计滤波等。
数据拼接可以将多个点云数据拼接在一起，形成一个更大的点云。
数据配准可以将多个不同位置或角度的点云数据配准到同一个坐标系中，以实现地图建立或目标检测等应用。
除了基本的数据处理操作之外，我们还可以进行一些更高级的数据分析和处理。
例如，基于激光雷达数据可以进行目标检测和识别。
目标检测可以通过分析点云数据的形状、密度和反射强度等特征，来检测出目标物体的位置和形状。
目标识别则是在目标检测的基础上，进一步识别目标物体的种类和属性。
这些应用可以帮助我们实现自动驾驶、智能交通等领域的创新。
另外，激光雷达数据还可以与其他传感器数据进行融合，以提高数据的准确性和可靠性。
例如，可以与摄像头数据进行融合，实现更准确的目标检测和跟踪。
LIDAR技术在数据处理中的应用作者：耿会东吕德奎陶伟东来源：《软件导刊》2016年第08期摘要：LIDAR作为一种获取高分辨率地球空间信息的崭新技术手段，具有数据生产周期短、天气影响小、自动化程度高等特点。
探讨了DEM、DOM制作和点云处理，阐述了LIDAR技术的数据处理过程及其在城市建设管理、军事探测等领域的应用现状，并对其应用前景进行了预测和展望。
关键词关键词：LIDAR；惯导技术；DEM；DOM；点云；数据处理DOIDOI：10.11907/rjdk.161516中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2016）008-0162-030 引言目前，计算机信息及其它高新技术被广泛应用，数字立体摄影测量已经成熟，相应的软件和数字立体测量工作站在生产部门逐渐普及，但是摄影测量工作目前存在生产模式周期过长的弊端，不能满足信息化社会及“数字地球”对测绘的要求。
LIDAR（Light Detection and Ranging）技术[1]是近几十年来摄影测量领域最具革新性的技术之一。
LIDAR即光探测与测距，根据载体不同，可分为机载和地面激光雷达两种模式，原理是通过激光打在物体上的返回信号进行三维坐标的测量，应用GPS（Global Position System）、惯导（IMU，Inertial Measurement Unit）装置测定飞机的飞行姿态、空间位置、时间，生成LIDAR数据。
LIDAR技术是GPS、惯性导航、激光测距等技术的集成应用。
LIDAR数据经过某些软件（TerraSolid、 LID_MAS）的数据处理后，可生成具有高精度的带状地形断面图、数字地面模型、高压输电线路三维图（包括铁塔位置、悬垂线、环境地形）、等高线图、房屋三维立体模型、正射影像图（航空飞行时要配备数字相机）等，可应用于道路设计与扩建、输电线路设计与管理维护、三维建模、洪水等灾害防治、农业监控研究等领域。
目前欧美发达国家中，在高效率空间数据信息获取方面，该技术已成为当下研究热点，其应用领域囊括了经济建设、军事、林业等多个方面。
而我国关于该技术的研究及应用仍处于起步阶段，因此其数据处理方法及应用还具有很大潜力。
截至2003年1月1日，全世界LIDAR系统分布情况为：北美洲43套、欧洲29套、南美洲5套、亚洲8套、非洲1套。
在美国、日本、欧洲应用有10年的历史，在中国没有机载高精度的硬件设备，也没有中国本土高精度的数据，只是在大气污染研究方面中科院有相关报道。
2005年4月，北京星天地信息技术有限公司准备由加拿大进口引进中国第一台机载激光扫描仪及与之配套的GPS和惯性导航设备，总价150万美元（此价格是估计值），激光扫描仪信号脉冲频率为10万HZ，其中GPS的定位精度可以达到10cm，在美国和欧洲的试验和生产证明激光点的高程精度可以控制在15cm以内。
LIDAR设备外观如图1所示。
1 LIDAR系统概述机载LIDAR系统主要包括：①激光测距系统，用于测量发射点与地面障碍物间的距离；②姿态测量装置（IMU），用于测量扫描装置主光轴的空间姿态参数；③动态差分全球定位系统（DGPS），用于确定扫描投影中心的空间位置；④一套成像装置，用于获取对应地面的彩色数码影像，最终用来制作正射影像[2]。
机载LIDAR的特点如下：①数据精度高。
利用高精密的传感工艺自动采集目标的表面与立体结构的三维数据，并根据高精度定位系统获得较高的定位精度；②数据密度高。
地表激光点的采集间隔可根据具体的工程需要来调节，使得LIDAR数据可达到很高的密度；③时效性强。
LIDAR的作业周期远小于传统摄影测量方式，其实用性更强；④主动测量。
可以处理传统测量方法无法或很难进入的危险地区，并且仍能获取较高精度的数据。
2 LIDAR数据处理LIDAR数据一般以二进制的形式存储，有三维坐标和强度信息。
数据处理时是以三维的形式交互显示，这与全数字数据采集、航空摄影测量的数据处理方式不同，是一种全新的数据处理方式，但对作业员的要求不高。
LIDAR数据的数据量巨大，例如：2.79km2有700多万三维点，裸地的地面点间隔约0.7m，有树遮挡地面点间隔约1.4m，这样的点密度是目前其它获取手段所不能达到的，尤其在有大乔木遮盖的林区更具有优势。
另外，高精度的LIDAR数据采集方式，可以直接采集电力输电线的数据，可以直接生成高压输电线的悬链线空间三维图，美国多用于对电力线的维护工作。
关于LIDAR技术国内外一直在研究，直到精度能达到一定的水平才真正有它的使用价值。
质量较好的1∶500 DLG图中误差在实地0.5m以内；GPS的RTK技术可以实现快速单点厘米级的定位精度；全数字摄影测量一般可以实现20cm矢量图形的测绘工作；而目前的LIDAR技术可以实现只有极少控制点的大面积测量，精度可以达到实地15cm，可以直接获取真三维的地球表面信息。
机载LIDAR数据处理的一般流程包括：①航飞采集激光扫描数据以及数码影像和内业数据处理，即确定航迹；②激光扫描测量数据处理，得到点云数据；③对数据进行检验并分类处理，经过坐标转换、激光点滤波后，建立DEM，④进行DOM制作。
本文主要对点云数据特点[3-4]、DEM[5-7]建立及DOM[8]制作进行详细阐述。
2.1 点云数据特点三维激光扫描仪在很早之前就在医学、文物保护、机械制造等领域广泛应用，数据处理使用的主要是点云处理技术。
由于LIDAR技术获取的数据有范围大的特点，应用点云技术处理数据与其它领域应用有所不同。
用LIDAR技术获取的数据有3种点云：①地表上的人工对象：主要有建筑物、电力设施等；②植被：主要有大的乔木和低矮灌木；③地表。
（1）地表。
可以生成三维地表模型，有如下3个特点：①有高精度、高密度的地表特征点，超越目前任何其它生成手段；②可以直接建模，具有任意精度，灵活多变；③可输出文本，作为其它数据的基础，具有开放性。
（2）建筑物（房屋）。
可以自动生成房屋的顶部模型和纹理，生成粗三维模型。
具体如图2所示。
（3）高压输电线。
对于高压输电线，利用LIDAR技术获得的数据很有特点，是目前其它设备难以获得的。
LIDAR数据可以表现出铁塔的外形轮廓，能够绘出铁塔的位置和高压线的悬垂线。
在美国的生产实践证明，高压输电线在夏天和荷载增加时，高压线与地面距离会变近，这不利于电线的安全。
笔者认为，用LIDAR技术维护高压输电线路的日常管理，能够提高效率，节省费用。
这也说明，在这一领域，LIDAR技术存在巨大的市场。
（4）高速公路。
我国高速公路建设速度很快，在道路设计中LIDAR技术可以发挥作用。
因为LIDAR技术可以生成很密的三维数据点，可以用来计算土石方量、破坏树木植被量，并能清楚地摸清道路两旁的环境。
对于修路，在起伏比较大的地方较能显示出LIDAR技术的优势，因为这样的成本相对较低。
（5）植被。
LIDAR技术获得的数据中，有4次回波，第一次回波是房屋顶部、树木顶部，第二次和第三次回波多半是树干和枝叶，第四次回波是地表。
可以利用这4次回波的信息，测量出树冠大小，进而估算木材产量。
在美国，也有人用LIDAR数据制作作森林的防火模型。
2.2 DEM建立作为4D产品之一，DEM制作方法如下：①利用航空相片，使用全数字摄影测量的方法制作，优点是直观、速度较快，缺点是精度较差、有死角；②利用高程点和等高线等矢量地图，通过软件自动生成，优点是速度很快，缺点是受数据源精度的严重影响，往往需要人工干预和再处理；③利用仪器设备到野外实地采集，优点是精度很高，但效率低下，不适合大面积作业，只有在计算土方量时才使用；④利用LIDAR技术获取离散点制作DEM。
LIDAR技术的优点：面积大、速度快、精度高；缺点：单次任务启动费用大，且需要有空中飞行许可。
（1）面积大。
激光扫描仪以每秒10万个点的速度向地面发送信号，飞机的航高不同，地面的扫描走廊也不同，一般几十米到几百米，图3是行高在400m时，直升飞机的扫描走廊。
图4说明航向与飞行方向垂直，激光扫描仪的扫描轨迹以“之”字形前进。
（2）速度快。
通常采用固定翼飞机和直升飞机进行LIDAR数据的飞行任务，其数据采集的速度与普通的航飞相当。
但是，由于是主动式的遥感，不需要等天气，甚至可以夜间飞行，因而相对于常规的航飞任务而言，可以大大提高飞行效率，一般几百平方公里的任务，几天就可以完成。
数据的后期处理也非常迅速，在美国，一个熟练的作业员，每平方公里的数据处理只要1个星期。
（3）精度高。
由于是直接对地面进行测量，只要不被正上空的物体遮挡，激光点都能直接打到地表，这样激光点在地表的密度就非常大。
特别是对于有树木遮盖的林区，由于树荫和树叶，用全数字航测的立体影像方法很难切准地面或者根本不能看到地面，这种情况用LIDAR采集数据就特别有优势。
前文提到，精度可以控制在15cm以内，而且所有的点都可以参加构成TIN。
激光点密度图和侧视图分别如图5、图6所示。
图5说明激光点密度非常大，本图是裸露地面，平均每平方米有2.024个点。
图6是激光点的侧视图，不同颜色代表不同的返回波。
一次飞行的启动费用为航空摄影测量的缺点，也正是该缺点，使得将来的空间数据采集向两个极端发展：一是大范围、高自动化的空中采集；二是小范围、高精度的地面人工采集。
在对城市的测量中，一般会两种方式结合采用，以满足宏观和微观的需要。
2.3 DOM制作用LIDAR技术获得空间三维离散点数据的同时，如果安装了数码相机，也能获得数字影像，这种数字影像与DMC相机的影像在格式上完全相同，只是像幅较小。
由于飞行时相机的快门与GPS的实时测量同时开启，因而获得影像的重叠度比较大，有的地方可以达到90%以上的四度重叠。
常规航空摄影用的胶片，如果是1∶8 000的航片，0.021mm扫描，实地分辨率约为15cm，采用DMC数码相机，同样是1∶8 000，实地分辨率有7.2cm。
由此可以看出，随着航空摄影高度的降低和摄影比例尺的增大，获得的影像图的分辨率在不断增加。
对于伴随LIDAR技术三维数据的影像，一般分辨率在10cm之内。
用机载三维扫描仪的数据制作正射影像有以下几个特点：①生成速度快，可以生成真正射。
通常可以自动或半自动选择影像的连接点，然后全自动生成正射影像，通过人为引入建筑物的矢量数据，直接生成真正射，这对制作三维大场景十分重要；②分辨率高，5cm/象元。
在用LIDAR技术获取数据时，一般航飞的高度低于1 000m，这样拍摄的影像分辨率很大，可以控制在10cm之内，用分辨率为5cm的影像作三维场景的地表，基本上能够满足人们视觉上的需要；③绝对精度好。
因为DEM的精度好，所以DOM的精度也随之提高，在技术层面上，所采用的方法与现在流行的纠正算法相同；④影像拼接较差，色彩过渡不好。
