什么是点云逆向建模技术？看完这个你就明白啦！

什么是三维点云数据？以矢量和图像地图为代表的2D空间数据的表达经历了一个漫长的过程。随着时代的发展，2D空间数据的表达难以满足社会需求，点云数据应运而生。那么什么是点云呢？测量点云通过手段直接或间接收集并符合测量规则的密集点集可以描述目标的表面特征，这是继矢量和图像之后的第三类空间数据。它为描绘三维真实世界提供了最直接、最有效的表达方式。目前，激光点云是最具代表性的三维数据。

激光雷达由发射系统、接收系统、信息处理等部分组成。 用激光器对地球表面进行密集采样，生成高精度的三维x、y、z测量值。 可通过GIS进行管理、显示、分析、共享离散多点云数据集。初始点云是3D高程点的大量集合，包括其他属性，如X值、Y值、Z值和全球定位系统时间戳。在初始激光雷达点云被后处理之后要素开展归类。路面、房屋建筑、山林冠层、高速路及其一切粒子束在精确测量全过程中碰到的物块组成了激光器点云技术。 点云数据处理的关键技术逆向建模 Lidar数据处理是复杂的过程，并且以所安装的Lidar数据为例，整个Lidar数据处理分为六个步骤 1.根据DGPS/IMU复合系统的数据准确确定遥感平台的飞行轨迹。 2.根据对激光测距统计数据、IMU姿势统计数据、DGPS统计数据及其扫描角统计数据开展相对的解决，得到大量离开、形近云状的激光器脚点的三维立体座标信息内容，激光器点云技术。 3.应用一定的数学算法对点云数据进行过滤、分类、建筑边缘提取、建筑三维重建等数据后处理。 4.机载LiDAR系统在完成区域整体扫描过程中，以分航带方式飞行，保证飞机与飞机之间的一定重叠度。 在数据后处理过程中，通过航空带之间的重复部分连接点云数据，形成完整的目标区域。 5.将点云数据坐标系转换成用户所需的坐标系。 6.对地面点进行过滤和分类，通过相应的操作生成最终的地图产品，如数字高程模型、数字需求侧管理和数字正射影像。