LiDAR 方法传达了另一个复杂级别的数据可视化，因为它广泛用于需要绘制地形或制图 3D 数据等要求严苛的行业。

但 LiDAR 的使用更进一步，因为它还用于车辆自主性和空间探索的导航监控。

到现在为止，您可能已经对 LiDAR 数据可视化的外观有所了解，并了解 2021 年最先进的新技术如何改进 LiDAR 数据的可视化方式。

那么，什么是激光雷达数据可视化？ LiDAR 数据可视化是一种探索和分析不同景观的方法，被表示为 3D 动态彩色可视化。

激光雷达数据可视化

分析和可视化 LiDAR 数据很复杂，因为它涉及大型数据集，需要能够呈现数百万甚至数十亿数据点的高级数据可视化解决方案。

对数据可视化解决方案的需求来自于数据的性质，它涉及更复杂的来源，需要优化的 UI 交互来支持对可视化的清晰理解。

理解和分析 LiDAR 的可视化需要识别任何人为或自然引起的错误。

随着 LiDAR 数据分析的继续进行，将感兴趣的真实物体与非真实物体区分开来变得更加困难。

不是分析主要焦点的对象只会添加不相关的噪音。 此外，当呈现的数据点数量极少时，更难以理解分析，这在使用低性能图表解决方案时会发生。

例如，考虑一个已被下采样（不可避免地）包括周围植被的土地场可视化，这不是研究兴趣。

然后有必要能够通过高性能 UI 交互（例如平移和缩放）来操作 LiDAR 数据可视化，以便仅隔离图中感兴趣的特征。

下图显示了伦敦 7.5km x 7.5km 区域的可视化，精度为 2m。 该图表可视化了 5600 万个数据点，其中还涉及实时缩放等高精度交互。

行业应用

我们已经看到了 LiDAR 可视化的复杂性。 LiDAR 用于世界上要求最严苛的行业，这些行业不仅需要可视化 2D 数据，还需要可视化 3D。

例如，其中一些行业是能源、石油和天然气、运输和物流、采矿、自动驾驶汽车、物理学等。

LiDAR 还用于农业，用于从农业程序中收集和可视化数据点。

自动驾驶汽车应用

特斯拉等宏观公司一直在大力开发自动驾驶技术并将其应用于智能汽车。

因此，激光雷达在该领域的重要性至关重要。 LiDAR 数据有助于改进自动驾驶汽车识别道路障碍物的方式，以及智能汽车在不同街道、道路、高速公路、地形等内的导航方式。

天文台应用物理学

LiDAR 常用于世界各地的天文台。 LiDAR 用于天文台的原因在于它是一种测量某些变量的有效方法。

使用 LiDAR 测量的一个常见变量是激光照射到位于天空中的某个物体的光之间存在的距离。

LiDAR 还有助于测量激光击中物体后返回所需的时间。 

这就是天文台可以执行月球激光测距实验并测量触发光和位于月球上的反射器之间的可变距离的方式。

来自阿波罗 11 号任务的月球激光测距实验。 

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