dem的密度（m=密度n）

【教程】DEM差值计算实现农作物株高计算的操作方法

1、通过灰度值查询框，可以观察到两景数据之间存在高度差，这个差值即为作物的生长高度。波段运算 由于两景图像已经进行了配准，叠置关系正确，因此可以尝试直接进行Bandmath计算。计算公式为b10-b20，其中b1代表拔节期DEM数据，b2代表平地DEM数据。乘以0是为了确保计算结果是浮点型，避免四舍五入引起的误差。

2、建立数字高程模型（DEM）：将倾斜摄影数据与DEM比对，识别高程偏差区域，通过差值计算修正模型高程。使用地面控制点：直接地面控制点方法：在倾斜摄影数据中标出已知高程的点（如GPS测量点），通过坐标匹配修正模型。

lidar数据是什么信息

LiDAR数据是由机载激光雷达（LiDAR）系统通过发射激光脉冲并接收反射信号获取的地表三维坐标数据集。数据获取方式：LiDAR系统集成了GPS、惯性测量单元（IMU）和激光测距仪等高精度设备。在工作时，系统会发射激光脉冲到地表，并接收这些脉冲从地表反射回来的信号。

激光雷达（LiDAR）是一种先进的遥感技术，它利用激光脉冲来测量与目标的距离，并生成高精度的三维数据。点云数据则是激光雷达技术的重要产物，它代表了空间中随机分布的3D点的集合，这些点包含了丰富的空间信息和属性信息。

LiDAR360数据不显示真实色彩是因为激光雷达（LiDAR）的工作原理决定了其扫描结果默认不包含颜色信息。原因解释：激光雷达通过发射和接收红外激光束来计算距离，生成的是物体的精确三维坐标（点云），而非图像数据。它主要记录的是位置、距离、反射强度等信息，无法像摄像头一样捕捉可见光颜色（RGB信息）。

机载LIDAR是一种主动式对地观测系统，是九十年代初首先由西方国家发展起来并投入商业化应用的一门新兴技术。它集成激光测距技术、计算机技术、惯性测量单元（IMU） /DGPS差分定位技术于一体，该技术在三维空间信息的实时获取方面产生了重大突破，为获取高时空分辨率地球空间信息提供了一种全新的技术手段。

激光雷达（LiDAR）作为一种先进的传感器技术，在自动驾驶、机器人导航、地形测绘等领域发挥着重要作用。其核心在于通过发射激光脉冲并接收其反射回来的信号，以测量物体与传感器之间的距离、形状等信息。本文将详细介绍如何可视化激光雷达数据中的深度图像和点云。

相机数据可以提供丰富的语义信息，但在距离测量方面不如LiDAR准确。而LiDAR数据虽然可以提供准确的3D距离信息，但在语义信息方面相对较少。因此，融合两种传感器的数据可以弥补它们各自的不足，提高自动驾驶系统的感知能力。

edem模拟谷物筛分效果

综上所述，EDEM模拟谷物筛分效果是一种有效的工具，可以帮助优化筛分过程，提高筛分效率和质量。