机载激光雷达获取的数据以大量的空间点为主，俗称点云。机载LiDAR点云密度用于描述单位面积上激光雷达点的平均数量，定义为以高程方向为法向方向、单位面积上激光雷达点的平均数量，它反映了激光雷达脚点空间分布的特点及密集程度。密度作为点云数据的重要属性，是分辨地物细微程度的一种度量，越高的点云密度就能探测越微小目标，也就能够更精确地描述地形地物的特征和规律。点云密度作为评价数据质量的重要指标，反映着数据用于生产应用的能力。并且，点云密度作为点云数据处理算法的运算前提，影响着数据处理的精度和效率。可以说，点云密度贯穿着整个机载激光雷达的数据设计、处理、应用的生命周期。

点云密度作为激光雷达技术的关键指标，其重要性归纳如下：

近几年，随着激光雷达技术的普及和多行业应用的延展，引导了无人机LiDAR硬件系统的快速迭代和大量新品的上市，外业获取的点云精度越来越高、密度越来越大，甚至单架次、单航带的机载LiDAR的点云密度优于1000个点/平方米、与部分车载LiDAR点云密度水平相当，着实让人惊奇和兴奋。虽然高密度的无人机LiDAR点云已经成为目前一种主流空间数据类型，但由于后处理软件相对于硬件系统升级的滞后性，使得高密度点云应用还不成熟。

图1 某林地的高密度机载LiDAR点云数据

（点云密度为750 pt/m²）

下图展示的是海达数云PM-1500在同一区域，以不同高度获取的三种不同密度的机载LiDAR点云数据，设备同时搭载有航测相机，点云经过影像着色处理。

(a) 航高700m、点密度为5 pt/m²

(b) 航高400m、点密度为19 pt/m²

(c) 航高300m、点密度为105 pt/m²

图2 PM-1500获取的机载LiDAR点云

以上三图的点云密度逐渐升高，由此可见，越高的点云密度能探测越微小目标，也能够更精确地描述地形地物的特征和规律。

点云密度作为点云数据后处理软件必须考虑的因素。然而，目前多数的点云后处理软件涉及的很多算法和工具并没有考虑密度因素，并不具备完全的通用性。多数软件对于中低密度点云可获得较好的成果，但用于高密度点云处理时，往往存在软件易崩溃、处理进程停止或者处理效果不佳的现象。需要对比和探索多种软件才能获取最佳的点云数据处理方案。对此，银河点点通软件基于十余年科研成果的转化，算法积累和打磨，我们从数据处理端，针对高密度点云数据处理给出“锦囊妙计”。

银河点点通基于创新性的面向对象的点云分析理论，形成一套完整的从“点云→配准→点云分割→语义标注→单体化→3D建模→统计分析”的点云处理和分析技术流程。针对当前高密度点云难以处理的现状，银河点点通开发出高密度点云模块，为高密度机载点云滤波、分类和单木分割提供一站式的解决方案。