其实，这些点是机载激光雷达向地面发射激光信号，然后收集地面反射的激光信号而来的。此后，内业通过联合解算、偏差校正，便可以计算出这些点的准确空间信息。一个简单的数据获取其实包含了复杂的设备结构和数据采集过程。

激光雷达（LiDAR)包括了激光测距系统、光学机械扫描单元、控制记录单元)、惯性测量系统以及一套成像设备等。利用机载激光雷达（LiDAR)进行采集点云数据，除了天气需要满足飞行条件外，还需要获得空域许可，并提前规划航线，实地勘察。

三维预览，只是点云基本的表面特征，每一个点云都具备空间坐标信息，因此它们都具备测量能力。通过这些点，不仅可以明确了解地表空间上的某个点的坐标信息，还可以计算它们之间的长度、面积、体积和角度等信息，正好应对了测量需要的要素。那点云数据有哪些用途呢？

通过对点云数据进行自动化预处理，地面滤波，结合人工编辑对激光点云进行进一步的精分类，保留地面点，剩余的地面点通过构建不规则三角网等模型进行栅格化，可以得到高精度的数字高程模型（DEM）数据，也可以转换为等高线数据。

随着激光雷达技术的不断发展和进步，通过三维激光雷达技术制作三维模型具有精度较高、适用范围广外业工作量少等优点。三维激光雷达技术在建筑物的房屋轮廓提取、特征点检测和三维重建工作上发挥了重要作用，结合倾斜摄影技术，使得地物提取更加便捷，数据可视化程度更高。

机载激光点云能够用于普查林木的特征，例如树木的平均高度、树冠密度、林木储量和植被覆盖度。如果搭配高光谱成像仪，就可以获取更多的信息，如植被分类、植被储量等。此外，衍生数据可用于监测森林生长，风暴或火灾造成的损害等。

利用高精度激光点云可以构建地形三维模型，为勘察设计提供断面量测、坡度坡向量测、土方填挖量等信息，大幅减少了工程勘察设计中的外业工作量，缩短工作周期。

通过地形三维模型可以大面积监测地形的变化，根据地形的变化方向和地形的变化量进行风险预估，为预防地质灾害的发生提供依据。例如，对滑坡体地表的监测，特别是在陡坡下的道路、铁轨等容易发生滑坡的地区，为滑坡体成因和发育趋势的推断提供有效依据。