Die LiDAR (Light Detection and Ranging - Lichterkennung und Abstandsmessung) Technologie kann die dreidimensionale Struktur des gemessenen Objekts präzise wiederherstellen und gehört zu den innovativsten Technologien auf dem Gebiet der Fernerkundung. In den letzten Jahrzehnten hat die LiDAR-Technologie eine rasche Entwicklung durchlaufen und die Forschung im Bereich Ökologie und Geografie wesentlich vorangetrieben. In diesem Artikel überprüfen wir systematisch die neuesten Entwicklungen in der Hardware und den Algorithmen von LiDAR sowie deren Anwendung in den Bereichen Ökologie und Geografie. Erstens zeigt LiDAR eine Vielfalt und hohe Genauigkeit der Ausrüstung auf, insbesondere in den letzten Jahren mit der Reife der Technologie für autonome Fahrzeuge, was die Typen von LiDAR-Plattformen nahe am Boden erheblich bereichert hat; Zweitens hat die Entwicklung von künstlichen Intelligenztechnologien wie Deep Learning, simultane Ortung und Kartenkonstruktion SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), große Modelle, erheblich den Fortschritt der LiDAR-Algorithmen vorangetrieben, wodurch eine kontinuierliche Entwicklung bei der Aufzeichnung von Punktewolken, deren Segmentierung, Klassifizierung und Fusion mit multiplen Datenquellen ermöglicht wird; zusätzlich beschreibt dieser Artikel detailliert die Anwendung von LiDAR in der Vermessung der Bodenoberfläche, der Ozeankartierung, der Überwachung geologischer Katastrophen, der Messung der Waldstruktur, der Netzwerke von Baumstammstrukturen, der 3D-Strahlungstransmission und der Szenenrekonstruktion, der Simulation des Wald-Mikroklimas, der intelligenten Landwirtschaft, der Biodiversität, der Städte und Gebäude, sowie der Messung von Planeten in 11 verschiedenen Bereichen der Ökologie und Geografie. In Zukunft wird LiDAR mit der kontinuierlichen Entwicklung von Hardware, Algorithmen und massiven Daten die Forschung in Ökologie und Geografie weiter vorantreiben und voraussichtlich in vielen anderen Bereichen eine wichtige Rolle spielen.

LiDAR; Drohnen; Simultane Ortung und Kartierung; Deep Learning; Große Modelle; Wald; Ozean; Planetenmessung