La tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging - Detección e Información por Láser) puede restaurar con precisión la estructura tridimensional del objeto medido y es una de las tecnologías más innovadoras en el campo de la teledetección. En las últimas décadas, la tecnología LiDAR ha experimentado un rápido desarrollo y ha impulsado en gran medida la investigación relacionada con la ecología y la geografía. En este artículo, revisamos y anticipamos de manera sistemática los últimos avances en hardware y algoritmos de LiDAR, así como su aplicación en el campo de la ecología y la geografía. En primer lugar, LiDAR presenta una diversidad y precisión elevada en el equipo, especialmente en los últimos años con la madurez de la tecnología de vehículos autónomos, lo que ha enriquecido considerablemente los tipos de plataformas LiDAR cerca del suelo; en segundo lugar, el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo, la localización y el mapeo simultáneos SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), los modelos grandes, ha impulsado significativamente el avance de los algoritmos LiDAR, permitiendo una evolución continua en el registro de nubes de puntos, su segmentación, clasificación y fusión con datos multi-fuentes; finalmente, este artículo describe detalladamente la aplicación de LiDAR en la medición del terreno interior, la cartografía oceánica, la vigilancia de desastres geológicos, la medición de la estructura forestal, las redes de estructuras de troncos de árboles, la transmisión tridimensional de la radiación y la reconstrucción de escenas, la simulación del microclima forestal, la agricultura inteligente, la biodiversidad, las ciudades y edificios, así como la medición de planetas en 11 áreas distintas de la ecología y la geografía. En el futuro, con el desarrollo continuo de hardware, algoritmos y datos masivos, LiDAR continuará impulsando la investigación en ecología y geografía y es probable que desempeñe un papel importante en muchos otros campos.

LiDAR; Drones; Localización y Mapeo Simultáneos; Aprendizaje Profundo; Modelos Grandes; Bosque; Océano; Medición de Planetas