记载LiDAR技术得研究现状

LiDAR技术是一种基于激光雷达的三维成像技术，它能够快速、准确地获取目标物体的空间位置和形态信息。目前，LiDAR技术在自动驾驶、智能交通、机器人、航空航天等领域得到广泛应用。以下是LiDAR技术的研究现状：

1. 激光发射器技术：包括固态激光器、半导体激光器、光纤激光器等多种类型。

2. 接收器技术：包括单光子计数器、混频接收器、线性探测器等多种类型。

3. 传感器技术：包括旋转式LiDAR、固态LiDAR、机载LiDAR、手持式LiDAR等多种类型。

4. 数据处理技术：包括点云数据预处理、点云配准、点云滤波、点云分割等多种处理方法。

5. 应用领域：自动驾驶、智能交通、机器人、航空航天、地质勘探等领域。

总的来说，LiDAR技术已经成为了未来重要的技术之一，并且不断地得到完善和发展。

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基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的国内外研究现状

随着高光谱和LiDAR技术的不断发展，这两种技术的融合在遥感图像分类中得到了越来越广泛的应用。基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类是其中的一个研究方向。以下是国内外研究现状的概述：

1. 国内研究现状

在国内，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究还比较少，但已经有一些相关的工作。例如，南京航空航天大学的研究人员提出了一种基于Transformer和多尺度特征融合的高光谱和LiDAR分类方法。该方法首先使用Transformer对高光谱数据进行编码，然后将编码后的特征与LiDAR数据进行融合，最后使用卷积神经网络对融合后的特征进行分类。

2. 国外研究现状

在国外，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究比较活跃。例如，美国密歇根大学的研究人员提出了一种基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类方法。该方法使用Transformer对高光谱数据进行编码，并使用3D卷积神经网络对LiDAR数据进行编码。之后，两个编码器的输出被拼接在一起，并使用卷积神经网络对融合后的特征进行分类。

另外，德国乌尔姆大学的研究人员也提出了一种基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类方法。该方法使用Transformer对高光谱和LiDAR数据进行联合编码，并使用一组全连接层对编码后的特征进行分类。

总的来说，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类的研究还处于起步阶段，但已经取得了一些进展。未来，随着这两种技术的不断发展和改进，基于Transformer的高光谱和LiDAR融合分类在遥感图像分类中的应用前景将会更加广阔。