# 定义起始点和搜索半径 start_point = [810, 500] radius = 10 # 记录已经采样过的点 sampled_points = [] # 定义螺旋搜索方向 directions = [(1, 0), (0, 1), (-1, 0), (0, -1)] # 定义当前搜索方向和步数 direction_index = 0 step = 1 while True: # 沿着当前方向采样 for i in range(step): # 计算当前点的位置 x = start_point[0] + directions[direction_index][0] * i y = start_point[1] + directions[direction_index][1] * i # 判断当前点是否已经采样过 if (x, y) in sampled_points: # 标记当前点位存在被遮蔽情况 mark_as_obscured(x, y) else: # 从 DSM 中获取当前点的地面高度 z = get_ground_height(x, y) # 计算当前点在原始影像中的位置 x1, y1 = calculate_position_in_image(x, y, z) # 对当前点进行标记 mark_sampled_point(x, y, z, x1, y1) # 将当前点加入已采样点的列表中 sampled_points.append((x, y)) # 更新搜索方向和步数 direction_index = (direction_index + 1) % 4 if direction_index == 0: step += 1 # 判断是否已经搜索完整个区域 if step > radius: break这段代码怎么改可以结合dsm数据实现

可以将代码中的`get_ground_height(x, y)`函数替换为从DSM中获取高程数据的函数。例如，如果使用GDAL库读取DSM数据，可以使用如下代码:

import gdal

dsm_file = "path/to/dsm.tif"

def get_ground_height(x, y):
    # 读取DSM数据
    dsm_data = gdal.Open(dsm_file)
    # 获取DSM数据的地理转换信息
    geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform()
    # 计算像素坐标
    px = int((x - geo_transform[0])/geo_transform[1])
    py = int((y - geo_transform[3])/geo_transform[5])
    # 读取对应像素的高程值
    height = dsm_data.GetRasterBand(1).ReadAsArray(px, py, 1, 1)[0][0]
    return height

这样，就可以通过读取DSM数据文件，来获取每个采样点的地面高程值，从而实现与DSM数据的结合。