# 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在这段代码中如何结合dsm数据来实现

这段代码可以用来实现在给定起始点和搜索半径的范围内进行螺旋搜索，并采样每个点的地面高度，然后将其标记为已采样点。在代码中，可以通过调用`get_ground_height(x, y)`函数来获取当前点的地面高度，该函数可以从DSM中获取高程数据。此外，可以通过调用`calculate_position_in_image(x, y, z)`函数来计算当前点在原始影像中的位置，以便进一步处理。在实际应用中，可以根据需要对该代码进行修改，以便与DSM数据结合使用，实现更复杂的功能。