在Python中如何螺旋搜索的起点为原始航片的地底点,依据螺 旋式搜索算法结合地面 DSM 数据按照一定的地面间隔进 行地面点采样获取其地面三维坐标(X,Y,Z),同时按照 共线方程(1)反算其在原始影像中位置,当原始像素中此 点位已被某地面点(X1 ,Y1 ,Z1 )采样过时,则对(X,Y,Z) 位置进行标记,标记此点位存在被遮蔽的情况,依此类推 当对 DSM 区域内所有地面点逐点搜索完毕后,通过标记 的信息就能获取整个被遮蔽区域

实现螺旋式搜索算法，可以使用 Python 中的循环结构和条件语句。以下是一个简单的示例代码：

# 定义起始点和搜索半径
start_point = [x0, y0]
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

以上代码仅为示例，具体的实现方式需要根据具体的应用场景和数据结构进行调整。