在中国激光雷达应用迎来“风口”之际，人们也许不知道大洋彼岸的美国，华盛顿州自然资源部已经开始了一项庞大的计划：与公众一起收集并处理覆盖整个华盛顿州的LiDAR数据。
该项目受华盛顿州立法机关授权，启动于2015年。截至目前已经覆盖华盛顿州至少41%的面积。项目监督官员格里森(Abigail Gleason)说，这些影像数据分辨率包含1.83米(6英尺)和0.91米(3英尺)，其中0.91米的比例可达30.3%。发起该项目的是华盛顿州自然资源部(Washington State Department of Natural Resources，简称DNR)，是该州政府部门，管理着该州超过12000公顷的森林、农业和商业土地。
你一定忍不住想，这么多数据一定能卖不少钱吧?但人家偏不。在DNR制作的网站(http://lidarportal.dnr.wa.gov)上，可以免费下载其提供的激光雷达制成的DEM影像以及山体阴影衍生影像。而随着数据的完善，点云数据和其他数据也将慢慢发布。
在网站上可以免费下载到DEM及点云数据
如此庞大的工作量，无论是人力和财力上DNR都难以胜任。但聪明之处就在于，他们的LiDAR团队并不依靠一己之力来收集数据。LiDAR专家利用飞机或直升机来获取影像，而这些钱由合作伙伴来付。这之中既有美国地质调查局(USGS)的3D高程项目组(3DEP)，也有各市、县、联邦企业及私营企业。这些合作伙伴通常也是某个项目的利益相关者，这也是他们付钱的动力之一。
有趣的是，USGS既是该项目的合作伙伴，也是全美机构间高程数据库(USIEI)项目的发起者。该项目旨在公布全美高程数据，包括激光雷达数据。该库建成于2013年，并将每年更新一次。但因为资金、数据来源、责任划分等原因，这一数据库建设过程中出现了很多问题。因此，美国多达40个州都开始推进其自己的LiDAR数据库建设，DNR发起的项目就属于其中之一。
同时DNR团队也会尽可能地满足合作伙伴们的差异化需求。正是凭借各式各样的需求，他们可以更加深入地理解这些数据的利用方式和确切用途。这是因为他们还有一个更伟大的目标：不仅让人们拿到这些数据，更要让人们真正地用起来。
这跟项目的发展历程也极为类似：DNR项目建立之初主要是为了绘制山体滑坡专题图。但团队逐渐发现，这些图像往往在地质学领域之外还有无数额外的好处和应用。
与华盛顿州自然资源部合作的Esri开放项目经理Andrew Stauffer就说，他每天干的最多的一件事就是和同事们一起头脑风暴：“哪些人才是LiDAR影像数据的最终用户?”他们认为，找到网站、搜索然后下载数据很简单，但大多数人并不知道如何恰当地使用这些数据才是让人尴尬的现状。“这远远不够。”他说。
头脑风暴的结论就是：这些数据的最终用户虽然不一定是LiDAR专家，但他们一定会受益于GIS提供的实用结果。他们主要是技术人员和希望推进地理学研究的科研人员。因此DNR和Esir团队的最终目标就是，让每个人都受到激光雷达数据的启发，来让它们真正地影响人们的生活。
受此影响，他们在网站上尽可能多地公布数据，同时将它们渲染成精美的图片，来让大众感受到它们的美。
1.地质学
在地质学上裸地模型用处很大。无论是洪水还是山体滑坡，无论是土壤侵蚀还是冰川袭击，都会在地形上留下踪迹。它们尽管会被茂密的植被覆盖，却逃不过激光雷达的“火眼金睛”。
通常，人们用航拍来调查滑坡情况。但这很容易受到茂密植物的影响。而激光雷达拍摄的影像则可以明显地反映出陡坡、凹陷与滑坡，因此地质专家们可以迅速判断滑坡位置。
美国大型山体滑坡的遥感影像与激光雷达影像对比
地质上的断层往往会衍生出凹陷、河床偏移、陡坎等地质现象。尽管有植被覆盖和地貌侵蚀，激光雷达还是可以帮助专家顺利地发现断层。
在图像上可以清晰地看到断层，白色圈点表示已经取样的地区，以确定断层运动发生的时间
仅凭普通地图，地质学家们很容忽略一些地质特征。激光雷达影像和地形图的结合可以使画面更直观。
在高质量的激光雷达影像上，滑坡、断层、河流梯田、冰川通道、冲积扇、凹槽等清晰可见
用激光雷达扫描洪泛区可以快速创建该地区的三维模型。利用模型很容易发现哪些地区最容易受到洪水的威胁。对过对废弃的河道、沟渠、梯田和堤坝等这些细微的特征地物更好地观察，管理者们能够更好地管理洪泛区，以此来保护洪泛区的自然功能制定更好的应急方案。
激光雷达的高程数据反映了Chehalis泛洪平原的地物特征
激光雷达还可以监测冰川增长和消融。
图中的水洼就是冰川消融留下的洼地，影像来自奥林匹亚南部
专家们还可以利用激光雷达影像更好地预测海啸有可能危及的地区。激光雷达也可以监测沿海地区，当一些沉积物受电流和风暴影响而迅速移动时，也逃不过激光雷达的“眼睛”。当然，激光雷达也可以监测火山变化。
激光雷达影像监测到圣海伦山山顶2002年到2004年间的变化
2.自动驾驶
激光雷达在自动驾驶车辆上的应用在近几年突然收到关注。激光雷达可以通过测量车辆周围物体的距离和速度，来实时绘制周围环境，从而完成对车辆的导航。这样无人驾驶车辆才能够自主地调整速度或制动、泊车。
类似地，一些无人机机器人也可利用其搭载的激光雷达来感知周围环境，以合理避障或降落。结合一些可以实现对激光雷达影像分类的软件，机器人甚至可以识别目标。
3.林业
林业方面，激光雷达影像对林区建立的模型，可与其他模型一起，用来估算树木总量、密度、质量、叶面积、冠层高度和生长速率等数据。这些数据可用于伐木、规划、预测产量、预测生物多样性、定位野生动物栖息地和规划保护等方面。
激光雷达观测到树木下裸露的山丘
利用激光雷达影像可以分析树冠、树高和树密度
4.目标三维重建
物体的激光雷达影像可以被渲染成直观的模型。这些模型可用于虚拟城市中的单个建筑物、汽车或其他物体。它们甚至可以用来制作3D游戏，重现事故、犯罪现场以及帮助建筑物重建等。
激光雷达可以准确地完成细节的绘制。例如在游戏中如果要添加一个场馆模型，那么激光雷达的效率将远远高于一个建筑师的手工绘图。
5.气象和火灾
激光雷达可监测某些包括气溶胶在内的大气成分。大气污染物和气体(如臭氧、二氧化碳和水蒸气)也可以这样测量。激光雷达尤其适用于某些密闭、有潜在危险的地区的测量。
激光雷达也被试用于绘制林区火灾造成的巨大烟雾，通过对其建模来估计可燃物的体量和密度。
2014年7月，闪电导致Chiwaukum发生火灾，受灾面积超过14000英亩
6.城市规划
激光雷达可以识别并绘制街道、公路、铁路、堤坝、建筑物和其他人造地物。激光雷达的影像可以制成反映风险的主题地图，规划人员可以从中选择最佳的建筑位置。规划师也可以使用这些信息来衡量建筑物的视线范围，以确定该建筑物的高度。
结合表面高程、山体阴影和坡度共同绘制而成的华盛顿州塔科马圆顶附近的主题地图
规划所需数据精度极高，但传统测量非常耗时耗力。但利用模型分析可以大大提升效率，例如工程师们可以根据模型准确判断，在施工过程中，哪些树木需要被砍伐。
7.考古
考古领域中，激光雷达可以找到隐藏在森林之下的东西，这些恰恰能引导考古学家到他们肉眼发现不了的地方去。例如，通过影像可以寻找到植物覆盖下的影响其生长的原因。
8.农业
农业方面，激光雷达可确定作物面的倾角和方向。这些数据可用于精准预测作物产量，精确定位肥料投放区域，从而最大限度地提高农作物产量，或制定合适的灌溉计划。激光雷达还可以维护果园健康，例如发现需要修剪的树木、掌握树木总量或者其他维护需求。
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