当处理大量数据遇到问题时，可以使用lassplit工具拆分数据，限制单个文件的点数。图9中展示了lassplit的窗口，输入点云文件并设置分割参数。创建数字高程模型（DEM）是处理激光雷达数据的重要步骤。las2demPro工具可用于处理分块后的数据。在las2demPro中，设置输入文件夹，排除非地面点，然后运行以生成DEM。
激光雷达数据要进行传输：激光雷达采集到的数据实时保存在系统内部，可随时随地监测和下载；每天将采集到的数据打包发送到用户指定地方；上述采集到的数据也可通过无线的形式直接远程下载，可实现24小时监控； 数据的时间间隔可以通过软件进行修改。
激光雷达数据的获取过程通常需要使用专业的激光雷达设备，如扫描式激光雷达、固态激光雷达等。在采集过程中，激光雷达设备向目标物体发射激光束，通过接收回波信号来获取物体的属性信息。在数据处理方面，通常使用电脑对原始数据进行滤波、分割、配准等处理，以得到更加准确和可靠的空间信息。
Leafmap作为Leafmap的衍生项目，特别适合非Google Earth Engine用户，它在Jupyter环境中支持交互式地图和地理空间分析，利用folium、ipyleaflet和WhiteboxTools进行数据加载和分析。对于激光雷达数据，Leafmap尤其适合进行可视化和初级到高级的分析，如GIS分析和LiDAR数据处理。
配置管理：LRF文件包含了激光雷达的各类配置信息，如扫描速度、扫描角度、测距精度等，通过修改这些参数，用户可以根据不同的应用场景和需求调整激光雷达的工作状态。
雷达数字信号处理通常采用两种处理方法：信号流和指令流。信号流是信号按顺序输入，形成连续处理流程，适合采样速度高且功能相对简单的系统。而指令流则是在执行完一条指令后才执行下一条，适用于采样速度较低但功能复杂的设备。在处理过程中，数据结构的位数对精度有直接影响。
信号处理方法有两种，一种是信号依次进入而形成信号流，另一种是执行完一条指令再执行下一条指令，形成指令流。雷达中的数字信号处理机可采用这两种方法中的任一种，也可以兼用两种方法。一般来说，采样速度高而功能较简单者宜用前者；采样速度较低而功能复杂者则宜采用后者。
数字信号处理方法包括数字卷积、频谱分析、数字滤波（FIR、IIR）。雷达信号处理核心任务是抑制噪声、干扰，提取目标属性信息。广义上，涉及发射波形选择、检测理论、性能评估、电路装置设计，完成信号变换和参数提取。
从模拟信号的采样与量化，到数字信号的处理，我们经历的是从物理世界到数字世界的转换。数字信号处理，以其强大计算能力，通过数字卷积、频谱分析、滤波等方法，对信号进行深度剖析。信号处理的三大支柱 信号产生、提取和变换，构成了雷达信号处理的基石。
这部著作分为14个章节，首章是概览，接下来的8章详尽探讨了雷达信号处理技术，涵盖了理论与设计的方方面面。从第11章至第14章，聚焦于雷达数据处理技术，同样包含了深入的理论与实用的设计方法。
射频与接收处理： 脉冲压缩技术配合发射脉冲形状匹配，确保信号到达时间的精确测量和干扰减少。射波形FIR功能通过FFT高效处理接收数据，与发射脉冲频谱匹配。
雷达专业核心课程包括雷达原理与电磁场理论、微波技术与天线原理、数字信号处理、雷达信号处理、雷达数据处理、雷达系统设计、电子线路与通信原理、计算机编程等。在雷达原理课程中，学习雷达工作原理、发射机、接收机、天线组成以及信号处理方法。
数据处理包括：①不正常道处理；②偏移绕射处理；③数字滤波技术；④多次叠加技术。
