Napjainkban a környezetről gyűjtött információk kiemelt prioritást kapnak az ipari, keresdelemi és szolgáltatási folyamatok kialakításában. Ugyanakkor a szolgáltatott távérzékelt adat feldolgozása jelenleg nagy mennyiségű emberi erőforrást igényel, figyelembe véve az adatbázisok folyamatos frissülését és a szükséges kiértékelési módszerek és szempontok bővülését. A feldolgozásban ezért célszerű automatizálni a különböző felismerési, osztályozási és szegmentálási folyamatokat. Légi fotókon vagy műholdképeken ezeknek a feladatoknak az automatikus megoldása máig nagy kihívást jelent, mivel sok tényezőtől függ a felvételek minősége, továbbá az alakfelismerési és mintaillesztési feladatok is bonyolultak a kétdimenziós képeken. A LiDAR (Light Detection And Ranging) lézerszkenner technológia segítségével háromdimenziós mérési adatokat, úgynevezett pontfelhőket készíthetünk a megfigyelt tájról. Tudományos diákköri munkánk során levegőből rögzített LiDAR pontfelhőkből kiindulva, automatikus városi környezet értelmezéssel, helyszín és objektum felismeréssel majd 3D városrekonstrukcióval kapcsolatos funkciókat valósítottunk meg. Az elkészült algoritmusainkat három csoportba oszthatjuk: a) Módszereket terveztünk és teszteltünk kis felbontású (8 mérés/m2) pontfelhők osztályozására, különböző objektumok és területi osztályok (talaj síkja, háztetők, növényzet, zaj) elkülönítésére. b) Eljárást dolgoztunk ki járművek felismerésére, megszámlálására és lokalizálására a nyers ponthalmazban c) Automatikus eljárást javasoltunk virtuális épületrekonstrukció megvalósítására a struktúrálatlan pontfelhőből kiindulva. A megvalósított módszereket valódi távérzékelt LiDAR adatokon teszteltünk, amit az Infoterra Astrium GEO-Information Services © bocsátott rendelkezésünkre.