LiDAR 数据通常在空中收集，如NOAA在加州大苏尔Bixby大桥上空的调查飞机（右图）。这里的LiDAR数据显示了Bixby大桥的俯视图（左上）和侧视图（左下）。NOAA的科学家使用基于LiDAR的装置检查自然和人造环境。LiDAR数据支持洪水和风暴潮建模、水动力建模、海岸线测绘、应急响应、水文测量以及海岸脆弱性分析等活动。此外，地形LiDAR使用近红外激光绘制地形和建筑物地图，而测深LiDAR使用透水绿光绘制海底和河床地图。在农业中，LiDAR可用于绘制拓扑图和作物生长图，从而提供有关肥料需求和灌溉需求的信息。览沃 Mid - 360 主动抗串扰，在室内多雷达场景中保持稳定探测。连续波激光雷达正规
MEMS阵镜激光雷达优点：MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置，毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸，提高了稳定性；MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量，极大地降低成本。缺点：有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV，大视场角需要多子视场拼接，这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高；抗冲击可靠性存疑；振镜尺寸问题：远距离探测需要较大的振镜，不但价格贵，对快轴/慢轴负担大，材质的耐久疲劳度存在风险，难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求；悬臂梁：硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱，快慢轴同时对微振镜进行反向扭动，外界的振动或冲击极易直接致其断裂。毫米波激光雷达生产厂家全新 Mid - 360，为移动机器人导航避障等带来全新感知方案。
目前，LiDAR已普遍应用于各个领域。在大气科学中，LiDAR被用于空气质量监测和污染物检测；在天文学领域，LiDAR技术可用于观察行星表面地貌特征以及太阳系内其他天体的形态结构；在工程建设方面，利用LiDAR技术可以快速获取地形数据、制作数字高程模型（DEM）以及生成精确的三维地图；而在汽车领域中，人们普遍认为LiDAR是一项关键的光学距离感知技术，在自动驾驶领域得到了普遍应用。几乎所有投入自动驾驶研发的厂商都将LiDAR视为一项关键技术，并且已经有一些低成本、小体积的LiDAR系统被应用于高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）。
不同车载传感器的比较，目前，激光雷达、毫米波雷达和摄像头是公认的自动驾驶的三大关键传感器技术。从技术上看，激光雷达与其他两者相比具备强大的空间三维分辨能力。中国汽车工程学会、国汽智联汽车研究院编写的《中国智能网联汽车产业发展报告（2019）》称，当前在人工智能的重要应用场景智能网联汽车的自动驾驶和辅助驾驶领域中，激光雷达是实现环境感知的主要传感器之一。报告认为，在用于道路信息检测的传感器中，激光雷达在探测距离、精确性等方面，相比毫米波雷达具有一定的优势。海洋探测中激光雷达测量海底地貌，支持海洋资源开发。
早在上个世纪60年代，当人类制造出激光器后，科学家们根据激光的特性，较早提出的应用就是测距。在1967年7月，美国人进行了头一次载人登月飞行，就在月球上安装了一个发射装置用于测算地球和月球的距离。随后，正值冷战时期的人们，将激光应用在了制弹上。飞机发射激光照射目标，同时投掷激光制弹对准目标飞行，用激光随时修正自己的飞行路线，精确度非常高。20世纪70年代末，美国国家航空航天局（NASA）成功研制出一种具有扫描和高速数据记录能力的机载海洋激光雷达。用在大西洋和切萨皮克湾进行了水深的测定，并且绘制出水深小于10m的海底地貌。此后，机载激光雷达系统蕴含的巨大应用潜力开始受到关注，并很快被应用到陆地地形勘测研究当中。激光雷达在灾害救援中提供了准确的现场信息支持。山西激光雷达生产厂家
激光雷达在无人仓储系统中实现货物的精确定位。连续波激光雷达正规
反射率，反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比，比如说某物体的反射率是20%，表示物体接收的激光辐射中有20%被反射出去了。不同物体的反射率不同，这主要取决于物体本身的性质（表面状况），如果反射率太低，那么激光雷达收不到反射回来的激光，导致检测不到障碍物。激光雷达一般要求物体表面的反射率在10%以上，用激光雷达采集高精度地图的时候，如果车道线的反射率太低，生成的高精度地图的车道线会不太清晰。扫描帧频，激光雷达点云数据更新的频率。对于混合固态激光雷达来说，也就是旋转镜每秒钟旋转的圈数，单位Hz。例如，10Hz即旋转镜每秒转10圈，同一方位的数据点更新10次。连续波激光雷达正规
