本研究构建了一个大型航空激光扫描（ALS）点云数据集，评估其对下游应用的影响。通过地理空间抽样，选择多样的地形和土地覆盖类型，结果表明预训练模型在多个任务中显著优于随机初始化模型，验证了数据集的有效性及抽样策略的贡献。

Advancing Airborne Laser Scanning Applications through Large-Scale Pre-training: Dataset Development and Downstream Evaluation
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