科学技术创新医学图像分割及三维重建技术是医学影像处理中的关键技术，可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病。我们通过举例对肺部CT图像进行分割和三维重建，探讨了其应用现状、技术原理和未来发展趋势。本研究聚焦于中尼交通廊道建设对周边植被覆盖度（FVC）的影响，FVC是评估交通基础设施建设对植被生态环境影响的重要指标。采用GEE平台处理并分析1992-2022年的数据，利用地理探测器比较分析了自然因素和道路因素对植被的影响。结果显示，2005年前植被覆盖度下降约17%，之后呈上升趋势，2020年达峰值。植被覆盖度随到公路距离呈先减后增趋势，表明人类活动在受自然条件限制时对植被覆盖度有不同影响。地理探测器揭示自然因子是影响植被覆盖度的主要因素，公路距离的影响相对较小。研究结果强调了自然条件在植被生态变化中的主导作用，并为相应生态环境改善提供科学依据。激光雷达多平台数据的匹配融合是目前点云应用的研究热点。本文以无人机与地面移动式激光雷达的配准为例，通过采集建筑用地、稀疏林地、茂密林地、规则林地的点云数据，研究手动配准、ICP配准对不同场景的适用性。实验表明，配准精度上，建筑用地>稀疏林地>茂密林地>规则林地,可见数据几何特征越强，配准效果越好。配准方法上，手动配准后叠加ICP的方法优于单一方法，可更好实现林区的点云匹配。在实际结构施工过程中，由于复杂结构的高次超静定以及强非线性等特点，使得应用于施工过程即时决策的计算模型非常复杂。针对在施工过程中特定的结构响应无法直接获得显式关系以及应用于即时决策时的有限元模型计算缓慢的问题，通过使用代理模型对结构响应进行替代，能够很大程度上提升计算效率。本文通过对现阶段应用最为广泛的人工神经网络代理模型的构建原理进行论述，并通过一刚架算例对BP神经网络（BPNN）以及广义径向基神经网络（GRNN）的拟合性能进行了对比，旨在为结构代理模型的选用提供参考。

地基云图分割本身易受天、光线和太阳直射角等因素影响，已有深度学习分割方法在不进行领域适配的前提下，往往对云层边界分割效果不佳。基于以上因素，本文选取了对边界识别能力较强的CloudSeg Net、DeepLabV3以及U-Net模型。另外，为了选择出最优的特征抽取网络，本文通过调研选择了VGG19、ResNet101、SE＿Resnext101以及mobilenet＿v2作为候选的特征抽取网络。最后，为了进一步提升模型对云层边界的分割能力，本文在已有的深度分割模型基础上，引入多任务学习，实现对云层边界单独建模，提高模型的云层边界识别能力。