点云高程连续性分析

点云高程连续性分析是一种对三维空间中的点云数据进行处理和分析的方法，旨在研究点云中的点之间的高程关系及其连续性。通过对点云数据进行高程连续性分析，可以揭示地形表面的特征，进而应用于地形建模、地理信息系统（GIS）分析、自动驾驶、遥感等领域。

在本文中，我们将讨论如何使用Python编程语言实现点云高程连续性分析，并提供相应的源代码供参考。

首先，我们需要导入必要的库和模块，包括NumPy用于数值计算和处理点云数据，以及Matplotlib用于可视化分析结果。以下是导入库和模块的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要读取点云数据。假设我们已经有了一个名为"point_cloud.txt"的文本文件，其中存储了点云数据，每行表示一个点的坐标和高程值。我们可以使用以下代码读取并存储点云数据：

data = np.loadtxt