Punktwolken werden mit Scanner- und Sensortechnologien und mit Verfahren wie LIDAR, Structured Light Scanning, TOF-Kameras für das Laufzeitverfahren, Sonargeräten, Radar und Fotogrammetrie erstellt. Mit diesen Verfahren werden Daten über die Geometrie und räumliche Informationen für Objekte und Umgebungen erfasst, indem Entfernungen, Lichtmuster oder Wellenreflexionen gemessen werden. Die erfassten Daten werden dann verarbeitet und in einen Satz von 3D-Punkten umgewandelt, die jeweils auf einer bestimmten Position im Raum basieren. Oft werden die Daten nachbearbeitet, um sie zu verfeinern, ihre Genauigkeit zu verbessern und sie für verschiedene Gewerke und Anwendungen aufzubereiten.

Punktwolken können für die unterschiedlichsten Zwecke eingesetzt werden. Vorwiegend kommen sie in Branchen wie Architektur, Ingenieur- und Bauwesen, Unterhaltung, Forensik, Geodatenanalyse und Kartenerstellung, Fertigung und Robotik zum Einsatz. Sie bieten eine detaillierte 3D-Darstellung von realen Objekten oder Umgebungen und eignen sich für komplexe Aufgaben wie die Modellierung von Bestandsdaten, Reverse Engineering (Englisch), Virtual-Reality-Erlebnisse (Englisch), präzise Messungen und Datenvisualisierung. Der Einsatz von Punktwolken macht viele differenzierte Prozesse effizienter. Damit sind Punktwolken ein vielseitiges Hilfsmittel bei der Erfassung, Analyse und Nutzung von 3D-Raumdaten.

Ein Beispiel für Punktwolkendaten ist die Darstellung eines Objekts oder einer Umgebung, deren Daten mit Laserscannern oder Fotogrammetrie erfasst wurden. Zum Beispiel die Darstellung eines Gebäudes: Um eine 3D-Punktwolke von einem Gebäude zu erstellen, könnte ein 3D-Scanner eingesetzt werden, der zahlreiche Datenpunkte und Perspektiven erfasst. Jeder Punkt stellt dann eine bestimmte Position in der Gebäudestruktur dar. Die erfassten Datenpunkte werden dann zu einer Punktwolke kombiniert, die die 3D-Geometrie des Gebäudes darstellt. Im Wesentlichen sind Punktwolkendaten Informationen, die mit Laserscanner oder Fotogrammetrie erfasst und dann für die Erstellung der Punktwolke verwendet werden.

Der Unterschied zwischen Punktwolke und Fotogrammetrie besteht in der Art und Weise, wie Daten erfasst und dargestellt werden. Eine Punktwolke ist ein Satz von 3D-Punkten, die die Geometrie eines Objekts oder Raums darstellen. Punktwolken werden in der Regel mithilfe von Scantechnologien wie LIDAR oder Bildgebungsverfahren wie der Fotogrammetrie generiert. Bei der Fotogrammetrie geht es um die Erfassung mehrerer Bilder eines Objekts oder einer Umgebung aus verschiedenen Winkeln und die Verwendung von Software zur Berechnung von Abmessungen und zum Plotten präziser Punkte im 3D-Raum.

Ein wichtiger Unterschied zwischen Punktwolken und Netzmodellen besteht in der digitalen Darstellung und der Datenstruktur. Punktwolken sind Sammlungen einzelner Punkte, die im 3D-Raum dargestellt werden. Jeder Punkt stellt eine bestimmte Position dar und kann zusätzliche Informationen wie Farbe oder Intensität enthalten. Im Gegensatz dazu sind Netzmodelle flächenbasierte Darstellungen, die aus miteinander verbundenen Polygonen wie Dreiecken oder Vierecken erstellt werden. Sie stellen eine geschlossene Oberfläche dar, die sich der Form des Objekts annähert und deren Struktur durch Kanten, Flächen und Scheitelpunkte definiert wird. Punktwolken behalten die Rohdaten und Details bei, während Netzmodelle eine kompaktere und strukturiertere Darstellung bieten.

Die Genauigkeit der Punktwolke kann je nach Technologie der Datenerfassung, den Scan-Einstellungen und den angewendeten Datenverarbeitungsmethoden variieren. Fortschrittliche Scantechnologien wie LIDAR können eine Genauigkeit von weniger als einem Zentimeter oder gar unter einem Millimeter erreichen, während andere Verfahren evtl. weniger präzise sind. Faktoren wie Sensorbeschränkungen oder Bewegungen im gescannten Raum können sich ebenfalls auf die Genauigkeit der Punktwolke auswirken. Präzise Punktwolken werden häufig aus mehreren Scans erstellt. Eine gründliche Qualitätskontrolle kann Fehler minimieren und sicherstellen, dass die Daten effektiv erfasst werden.