El procesamiento de nubes de puntos abarca algoritmos y flujos de trabajo para trabajar con conjuntos densos de puntos 3D, que típicamente provienen de lidar, fotogrametría o cámaras de profundidad. Las tareas incluyen el filtrado de ruido, la clasificación de terreno y no terreno, la segmentación (edificios, árboles, líneas eléctricas), la reconstrucción de superficies (mallas/rásteres), la extracción de características (bordes, planos) y la detección de cambios. Las estructuras de datos eficientes (octrees, KD-trees) y el procesamiento fuera del núcleo (out-of-core) permiten escalar a miles de millones de puntos. Los sistemas de referencia de coordenadas precisos y la calibración de sensores garantizan la fidelidad geométrica. Se añaden semánticas mediante aprendizaje automático que etiqueta puntos o primitivas derivadas. Los entregables incluyen modelos digitales de terreno/superficie, huellas de edificios, métricas del dosel forestal y comparaciones de lo construido frente a los modelos de diseño. La visualización utiliza jerarquías de nivel de detalle para mantener la interacción fluida.