在公共卫生领域，准确区分伤寒与副伤寒是控制疫情传播的关键，传统方法虽能提供一定诊断依据，但受限于样本数量与地域限制，而无人机激光测绘技术，以其高精度、大范围覆盖的独特优势，为这一难题提供了新的思路。
通过无人机搭载的激光测绘设备，可对疫情高发区域进行快速、非接触式的环境监测，其产生的三维数据，结合机器学习算法，或许能捕捉到由伤寒与副伤寒引起的环境变化差异，如水质污染程度、植被覆盖变化等微妙指标，这些数据虽不能直接诊断疾病，但可作为辅助信息，提高公共卫生决策的精准度与效率。
如何有效提取并分析这些环境数据以区分两种疾病，仍需进一步的技术探索与验证，这不仅是技术挑战，也是公共卫生领域内一次跨学科合作的尝试。
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无人机激光测绘技术，在公共卫生领域具有潜力区分伤寒与副伤寒的地理分布特征。
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