三维离散点集是三维空间物体表面几何形状的一个离散采样,从三维离散点集推断出物体的表面几何形状并计算出物体形状特征是本课题的主要研究目标。在实现这一目标的过程中,本课题开展了如下3个方面的工作:(1)通过求解三维离散点集最小包围球来进行点集形状的初步分析;(2)针对非均匀的三维离散点集,通过对alpha-shape表面重建算法的研究,设计出一种变α的快速且精确的三维物体表面重建算法;(3)针对大规模点云数据,提出一种保局部极值点的三维物体表面重建算法,并将该成果应用于林业测量中的树冠分析。其中算法设计部分为本课题的研究重点。本课题在理论上的创新是针对非均匀采样点集,提出了可变α的表面重建算法;针对大规模点云数据,提出了保局部极值点的曲面重建算法,有效提高重建的效果和效率。在应用方面的创新是将该算法应用于林业测量中的树冠体积计算,相比于传统的将树冠抽象成单一规则的几何体和采用固定步长的切片法计算树冠体积,新算法的精度大大提高。