地面三维激光扫描技术作为新兴的测绘数据获取技术,可以快速的获取高密度、高精度反应物体表面信息的点云数据,在逆向工程、文物保护、数字城市、变形监测等多个领域得到广泛应用。获取的点云数据大多数情况下并不具有拓扑信息,需要通过K近邻来建立点之间的空间关系,许多点云后续的处理工作都需要基于K近邻来完成,论文的主要工作为：1、介绍了地面三维激光扫描技术的发展现状。包括市场上几种主要的三维激光扫描仪和扫描仪各自的工作原理,概述了K近邻搜索的现状、基于点云回光强度信息的研究进展、对法向量估算和方向调整的重点和难点以及点云配准的研究现状。2、分析了两种类型的K近邻,介绍了对散乱点云数据建立空间索引的必要性,重点阐述和分析了基于空间分块和Kd树搜索算法的优劣,确定了Kd树搜索算法作为文章的K近邻查找算法,并验证了Kd树搜索算法的有效性。3、研究了回光强度的定义以及目前主要的应用领域,分析脉冲式测距原理测距误差产生的原因,从光学角度出发,研究了回光强度对测距误差的影响,通过K近邻计算基于曲面变化度的局部离群系数来,局部离群系数反应了点偏离主体点云的程度,可用来定量的度量测距误差,并通过实验探讨了测距误差和回光强度之间的联系。发现某一类型点云数据的回光强度值越小,测距误差越大。4、介绍了基于Voroni图和局部表面拟合的法向量估算,研究了离群点和噪声的处理,合理K近邻的选取以及尖锐区域法向量的稳健估算,最后分析了法向量定向的几中常见的方法,并用实验验证了法向量定向的必要性。5、详细介绍了点云配准的基本原理和变换矩阵的求解,研究了基于标靶和基于几何特征的同名点提取方法,提出了一种新的基于曲率信息的同名点对精确匹配算法,用实验验证了算法的有效性。