我国作为交通大国,已有道路基础设施数量巨大,在“交通强国”的战略背景下,高质量的交通运输发展必不可少,道路基础设施数字化是这一过程的重要支撑。目前面向道路基础设施数字化的空间数据采集手段主要针对宏观空间尺度,对微观尺度下的局部位置精细化描述能力不足。小型化设备作为现有宏观数据采集方式的重要补充,在采集局部空间数据上具有较好的潜力。但目前对小型化设备在空间数据采集的可操作性和性能的验证有待探索。此外,城市道路交叉口是交通事故多发区,驾驶员的视觉是最主要的影响因素,但现有研究对于交叉口位置可获取三维视距的计算存在诸多不足,本文针对这两个问题进行了研究。首先采用双目视觉相机、小型激光雷达和激光雷达内嵌型手机等3种手段对两个交叉口进行点云数据采集,对得到的6个三维模型进行详细对比并分析其优点与局限性,最终选择小型激光雷达作为本研究数据采集的方式。其次进行数字地面模型（DEM）高效构建算法研究。在对采集获得的点云数据进行基于线性索引的子单元划分的基础上,依次通过初步滤波、高度直方图排序和超体素聚类实现路面的识别与分割。再次进行交叉口可视性建模算法研究,引入视域的概念,通过多次坐标系转换将视距计算转换为对数据的索引,实现对DEM中任意点的可视域建模并生成该点的三维视距曲线图。最后选取目标交叉口验证整个可视性评价流程的可操作性和算法的精度、效率,同时通过改变参数和驾驶员位置实现对目标交叉口的全面可视性评价,确定了障碍物的位置。