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建筑物信息是城市中的主要元素，是数字化城市的关键组成部分，也是构建智慧城市的基础数据。建筑物三维建模作为现代化城市建设的主要内容，已经在城市规划设计、城市管网、土地管理等城市现代化管理进程中得到广泛应用。然而建筑物信息在不断地更新变化，如何快速并高效地获得地表三维信息逐渐地被广大学者们关注和研究。 机载LiDAR(Light Detection and Ranging)技术的兴起为快速获取地表空间信息提供了一种全新的测绘手段，能迅速获得高精度数字表面模型(DSM)和数字高程模型(DEM)。它在获取研究区内三维坐标点的同时，还能获取强度信息、回波信息和光学影像等数据，激光点云数据中含有丰富的建筑物空间信息。机载LiDAR技术的发展为数字城市中建筑物信息快速提取及三维建模提供了有力的支持。本文研究了利用机载激光雷达点云数据进行建筑物信息提取及三维重建。主要工作如下: (1)在机载LiDAR点云数据进行去除粗差点和滤波等预处理的基础上，运用基于数学形态学原理、基于区域增长法、基于三维Hough变换、基于两次回波以及基于TerraScan软件的方法，对点云数据做了建筑物信息提取的研究。 (2)在原始航空影像进行了去雾处理后，进行了LiDAR点云数据和航空影像数据的配准工作，并运用基于BP神经网络和基于SVM的方法，对多源数据做了建筑物信息提取的研究。 (3)基于数学形态学原理、基于区域增长法等上述七种建筑物信息提取的方法各有优缺点，在对结果进行比较分析后，得出了基于BP神经网络提取建筑物的精度最高，而基于形态学和基于两次回波提取建筑物的精度较差，其他方法效果一般的结论。 (4)采用Canny算子进行建筑物边缘信息检测分析，并运用基于分裂的最小均方差线段逼近法进行建筑物轮廓规则化。 (5)研究区内主要是矩形建筑物或由矩形建筑物综合体组成的规则建筑物，在通过特征线提取的基础上，实现建筑物的三维重建。