机载激光雷达作为一种能够高效、快速、精确的获取目标三维地理信息的主动光学遥感技术,已经成为海岛水上及浅海地形测量的热门应用之一。传统的激光雷达大多采用线性探测体制,探测器对接收的激光回波信号强度有较高的要求,使得系统的功耗、体积和重量大且受限于探测器的分辨率,在海岛及浅海水域等复杂环境的地形测量存在诸多限制。而新型的光子计数探测体制的激光雷达由于采用单光子探测器和时间相关的单光子计数技术,极大的提高了系统探测灵敏度,能够响应单个光子量级的回波信号,使得系统的体积、功耗和重量大大降低。因此基于光子计数探测体制的激光雷达系统可搭载在轻小型的无人机载飞行平台上,实现探测目标三维地理信息的快速获取,在海岛及浅海地形测量具有巨大的优势与潜力。机载雷达系统要获取海岛及浅海地形的测绘产品需要经过去噪、滤波以及插值等数据处理过程,而数据的去噪和点云的滤波是数据处理中最关键的两个步骤。因此本文针对无人机载轻小型光子计数激光雷达原始观测数据中存在的大量背景噪声以及在海岛及潮间带区域复杂地物环境下地面点的精确提取问题,开展的相关研究内容主要包括:（1）梳理了国内外光子计数激光雷达系统、去噪和点云滤波算法的研究现状,研究了光子计数激光雷达的探测机理和噪声模型,分析了海岛、潮间带和浅海地形光子数据背景噪声的组成和信噪比特性,掌握了光子计数激光雷达噪声来源的复杂性以及在不同地物环境下的差异性。（2）提出了一种基于改进局部稀疏系数（LSC）的轻小型光子计数激光雷达去噪策略。针对轻小型光子计数激光雷达获取的原始观测数据中存在的大量背景噪声及信噪比差异,首先利用直方图统计法确定了有效回波信号的范围,其次采用网格统计法初步剔除远离信号光子中心的噪声光子,最后利用改进LSC去噪方法完成数据的精去噪。改进LSC方法主要解决了原LSC方法中存在的两个问题:（1）根据粗去噪后网格内信号光子在水平方向上的聚合度远大于噪声光子这样的空间分布形态,原LSC方法中圆形搜索区域无法准确辨别出水平方向上距离信号光子较近的噪声光子,因此提出一种基于水平椭圆搜索区域的LSC方法。（2）针对原LSC方法中LSC分割阈值经验法取值不准确和适用性较差的问题,提出一种基于最大类间方差法（OTSU）的LSC分割阈值计算方法,从而提升分割阈值的选取准确性。（3）选取南海加井岛区域开展去噪算法验证实验。开展轻小型单光子激光雷达无人机飞行实验,获取了包括山地植被、砂质潮间带、近岸较浅水体和较深水体在内四种不同类型的光子原始观测数据。利用本文提出的去噪算法开展去噪实验,并与传统基于局部距离统计算法和原LSC算法的去噪结果进行定性和定量的分析,在高信噪比的海岛植被覆盖区域和砂质潮间带区域的F1-Score均值为94.6%和98.9%,在低信噪比的近岸较浅水体区域与和近岸较深水体区域的F1-Score均值为93.1%和90.7%,总体F1-Score为94.3%。验证了本文提出的改进LSC去噪方法针对轻小型光子计数激光雷达原始观测数据去噪的适用性。（4）研究基于布料模拟滤波法（CSF）的海岛及潮间带激光点云数据滤波方法。针对海岛及潮间带点云数据中非地面点剔除和地面点的精确提取问题,分析了典型实验区域内地物的分布形态特征,对比了三种滤波方法在典型实验区的滤波效果,进行了定性和定量的对比分析,确定了布料模拟滤波法在海岛及潮间带区域地面点云提取的可靠性,为后续高精度数字高程模型的构建提供可靠的数据支持。