单木量测是森林资源调查中的关键内容之一,本文利用地面三维激光扫描技术实现对单木量测方法的改进,提高单木因子量测精度。通过对扫描获取的点云数据进行数据后处理得到枝干点云数据和树叶点云数据,之后对分形处理后的两种点云数据按照三维绿量模型和材积模型反演计算得到树木的三维绿量值和材积值,为城市景观规划和林场造林、采伐等提供决策数据支持。本研究的主要内容如下：(1)完成点云数据的后处理方法,包括点云数据的配准、去噪、压缩、分形处理。通过新型的点云数据去噪方法能去除点云数据中的离散噪声点和混合噪声点；由点云数据压缩算法中提出的基于TIN三角网构建原则的点云数据压缩办法,其压缩比能达到1/20；对树木枝干和树叶的不同形状特征按照分形理论得到枝干点云数据和树叶点云数据。(2)使用格网法对得到的树叶点云数据进行三维绿量模型研建,得到树木的三维绿量值。(3)研究并建立枝干点云数据的材积模型,提出新型材积计算方法。将扫描标准木的点云数据计算得到的材积值与使用电子经纬仪量测的材积值进行对比,以此论证材积计算方法的可行性,且误差控制在5%以内。新型材积计算方法还能应用于不规则树木的材积计算。本论文的创新点：(1)提出对点云数据内部混合噪声点的去除办法和基于TIN三角网构建原则的点云数据压缩方法；(2)提出由树木枝干和树叶不同形状特征按照分形理论得到树叶点云数据和枝干点云数据；(3)在对枝干点云数据构建的模型体积计算中提出新的活立木材积计算方法。