滑坡是我国最为常见且多发的一种地质灾害。由于滑坡监测预防的时效性差,尽管国家投入大量的资金进行滑坡治理,但我国滑坡地质灾害依然较为严重,据统计每年因滑坡灾害造成的直接经济损失高达20亿元,因此滑坡监测与预防迫在眉睫。目前,三维激光扫描仪技术已经成熟地应用于滑坡监测,为滑坡的预防奠定了数据基础,则滑坡监测预防的核心在于数据后处理,然而数据后处理存在两方面问题：一是由于现用的曲面重构方法应用于滑坡表面重构中曲面边界适应性较差等缺点,导致影响滑坡表面模型的构建精度；二是数据分析方面,现今的数据分析方法虽然能通过建立滑坡表面的整体模型,来对滑坡做出整体变形监测,但未能考虑滑坡变形与影响因素之间的联系,这对于探索滑坡变形规律与滑坡稳定性分析还远远不够。这些不足直接导致滑坡监测数据处理分析效率低和准确性差。为此,通过选用曲面重建方法中更加灵活的三角网模型,并结合逐点插入算法和分块算法进行三角网的构建,建立滑坡表面DEM进行点云数据的特征信息提取,进而为滑坡变形分析提供资料；基于模糊计算原理,确定滑坡变形与各影响因子之间的作用大小。同时采用C#语言研制基于点云的滑坡数据处理原型系统,该原型系统具有界面操作友好、快速获取滑坡特征信息、滑坡变形与各影响因子关系可定量计算等特点。将其运用于某滑坡监测实例当中,得到了较为形象直观的滑坡表面模型,并基于此获得了该滑坡的变形等特征信息,并通过影响因子的量化,得出引起该滑坡变形的影响因子作用力最大的是人类工程活动。实验表明,原型系统功能运行可靠,通过引用三角网建模方法和滑坡模糊计算综合评估模型,实现了滑坡特征信息快速获取以及滑坡影响因子的定量计算,使得滑坡监测预防准确可靠,满足基于点云的滑坡数据处理与分析的研究工作需求,同时也为滑坡数据处理提供全新的思路。