机载LiDAR是一种新型的地形测量技术,能够快速地获取地表的高程地理信息,机载LiDAR数据的后处理过程主要包括以下两个方面:数据滤波获得DEM(数字高程模型)以及建筑物的信息提取。目前,就LiDAR数据的后处理方法,国内外开展了大量的研究,并提出了许多经典高效的算法,但是由于地形的复杂多变和地物的多样性,其自动化处理水平仍然不高,因此研究更加高效自适应的算法具有其现实意义。　　 本文首先介绍了机载LiDAR数据处理的国内外研究现状,并概述系统的工作原理,分析数据的误差和文件组织方式,在对原有经典滤波算法的分析基础上引入面向对象的思想,提出了一种改进的基于分割的滤波算法和快速建筑物信息提取方法,论文的主要研究内容和成果包括:　　 (1)针对其他算法在处理复杂城市和地形不连续区域时,地面点分类精度较低且难以兼顾大型建筑和低矮地物的缺陷,设计一种改进的分割滤波算法,通过相关的试验证明,本文算法提高了地面点的分类精度,并具有一定的地形自适应性。　　 (2)在建筑物信息提取方面,本文引入图像处理中常用的面向对象思想,将离散的LiDAR点云数据插值生成DSM影像,通过前期的预处理、多尺度分割、特征判定以及后期修复等步骤,提出一种快速的建筑物信息提取方法,通过相关试验验证,该方法能够优化城市三维建模中的效率。　　 (3)在本文提出的改进算法以及其他经典滤波算法的基础上,通过IDL程序平台开发出一套机载LiDAR点云数据三维显示和分析系统,支持目前主流的LAS文件格式,且能够将其他的文本格式转换为LAS格式进行处理,具有三维渲染显示、数据格式管理、预处理以及滤波等功能模块,具备一定的实验和应用价值。