地面三维激光扫描是一种快速获取高精度空间信息的新技术,相比传统的测量方式具有快速性、主动性、非接触测量、数字化、自动化、数据采样率高等优势。激光点云数据在空间上分布离散、不规则,对点云数据的处理与分类较传统测量数据复杂,如何从数以千万计的点云数据中提取出扫描建筑物的特征信息是三维模型重建的关键问题。针对点云数据的特征提取,本文开展了地面激光点云数据的处理与分类研究,并提取分类处理后点云数据的特征线以达到构建建筑物三维模型的目的。本文以建筑物点云数据为研究对象,根据点云数据的RGB值和回波强度进行分类处理并进行特征提取,为构建三维建筑模型提供依据。通过对点云数据的RGB值和回波强度的统计分析,探讨不同类别点云的RGB值分布规律和回波强度修正模型;依据分类标准构建点云分类模型,对点云数据进行分类处理,并提取出建筑物的特征线;基于特征线完成三维模型重建。研究内容包括:(1)通过对不同类别扫描对象的RGB值统计分析,确定不同类别扫描对象的RGB值区间,能够提取一定比例的点云,在点云数据分类提取中具有适用性;(2)通过相关分析可以确定影响点云回波强度的因素包括:扫描距离、扫描角度和扫描对象,并总结出回波强度修正模型,将点云回波强度修正到相同扫描距离和扫描角度条件下的强度值,利用强度值的分类可以进一步提高分类提取准确度,并有效提取不同反射特征的扫描对象;(3)利用分类后点云数据提取扫描对象的特征信息,并实现扫描建筑的三维模型重建。本文提供了一种点云数据处理和分类的方法,通过分类模型提取相应比例的不同类别点云,依据分类点云提取扫描对象的特征信息实现扫描对象三维模型的重建,对地面激光点云数据的处理和应用具有一定的理论意义和应用价值。