随着信息技术的不断发展,地理空间信息需求的不断增加,三维空间信息服务的研究和应用迫在眉睫,点云数据作为一种重要的空间信息表现形式,其处理方法不断完善,应用不断增加。目前,针对点云数据的三维重建大都以构建三角面片的方式进行,这种方式能够很好地描述对象的细节层次,但是对场景的复杂度比较敏感,当场景中对象数量较多或结构复杂时,构网的准确度和效率较低,而点云数据的体素建模作为一种面向空间的建模方法,能够有效地解决这个问题。论文主要研究点云数据体素建模及表达的基本理论,包括点云数据体素化、空间编码与索引方法以及体素场景的可见性裁剪技术,完成的主要工作如下:1.简要介绍并分析了常用的点云数据建模理论、空间数据组织与索引方法以及可见性裁剪技术的发展现状,并叙述了论文的主要研究内容、研究路线以及组织结构,为后续的研究奠定了基础。2.采用体素对点云数据进行三维建模。总结了现有的点云数据体素化方法,并对不同类型点云数据(空间点、空间线、空间三角形)的表面体素化方法进行了详细的叙述。采用双直线体素化方法对点云数据进行了表面体素化,在此基础上,针对经典的内部体素化方法不适用于封闭空间的问题,提出了一种扫描线算法,并对含有不同形状内部封闭空间的对象进行试验,结果表明:该算法能够有效地适用于封闭空间,可以准确地实现对象的内部体素化。3.针对常用空间编码和索引方法存在的问题,设计并实现了一套三维多尺度整数编码与空间索引方法。从编码的建立、编码基础运算以及编码关系运算三个角度,详细地叙述了三维多尺度整数编码和空间索引的原理。设计实验验证了多尺度转换的高效性;按照统一的规则生成了具有相同意义、分别适用于多尺度整数编码和Oracle Spatial的实验数据,从数据导入、建立索引以及区域查询三个方面与Oracle Spatial进行对比试验,结果表明:多尺度整数编码与索引方法在数据导入、索引建立以及区域查询方面的效率和稳定性均优于Oracle Spatial,更加满足大数据条件下对编码和索引的需求。4.为了在不影响显示效果的前提下,提高体素场景的显示效率,设计并实现了一套面向空间的可见性裁剪方法。该方法以三维多尺度整数编码为基础,通过计算屏幕坐标系中每个像素对应的光线向量,确定光线与体素场景的两个交点,并进行空间直线的体素化,将遮挡问题转换为编码的查询问题进行解决。最后,选取一块区域,在相同视点下对不同体素尺寸场景以及不同视点下相同体素尺寸场景进行可见性裁剪试验,结果表明:该方法能够有效地适用于体素场景,减少给定视点下不可见体素的绘制,提高显示效率。