机载LIDAR(Light Detection and Ranging,简称LIDAR)是一种新型的快速测量系统,综合应用了激光测距仪、IMU、GPS等多项测绘技术。机载LIDAR技术具有数据采集速度快、数据处理周期短、高精度、高密度等优点,它的出现为直接、快速采集三维空间数据提供了一种全新的技术手段,被广泛的应用在数字城市建设、地形测绘、植被检测以及地质灾害监测等领域。在数字化城市的建设中,城市表面的信息提取尤为重要。机载LIDAR系统可以获取城市的表面信息,只有从这些已经获取的表面信息中,准确的将建筑物、树木、道路等不同的目标提取出来,才能准确的进行3D城市的建立。近年来,国内外对基于机载LIDAR数据中的树木提取进行了广泛的研究,但大部分是针对森林区域,对城市区域提取树木的研究比较少。在城市建模中,树木是不可或缺的一部分,因此,研究城区LIDAR点云数据的树木提取很有意义。本文采用的是标记点过程的方法,直接从点云数据中提取树冠目标,该方法是一种基于目标的统计学方法。本文的主要研究内容如下:1、介绍了本文的研究背景和意义,针对LIDAR点云数据中树木的提取,回顾了相关的研究现状。2、对机载LIDAR技术中所涉及到的理论知识,作了详细的论述,包括其系统的组成、主要的应用领域以及相关技术的对比等。3、简要叙述了点过程和标记点过程的相关理论,根据树冠在LIDAR点云数据中的结构特征,建立了与其相对应的Gibbs能量模型,将目标与能量模型函数对应,使得能够准确的提取出目标。4、针对Gibbs能量模型,采用可逆跳转马尔科夫蒙特卡洛算法(RJMCMC)和模拟退火算法相结合的方法,构建出适合以椭圆作为几何标记模型的Green比计算公式,以求得全局最优解。5、介绍了本文中所采用的实验数据来源,将点云数据生成点云特征图像,最后根据本文提出的算法提取出树冠目标。