城市是人类活动最集中的区域，其环境与生态问题与人们生活息息相关。城市绿地空间作为城市生态系统的核心，可在很大程度上缓解各类城市化问题，提高人类福祉，实现城市的可持续发展。然而，由于城市空间有限，并且绿地所产生的生态效益受植被类型及群落结构的不同而有着显著差异，城市绿地的合理规划意义重大。以往的绿地量化及评价多依赖于遥感影像计算的绿地覆盖率等二维指标，可反映绿地的大致分布，并不能描绿地的结构组成，也就很难反映实际的生态功能水平。本研究借助于激光雷达这一三维观测手段，从三维绿量这一立体综合指标出发，从城市地物的提取到三维绿量的准确估算，以及如何利用三维绿量量化城市绿地空间三个方向开展了本文的研究。　　城市地物的准确提取是开展城市研究的前提。本研究提出了融合多源遥感数据的阶梯式城市地物分类方法，通过两步法实现城市地物的三维精细提取。涉及的数据有高密度的机载激光雷达点云数据、高分辨率航空影像及高分二号多光谱数据。首先通过比较不同数据及方法在地物提取上的表现，针对每个地物选择最适用于该地物提取的数据源及提取方法，实现了水体、地面、植被、人造物的提取。在此基础上，针对植被点采用“自上而下”的分割思路，依次实现了树木、灌木及草地点云的提取。针对人造物点云，提出在优化分割的基础上，利用分割块的整体特征:大小、形状及高度分布，实现了建筑物点云的完整提取以及灯柱、桥梁等较难提取地物的标记。本研究的分类方法避免了复杂的特征提取及大量计算，方法简便易行，分类整体精度可达93％，kappa系数为0.91。通过与目前常用的支持向量机(SVM)及语义分类方法相比，本文的方法在主要城市地物如地面、草地、灌木、树木及房屋的提取精度均为最高，最后基于点云分割块的面向对象的分类方法为城市复杂地物的完整提取提供了新思路。　　在三维绿量的估算方面，目前较为常用的是基于图像的“平面量模拟立体量”的方法，但该方面需首先建立分树种的冠径，冠高方程，再根据不同树种确定适配的几何模型计算树冠绿量，过程较为繁琐且存在误差累积现象。本研究通过实测124棵城市常见树种的树木参数，并从中选择39棵进行了地基激光雷达的扫描，进行了基于实测、基于航空影像、基于机载激光雷达及基于地基激光雷达的估算比较。分别在模糊树种以及分树种（卵圆形树冠以香樟为例、圆锥形树冠以银杏为例）的情况下，针对绿量估算中涉及的关键参数:冠径、冠高及树冠体积的估算，进行了详细全面的比较。结果证明图像法在卵圆形树种（香樟）的冠径及树冠体积估算中精度较高，R2在0.8以上，但冠高估算的R2仅有0.58，而在圆锥形树种（银杏）的各个参数的估算R2都低于0.6。相比之下激光雷达数据在不同树种上估测的树冠体积精度都要显著高于基于图像的估算结果，尤其在圆锥形树种的参数估计上优势更为明显（R2为0.86）。并最终利用地基激光雷达这一准确但不适宜大范围应用的估测方法，实现了对机载激光雷达数据估算结果的校正，较准确地实现了研究区的绿量估算。此外，本研究将地物提取中得到的簇状分布的灌木及草地点云视为多个独立的圆柱体，通过准确反演各个斑块面积及取斑块内植被点云的平均高度作为圆柱体高度，实现了低矮植被的绿量估算。通过将树冠的三维绿量赋给树点文件，将低矮植被的绿量属性赋给相应的斑块多边形，可借助GIS平台实现三维绿量的分布评估。　　为探讨三维绿量与传统面积法在绿地评估中的关系，我们利用植被与房屋的配置比这一无量纲指标，分别在格网水平、社区水平及房屋的邻域水平上进行了两者的比较。其中房屋的邻域范围通过引进泰森多边形空间分割思路，可确定每栋建筑物独立占有的三维绿量，更客观的评估居民对绿地的享有情况。比较结果表明，三维绿量法由于兼顾了绿地空间的垂直贡献，计算得到的比率值可比面积法的评估结果低十倍有余，两者对各个区域定义的绿度等级往往也并不吻合。尽管从统计关系看来，二维面积法与三维绿量法在不同空间单元上的评估结果存在正相关，但该相关性在常见的植被配置情形下很低（基本低于0.3），甚至可能负相关。并且基于LiDAR数据计算的分层后的植被面积总和要比图像法得到的植被总覆盖面积大21 061.02 m2，这主要是由于城市中常在树下种植灌草形成复层结构，而这些植被组成不能通过二维面积覆盖反映出来。因此我们认为在城市绿地空间的量化评估中，三维绿量指标是更为客观全面的，有助于全面客观的量化城市绿地及其生态效益。　　未来随着激光雷达技术在城市范围的更一步推广，三维绿量的应用将更会广泛。本研究提供的地物提取及绿地空间三维量化的方法及思路将有望为城市的规划管理提供技术支持。