机载激光雷达(LiDAR)技术已逐渐发展成为获取高时效性和高分辨率空间数据的一种重要手段,并被广泛应用于测绘、资源调查和环境保护等领域。相比于传统的测量方式,激光雷达系统获取的数据具有更精确的高程分辨率,更短的成图周期以及更高的自动化程度。激光雷达数据最直接的利用是通过点云数据生成数字高程模型,而数据滤波正是其中的一个重要环节。点云数据庞大的数据量给滤波计算增加了困难,很多有着良好理论基础的滤波算法在处理大范围激光雷达数据时,都存面临运行时间过长的问题。并行计算正好为数据密集型任务提供了一个高效平台。本文主要研究数据滤波算法在基于消息传递接口并行计算平台的程序设计。论文主要内容包括：1.以机载激光雷达数据为基础,讨论了机载激光雷达系统的工作原理和技术特点,研究了激光雷达数据结构,比较了激光雷达、航空摄影测量以及合成孔径雷达数据的异同；2.研究了激光雷达数据滤波的原理,并选取几种目前常见的点云数据滤波算法进行论述和分析,重点对移动面滤波算法进行研究并提出改进方案,即在确定初始拟合面之前剔除数据中的粗差低点；3.分析了并行计算平台的控制结构和通信模型,对并行计算算法设计的一般流程做了详细研究,重点研究了消息传递模型及消息传递接口的编程原则和方法；4.利用消息传递接口MPI,以激光雷达数据滤波的移动面拟合算法为例对其进行了并行编程,将激光雷达数据进行块状划分,用主-从模式的思想设计了双进程和四进程的并行程序,并分别与该算法的串行程序进行比较分析。通过论文的研究和实践,证明了用并行计算平台对机载激光雷达数据处理算法进行编程时可行的,并且对于海量数据的处理,并行计算更能发挥其优势,改进后的移动平面滤波算法对误差影响并不明显,滤波程序的效率得到大幅提高。