LiDAR(Light Detect And Ranging)作为一种新型的遥感传感器，它能够直接快速地获得高精度的三维空间坐标信息和数字表面模型（DSM）。因此，LiDAR技术使数据获取和处理向自动化的方向发展。同时随着城镇数字化进程的加快，基于快速且准确的数据源的城市建筑物研究逐渐成为一种新的发展趋势。这也成为促进LiDAR数据应用于城市区域特别是建筑物方面的重要原因。建筑物作为城市区域重要的地表特征之一，在现代城市规划与建设，灾害预防，自然资源勘查与利用，数字城市建设与三维数字模拟及军事侦察等很多领域都有着重要的应用。因此，研究如何利用LiDAR数据自动提取建筑物的研究具有十分重要的现实意义。本文以航空LiDAR点云数据为研究对象，在简要研究点云数据自身特点的基础上，着重研究将不规则的离散LiDAR点云数据插值后生成数字表面模型（DSM），然后利用图像处理技术对DSM影像进行预处理，接着对处理后的DSM影像进行基于阈值分割和基于聚类分割的对比实验，从中选取分割较好的分割结果，作为后续处理的分割影像。最后对DSM深度分割影像进行基于经典边缘检测算子模拟的建筑物边缘提取。对提取后的边缘信息使用Hough变换，合并获得的建筑物边缘的线段组，获得比较完整的建筑物边缘信息。最后与深度影像进行比较，分析其准确度以及影响边缘检测准确性因素。总之，本文以航空LiDAR点云为基础，不借助其他辅助数据，运用ArcGIS、ERDAS、MAPGIS等软件进行数字图像处理，运用MATLAB软件进行算法模拟，借助三组对比分析，希望寻找到单纯基于航空LiDAR点云数据的建筑物边缘检测流程，并达到一定的精度。