在应急救灾工作中,测绘地理信息都将发挥重要的基础保障和技术支撑作用。为此,国务院办公厅公布的《国家自然灾害救助应急预案》中的灾害预警响应、国家应急响应、灾后救助与恢复重建等多个章节明确了测绘地理信息部门的职责。应急测绘具有应急性、突发性、灵活性、任务组织特殊性、成果形式多样性等特征,这些特征要求我们必须打破传统方式,提供实时、快速的测绘保障。但传统测绘地理信息技术存在数据量较大、处理流程操作步骤多等问题导致数据后处理效率较低,无法满足应急测绘对时效性的要求。针对上述问题,本文提出一种机载LiDAR点云数据的快速并行处理方法,在预处理时结合并行算法对点云数据进行坐标转换与滤波处理,并按瓦片的方式进行分块处理,在点云插值生成DSM阶段利用基于并行的直接内插算法进行插值,在DSM生成瓦片阶段结合并行计算快速应用于地理信息服务。该方法优化了点云数据的处理工作流程并缩短数据的处理时间,提高处理效率,使得机载激光点云数据在应急测绘中能够充分发挥作用。本文将直观性较差的机载LiDAR扫描数据快速处理为直观性较强、便于处理的DSM数据,并应用于地理信息服务中,以满足应急测绘的要求。通过对传统点云数据处理与本方法对四川广元地区机载LiDAR点云数据进行实验,对多种方法所得结果进行精度与效率的评估与分析,得出以下结论:1、在精度方面,通过多种滤波器对比确定半径滤波器可以在短时间内有效滤除点云数据由于反射、散射等原因造成的噪声点,提升点云数据的精度。在点云内插部分对比传统的逐点内插算法与直接内插算法所得结果的误差,确定结合并行处理的直接内插算法相比其他内插算法在精度上能够符合灾害中应急测绘的相关要求。2、在效率方面,与传统机载LiDAR数据处理方法相比,本文利用并行计算与瓦片化分块方式等方法提高了对大数据量点云数据的处理效率,且利用直接内插的方法,可以在一定程度上将超过内存的海量点云数据进行内插,大幅缩短传统点云数据处理点云的分块内插处理时间,节约了在后处理方面的时间成本。3、面对应急测绘时,本文通过优化机载LiDAR点云数据分块、滤波、内插以及瓦片化等处理流程,在一定程度上实现了点云数据的快速处理,在保障数据精度的同时一定范围内提升了大数据量机载LiDAR点云数据处理的效率以满足应急测绘对时间的要求,改善了应急测绘中机载LiDAR扫描技术的应用环境。