三维激光扫描测量技术在测绘领域提出了一种全新的获取空间数据的方法。它首先用三维激光扫描仪对被测物体进行扫描，获得物体表面点的三维坐标，然后对大量的空间数据进行后处理，最终建立被测物体的三维模型。三维激光扫描技术是继GPS之后的又一项测绘新技术，已成为空间数据获取的重要技术手段。本文将三维激光扫描技术引入到以地面沉降为代表的曲面变形监测领域，相当于对曲面布设了一个高密度的变形监测网，为变形监测研究提供了更全面的数据。本文对地面三维激光扫描测量技术进行了比较系统介绍，主要包括仪器测量原理、应用领域和测量特点等；并以徕卡Leica ScanStation2为例阐述了三维激光扫描仪采集点云数据的步骤及需要注意的问题；以及点云数据预处理的内容，其中重点介绍了利用双三次插值方法对点云数据进行曲面拟合。随后提出的用小波神经网络方法进行曲面重建，使训练后的网络对点云数据进行非线性逼近，进而得到一个点云数据的隐式曲面；同时也用传统的BP神经网络对点云数据进行曲面重建，通过对比两种网络模型的拟合精度，得出了小波神经网络拟合精度高的结论。最后对本文实验数据进行处理，以具有数学画图功能的MATLAB为平台，用小波神经网络的方法完成对点云数据的曲面拟合，并且成功的提取了地面沉降信息。