机载激光雷达是一项新的用于获取地形地物信息的对地观测技术，已成为遥感领域具有重要意义和重大应用价值的研究方向之一。本文以机载激光雷达获取的三维点云数据为研究对象，详细介绍机载激光雷达系统工作原理和数据获取的过程，在这一基础上深入研究了点云数据的粗差剔除预处理，并对剔除后的点云进行了数据滤波，最终以支持向量机作为建筑物提取的理论支撑，完成了点云中建筑物区域的识别与提取。本文的主要工作分为以下几个部分：详细介绍机载激光雷达的系统组成、测距原理和定位原理，对点云数据作了清晰的说明，并对目前的商用机载激光雷达系统进行了列举和比较。通过对原始点云数据中粗差产生的原因以及粗差分布作初步分析，进行了基于PCA的三维形状分析的粗差剔除，与其它剔除方法比较，对粗差剔除结果作了总结。在粗差剔除的基础上，进一步实现了渐进加密不规则三角网的滤波，获取了地面点和非地面点两个激光脚点的集合。这种方法数学原理简单清楚，更重要的是，它对地形和地物目标类型适应性较好，在上一步预处理之后，滤波错误率得到了更好的控制。本文最后提出了一种基于支持向量机的建筑物提取的新策略。由于点云数据经过滤波处理后只包含建筑物和植被等地物类型，本文将以此作为待分类的对象，首先选择合适的特征，利用Gabor滤波器组提取多维高程纹理特征，解决了建筑物与高大植被区分的问题，再以支持向量机作为分类器，选取合适数目的样本进行训练和分类，最终得到了建筑物区域，实现建筑物提取。实验验证了这一策略的可行性及其实际应用价值。本论文是以机载激光雷达点云数据作为唯一数据源，结合应用了各种处理算法的优势，完成了建筑物区域的提取与识别，这对于激光雷达数据处理有一定的实际意义。