传统上测量树干任意位置处直径需要伐倒树木,这种破坏性的测量方式耗时费力。在以生态建设为主题、天然林全面禁伐的时代背景下,有必要研究一种非破坏性的立木测定方法。地面三维激光扫描仪具有毫米级的测量精度,能在短时间内获取物体表面大规模的点云数据,这为提取立木任意位置处的树干参数提供了一种手段。将地面三维激光扫描仪用于林业测量与树木建模是近年来的研究热点。但现有报道的从树木点云中提取树干参数与树木建模的方法存在如下问题:(1)用于提取直径的树干点云的选取并未建立在树干横断面确定的基础上;(2)树干横断面是一个不规则的几何体,拟合圆提取的直径不精确;(3)未提取树干倾斜、弯曲与扭曲等干形参数;(4)分段折线表示的树干骨架难以用于科学计算;(5)重建的树木表面模型不能反映树干表面的凸凹不平特征、难以应用于提取树干直径等参数。针对上述问题,本文以构建一套从树木点云中精确提取树干干形参数的方法为研究目的。本文分别以杨树、洋白蜡、大叶白蜡、悬铃木、臭椿的树干与落叶松原木段为对象开展外业扫描与调查。在对点云数据预处理的基础上开展了如下研究:(1)构建了一种基于切平面分割的树干点云提取算法;(2)提出了一种可用于精确量测的树干三维干轴曲线的构建算法;(3)提出了两种模拟围尺测径的方法与一种模拟轮尺测径的方法;(4)提出了一种构建横断面轮廓曲线及断面积精确计算的方法;(5)提出了以优先点为中心的快速Delaunay三角网生长算法;改进了基于切平面投影的表面重建算法并将其应用于树干表面重建;提出了一种基于圆柱面投影的树干表面重建算法;提出了一种对树干重建表面模型的定量评价方法。通过上述研究,得出以下结论:(1)本文提出的树干点云提取算法适用于提取树干倾斜与弯曲程度不大的树木的树干点云。(2)本文构建的树干三维干轴曲线能较好地反映树干的形状特征,根据树干三维干轴曲线能准确定位树干任意位置处的横断面及计算树干任意位置处的曲率与挠率等干形参数。(3)本文提出的三次B样条曲线与分段Bezier曲线模拟围尺轨迹提取直径的RMSE分别为0.16cm与0.15cm,现有拟合圆与凸包折线提取直径的RMSE为1.03cm与0.16cm,与现有方法相比,本文提出的两种模拟围尺轨迹测径的方法具有更高的测量精度,其中采用分段Bezier曲线方法的精度最高;与轮尺实测直径相比,本文提出的模拟轮尺测径的RMSE为0.34cm。(4)本文提出的断面积计算方法能准确的计算树干横断面的断面积,与本文的方法相比,传统上使用直径与圆面积公式计算断面积的平均绝对百分比误差为6.20%。(5)本文提出的快速Delaunay三角网生长算法的构网时间不超过原经典算法构网时间的1/3;与Powercrust表面重建算法与Hoppe提出的基于等值面的重建算法相比,基于切平面投影与基于圆柱面投影的算法都能更好的反映树干表面的凸凹不平特征,其中基于圆柱面投影的算法效果最好;通过从重建表面上提取树干直径精确性的定量评价数据来看,与围尺实测直径相比,从基于圆柱面投影重建表面与基于切平面投影重建表面上提取直径的RMSE分别为0.14cm与0.15cm,与从树干点云提取直径相比,从基于切平面投影的重建表面与基于圆柱面投影的重建表面上提取直径的RMSE分别为0.11cm与0.05cm,基于圆柱面投影的树干表面重建算法较适用于树干点云的表面重建。