机载激光雷达系统是一种能够快速获取地面真实三维数据的高新技术。建筑物是城市标志性的地标之一,它的识别、提取和信息更新对城市动态变化的研究、城市建设、三维数据分析起着至关重要的作用。从机载激光雷达中提取建筑物特征信息是城市规划、数字城市、城市建设等工作的重要环节,如何高效地提取机载LiDAR点云数据中的建筑物信息成为一个研究的热点。近年来,研究者大多数都是通过半自动化的方式获取点云数据中的建筑物特征信息,但该建筑物特征信息提取方法的局限性比较大,应用范围较小。本文重点研究点云数据建筑物的特征信息提取以及三维建模技术,优化了基于Hough变换算法提取建筑物特征信息的方法和建筑物屋顶面片三维重建的过程,并通过多次实验验证了本文方法的可行性及鲁棒性。本文的主要工作和研究结果如下:(1)分析比较了经典点云数据滤波算法,通过对数学形态、坡度、平面/曲面、布料模拟四种滤波算法进行实验分析,得出布料模拟滤波算法具有更好的鲁棒性。(2)优化了基于Hough变换提取建筑物轮廓线算法。通过格网重采样的方法生成DSM深度影像,采用边缘检测算法进行边缘检测及基于高斯核Hough变换线性拟合的方法,在不需要外部辅助数据的情况下,从LiDAR点云数据中提取建筑物轮廓信息。提取的信息能够反映建筑物的实体结构和几何结构,为三维建模奠定了基础。(3)优化了基于Hough变换提取建筑物屋顶面片算法。通过对近似共面的点云样本集进行自适应八叉树分割,采用主成分分析法分析数据并计算点云分布相关方差,利用高斯核函数进行投票并进行峰值检测。采用误差指标、平面检测精度、计算时间、算法的复杂性来验证本算法的鲁棒性。(4)利用得到的轮廓线、屋顶面片数据,以基元库元素参数设置为辅助可以进行三维建模。并采用纹理映射技术实现建筑物信息的纹理贴图。