三维地形配准处理对自然灾害监测和评估、无人机自主导航等相关领域有重大意义。三维地形配准结果的精度以及其算法的处理速度极大地受到原始地形数据的影响。为了提高配准结果的精度和数据处理的速度,本文提出了一种从激光雷达点云数据(Lidar)中提取三维地形并进行三维配准的方法。激光雷达数据经过预处理、滤波、内插之后可以生成高精度的三维地形(DEM)数据。由于不同时间、不同角度获得的DEM数据坐标系统之间存在或多或少的偏差,所以在应用分析多时相DEM数据之前,必须将其统一到一个坐标系中,从而通过一系列的算法,完成三维地形的配准。本文主要工作如下：1)对国内外现有的Lidar数据滤波算法进行了研究,将各种经典滤波算法在MFC框架中得以实现,并对比了其优缺点；2)对比分析了国内外经典内插算法的优缺点,对滤波后的Lidar三维点云数据进行内插处理生成三维地形,并将其在软件中得以实现；3)对比分析了国内外三维地形的配准算法,对其优缺点以及各个算法的适应性进行了对比分析,并提出了一种基于Sift算法的无需控制点的三维地形配准算法；4)研究了国内外比较通用的三维地形数据存储格式,对于常用的三维地形数据格式完成了格式之间的相互转换,增强了本文提出的三维地形配准算法的适应性和健壮性。