三维激光扫描仪因其可以大面积采集获取地物表面信息,其信息精度高,也较丰富,因此在测绘领域中大受欢迎。三维激光扫描仪采集的点云数据可以用于物体的分类、特征的提取、三维建模、以及测量获取相关信息,因此对于原始数据的优化处理及其重要,成为了当今的研究热点之一。因此本文主要围绕点云的去噪、下采样、无关数据的删除、点云分割和三维建模进行相关研究,提高数据的质量以及分割和建模的效果。本文具体的研究内容和取得的研究成果如下:（1）详细阐述了三维激光扫描仪生成点云的原理及室外采集数据的工作流程,接着介绍了点云的组织管理和几何信息计算的基本知识,最后介绍了四种传统的点云分割算法,并采集数据实验验证,分析其优缺点及其适用范围,其中针对欧式聚类算法对带地面点的数据分割不理想的问题,本文通过分析数据的高程,提出通过高程去除地面点,优化了欧式聚类分割的效果。（2）三维点云的粗差点和冗余信息的删除。首先利用了点云的反射强度信息去除了大部分的噪声,随后运用了统计滤波去除了剩余噪声,然后使用了八叉树下采样算法去除了冗余点,最后改进区域生长算法去除了偶然闯入扫描区的行人数据和难以去除的噪声团。（3）超体素结合改进区域生长算法对室外场景的分割。首先使用了超体素过分割算法,把数据分割成了形状规则,边界清晰的超体素,然后对于每一块即将合并生成的区域,首先计算种子超体素与其第一个相邻的超体素的高程差,把区域预判为凹凸不平的面或平面,然后使用不同的法向量夹角阈值和自动计算的正交距离阈值对当前聚类区域与相邻超体素进行相似性度量融合生长;如果有新的超体素满足相似性条件,加入到当前聚类区域后,就更新其几何信息。实验结果表明,本文算法对于起伏较大的面,如墙面、楼梯和假山等有很好的聚类效果。最后为了后续三维建模贴图的需要,在分割时同时也保存了点云的RGB颜色信息。（4）基于点云数据的三维建模研究。首先提取了点云分割的地物,其次使用了Geomagic Studion软件对其分别建模以及利用RGB信息生成纹理图片进行贴图,然后使用了City Engine对分割效果不好的物体单独建模以及在其自带的植物模型库里选取了合适的植物添加到场景中。本文创新点:（1）针对统计滤波不能完全去除密度大的噪声团的问题,本文提出首先使用反射强度去噪,降低噪声密度,然后再使用统计滤波去除余下的噪声;对于偶然闯入扫描区生成的行人点云,本文也通过改进区域生长算法,使之可以手动选取种子点,进行聚类生长删除行人点云。（2）对于复杂场景分割效果不佳的问题,本文首先使用超体素过分割算法把数据过分割成超体素,然后使用区域生长算法对其聚类生长,其生长聚类过程中对超体素融合的效果较差,分割结果中存在物体被分成多个类别的现象,于是对区域生长算法进行改进,使算法可以对起伏较大的面实现正确的聚类。