激光扫描技术是一种新型的快速数据获取技术，能够准确、无接触地获取地物表面的三维信息，现已成为复杂目标三维建模的基础。但是由于地面激光扫描仪特有的工作方式以及目标地物的自身因素，为了获取完整的三维信息，往往需要对目标地物进行多站扫描，并通过点云数据配准技术，实现多站点云数据的坐标统一，以便最后制作完整逼真的三维模型。由于点云数据的配准质量直接影响到后期三维建模的质量，因此，点云数据配准方法的研究一直是点云数据处理领域的热点问题。但是现有的点云数据配准方法在精度、效率和应用范围等方面均存在一定的局限性，阻碍了利用点云数据快速建模。　　本研究针对以上问题，在分析现有的点云数据配准方法的基础上，采用一种基于SIFT算子的地面激光扫描点云数据配准方法。首先，充分利用激光扫描数据特有的2.5维特性，阐明了一种点云数据的图像存储方法。该方法在快速准确地存储点云数据的同时，显式地描述了点云数据隐含的结构化信息，进而为点云数据配准奠定基础。其次，基于SIFT算子实现了一种适用于地面激光扫描数据的自动化配准。在对三维几何模型分析的基础上，确定了描述三维模型的几何不变量；在点云图像的基础上，快速计算并存储点云法线，利用高斯卷积函数，建立不同尺度下的金字塔图像；通过在不同的尺度空间下，检测法线变化的局部极值点，得到稳定可靠的特征点；利用统计分类方法对法线进行直方图统计，得到描述特征点的特征向量；采用特征向量之间的欧氏距离作为特征点的相似性度量，进行特征点匹配，从而快速完成点云数据配准。最后以实地获取的建筑物数据为实验数据，验证了文中提出的点云配准方法的可行性和有效性。