机载LiDAR(Light Detection And Ranging)系统为三维空间数据采集提供了一种全新的技术手段,它具有快速、精确、直接获取三维信息的特点,在地形测绘、环境监测、海岸带测量和城市三维建模等应用中扮演着日益重要的角色,并在一定程度上开辟了对地观测技术新的发展方向。本文紧紧围绕机载LiDAR点云数据分类这一主题,重点研究了机载LiDAR数据滤波、非地面点云分类和地面点云分类等方面的内容,在理论和算法上取得了一定进展。本文的主要工作和研究重点如下:1.介绍了机载LiDAR系统的组成、点云数据的格式与组织,分析了典型目标的点云特征,详细剖析了常见机载LiDAR点云滤波分类算法的技术内涵,归纳和分析了其中需要解决的问题。2.在分析机载LiDAR数据滤波特点和难点的基础上,提出了一种基于多尺度虚拟格网与坡度阈值的滤波算法,并通过实验与误差分析,证明了该方法的有效性和准确性。3.通过归纳非地面点云的基本特征和可用于分类的数据类型,提出了综合应用回波次数、高程纹理、光谱信息的分类策略,建立了非地面点云分类的具体方法流程。实现了航空影像与LiDAR数据的融合处理,弥补了点云数据的光谱信息缺失。4.针对激光雷达回波强度信息的特点,探讨了利用强度信息进行地面点云分类的可能性,提出了一种基于强度信息聚类的地面点云分类方法,并采用两种聚类方法进行了分类实验。