激光扫描技术,是最近发展迅速的一种地球空间信息的获取的新技术,同传统的测量手段相比,车载三维信息采集系统有着独特的优势,采集速度快,信息全等特征,而其核心的激光测距技术更是具有数据获取速度快、实时性强、成本低、精度高、可全天候工作、作业效率高等一系列优点,是一种全新的技术手段,使人们从传统的人工单点数据获取变为连续自动数据获取成为可能,大大提高了观测的精度和速度,使数据的获取和处理向智能化和自动化的方向发展。这种硬件已比较成熟的移动测图系统相应的空间数据量不断增加,规模不断增大,面临着信息处理繁琐等问题,而其数据后处理理论与方法的研究还处于起步阶段。本文就提高车载三维信息采集与获取系统中海量点云数据的管理与可视化问题,进行研究,主要贡献如下:1.研究了使用内存映射技术、虚拟内存技术、多线程技术和OpenGl快速显示技术来处理由激光扫描仪获取的点云数据,转化为实验所需的数据,为相关研究或相似研究提供借鉴;2.研究了海量数据的组织和管理,快速调度技术。使用分块索引的金字塔模型技术解决了激光扫描仪点云数据漫游时数据调度慢等问题。3.研究了使用三维可视化方式表达所获取的激光点云数据,并研究了可视化软件中的关键技术。在后续的工作中针对海量数据组织的特点,提取块内的特征点,并考虑如何实现矢量点的自动提取,测试了进行矢量线、矢量量面的自动提取,探讨了如何最大限度地减少点云三维矢量化中的误差。本文试验结果表明,该方法可以有效快速的将所有的点云数据重采样并分块,通过块号查找,快速提高点云数据的查找速度,为结合OpenGL函数库以实现数据的快速显示提供基础,考虑到本文激光数据的结构特征,设计出适合本论文的建筑物提取方法,其算法思路简单且耗时少,对点云数据的进一步处理和应用具有重要的基础性作用,为下一步点云数据特征线、特征面的提取,对地面和墙面数据的分别构网,将纠正好的影像与点云数据的匹配及三维纹理贴图和可视化等方面的应用奠定基础。