机载激光雷达是一种新兴的获取地面数据的遥感手段,目前已经被广泛应用于遥感测量中的很多领域。由于激光雷达能够穿透郁闭度小于0.9的植被覆盖层,从而可获得植被下的地面信息,为隐蔽目标的提取提供了可能。本文首先研究了激光雷达可识别的隐蔽目标特性；同时对点云滤波做出了进一步的改进,提出了基于最小二乘拟合法的滤波算法,可以较好地适应地面点与低矮植被的分类问题:另外,在目标分割的基础上,完成了隐蔽建筑物、飞机、汽车的提取工作,并最终得到建筑物的三维模型,完成了整个隐蔽目标提取的流程工作。本文的主要研究成果和内容包括如下几个方面:　　 1.隐蔽目标特性研究。讨论了影响隐蔽目标探测因素,如:不同厂商提供的激光器、植被厚度、激光雷达扫描方向与目标方向的关系等,对激光雷达穿透植被的特点做了详细的分析,并对如何计算郁闭度进行详细说明,根据激光雷达自身的特点以及提取植被覆盖下目标的需要,研究了激光雷达数据中的郁闭度计算方法,同时,针对植被下的点云分布情况,研究了激光雷达在植被中的传输模型。　　 2.植被覆盖下的点云滤波分类。分析了现有的滤波方法优缺点,为了解决低矮地物与地面点的区分问题,在现有基于扫描线滤波算法基础上,充分利用各个点与同条扫描线上其他点的位置关系,提出了一种基于最小二乘曲线拟合法的滤波算法,可以有效地解决低矮地物与地面点分类问题,并能较好地对森林地区进行滤波分类。　　 3.隐蔽目标探测。分析了现有目标分割方法,并在此基础上对基于图像的分割方法以及基于KD-tree的目标分割方法进行了研究。针对简单建筑物具有人字形特征,采用不同视角下的剖面投影刘建筑物进行提取:针对隐蔽于植被覆盖下的飞机,本文根据其俯视特征,采用不变矩对该特征进行提取；针对汽车这类相对较小目标,采片j汽车的形状参数作为特征值,利用主成分分析对其进行提取。　　 4.建筑物三维建模。在对现有建筑物三维建模方法分析的基础上,由于本文提取的建筑物目标属于简单建筑物,在分析了简单建筑物的模型之后,通过先提取特征线(屋脊线与屋檐线),然后得到描述建筑物模型特征点的方法,将建筑物的三维模型提取出来,从而获得建筑物的三维信息。