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随着地面激光三维成像系统硬件设备的日趋成熟和数据后处理软件功能不断迭代,地面三维激光扫描仪愈来愈多地被应用于空间测量、模型重建、结构健康监测等领域。基于点云高密度、高精度、包含信息量大等特征,点云预处理和应用成为近年研究热门。利用点云进行高精度建模并对观测对象的形变做分析则是测绘领域一个新兴方向。本文基于激光扫描仪,对多个不同场景进行多次外业实验数据采集,围绕点云数据的预处理、三维模型重建以及利用点云数据进行目标物微小形变分析,提出了对应的改进算法和数据分析处理流程。本文着重对以下问题进行了详细深入的研究:本文详细分析点云数据的空间几何特征和光谱特征,对无序点云进行k-d树划分,构建其拓扑关系,提高查询效率;分析点云数据回波反射强度、RGB值等特点,并构建了彩色点云模型。在此基础上,研究了点云分割常用算法并提出改进方法,提高分割的准确度。本文结合点云色彩特征和回波反射强度,提出了“基于回波反射强度的区域生成分割算法”,将几何特征作为生长条件首要判断量,回波强度作为辅助判断量,提高点云分割准确度,并通过实验验证算法可行性。在点云配准算法上,针对最近点迭代法和正态分布变换法作出深入研究分析,提出了一种“NDT粗配准寻找同名点、多次变化阈值的ICP精确配准双站数据”的多步配准策略。该策略快速寻找到较接近的初始位置变换矩阵,渐进精确配准,配准效率平均提高50%,配准精度达到0.001m量级。针对三维点云模型重建问题,研究泊松重建和Delaunay三角网重建的过程,使用贪婪投影三角化方法对模型进行重建,分析后发现模型表面孔洞较多。为提高模型精度,提出将贪婪算法局部迭代并配合pcl点云库自带SVM库预测缺失部分点坐标,对实验数据进行建模,得到了较平滑的三维模型,三维模型的建模标准偏差达到0.2345mm。综合上述研究内容和点云处理步骤,选取广东省英德市水库大坝为实验观测目标,设计外业采集实验,运用上述算法和流程进行点云数据处理和三维模型建立。对双站数据的模型分别从点对点、模型差分的角度定量分析了两次数据的形变特征量,得到了较好的实验结果。