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随着激光扫描技术的发展，采用三维激光扫描仪获取单个物体，室内室外场景的三维点云信息已经成为可能，从而使得基于激光三维点云的建筑物建模，植物建模，以及在此之上的场景的理解和建模以及其他的应用技术得到了蓬勃发展。本文主要涉及三个方面的内容，一、基于点云实例树木模型的交互式树木建模技术;二、基于点云数据的室内场景理解与建模技术;三、基于心理学格式塔准则的建筑物线画图的简化与抽象技术: 采用真实树木模型来构建新的树木模型的方法。 一般的，传统的树木建模方法使用广义圆柱体来表示树木主干和树枝，缺乏树木模型的几何细节;同时受限于扫描技术和设备，一般的用户很难获得真实的树木三维信息，这增加了普通用户创建具有真实感的树木模型难度。我们使用来自真实扫描数据的树木模型来引导用户创建树木模型。首先我们将真实树木模型分割成若干树木块，在建模过程中，这些树木块被置于空间位置中作为新模型的引导，同时我们使用植物学异速生长的理论知识控制树枝的相对大小。而且我们从真实模型生成相应几何细节，然后将这些细节转移到新生成的模型上，这样，我们生成的模型不但在结构上而且在几何细节上都具有很高的真实性。 基于”搜索-分类”的室内场景理解。 针对室内场景的三维激光扫描数据，我们提出了一种基于”搜索-分类”策略的识别和快速重建方法。室内场景的复杂性（物体种类多样、遮挡等）使得其重建具有极大的挑战性，传统方法很难将室内场景分割和分类为完整且有意义的物体。本文中的方法通过迭代式搜索和分类不断地聚集物体碎片，以生长的方式实现对场景的分割和物体识别。之后，采用模板匹配来增强分割和分类结果，得到场景的近似三维重建。实验表明，我们的方法对三维激光扫描仪获得的室内场景成功的实现了分割和分类，以及近似重建。 基于“格式塔准则”的建筑物图画抽象。 格式塔(Gestalt)准则是人类认知物体的一般规格，它总结了人类视觉系统将视觉元素进行分组的一般规律。在本文中，我们尝试着将若干格式塔准则建立可计算的模型，同时使用多标签的分组方法处理多个格式塔准则发生冲突时的情景，我们在建筑物线画图上对视觉元素进行分组，同时使用一定的抽象和简化技术对得到的分组进行抽象的表达;从而对复杂的建筑图像得到从复杂到简单的抽象和简化序列。我们在大量的建筑线画图上进行了实验，同时尝试将其扩展到三维的建筑模型，从而得到建筑模型不同的细节层次(LOD)，这在大规划场景的可视化应用上将发挥重要的作用。