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在GIS中，数据至关重要。三维数据由于精确记录了物体表面的几何信息以及物体在空间的三维信息，近几年来受到了越来越多的广泛关注。激光扫描是一种获取三维空间数据的高新技术，它通过高速激光扫描测量大面积、高分辨率地快速获取被测对象表面每个采样点的三维坐标数据，得到的点的集合称为“点云”。
随着可获取模型数据量的飞速增长以及表面复杂度的不断提升，基于矢量图形的三维建模越来越显示出其无可比拟的优越性。与传统的网格建模处理相比，这种模型处理的最大特点是不需要记录和保存采样点问的拓扑关系，因而可以大大降低模型的存储要求，并且在处理中具有很高的灵活性。如何将点云转换成适合计算机处理的三维矢量图形数据，是快速三维建模的关键，也是本论文的研究目标。
通过从二维激光扫描点云数据中提取矢量信息，可以大大简化点云数据对三维现实世界的表达，从而保证在数据量极小的情况下快速三维建模的要求。本研究工作对于直接从地面点云数据中提取得到三维矢量信息进行了实践和探索，重点讨论了从建筑物点云数据中提取相关矢量信息的技术实现方法。主要内容和研究成果有以下几点：
1.直接从原始点云中提取被测目标对象的滤波算法。对原始采样得到的点云数据可以通过扫描仪自带的后处理软件进行滤波处理，提取得到目标对象。由于测量过程产生的噪声、粗差以及距离目标地物较近的遮挡物的影响，采用一般的方法提取目标对象就显得较为困难。我们首先利用中值滤波的方法对原始点云数据进行去噪滤波处理，去除测量噪声；然后根据地面目标的空间分布特征，通过数理统计的方法并结合激光扫描回波信号强度和扫描点与扫描仪中心点的距离进行分类滤波处理，提取不同的目标对象。此外，通过对滤波处理后的有效目标对象数据的再组织，我们得到了有效目标对象在原始测量点云数据中的全局索引，从而实现了对有效目标对象的快速搜索。
2.地面点云的矢量信息提取。滤波处理后的地面点云数据不仅数量庞大，而且含有冗余。利用重采样可以有效精简数据，而通过网格化处理，进一步将离散的点连续化，则可以实现地表形态的矢量表达。对于滤波后的地面点云数据，我们进行了基于扫描线的简单重采样，在保持有效细节信息的前提下尽可能地缩减不必要的数据。在此基础上，通过Delaunay三角剖分构建了TIN网格结构，实现了地面点云数据的矢量化表达。
3.区域分割在建筑物点云数据中的应用。本研究中的被测目标地物对象主要是室外建筑物，通常包含有多个平面和曲面的几何特征。通过对测量得到的点云数据进行区域分割，将数据点划分成具有单一几何特征的区域，可以大大减小拟合算法的处理难度，提高计算机的处理速度。我们通过局部平面拟合可以得到每个法向拟合成功点的法向量，并通过相似性度量判别进行点集合并，最终将具有相同几何特征的共性点分割在同一点集区域中。事实上，区域分割对于点云数据的实时快速处理具有重要作用。
4.从建筑物点云数据中交互提取三维矢量平面的算法实现。对点云数据进行矢量化处理，首先需要提取矢量平面。由于点云数据不保存采样点间的连接关系，因此，分割后的不同点云区域边界提取比较困难。对于分割后的各个平面区域，我们通过提取其边界点并采取人机交互的方法跟踪特征边界点，得到每一个矢量平面。对于分割后的非平面区域，我们先将其离散化成多个细小的平面区域，再从这些平而区域点云数据中提取矢量平面。
5.从建筑物三维矢量平面中交互提取三维特征结构线的算法实现。三维特征结构线是我们最终要获取得到的建筑物矢量图形数据，我们通过交互地选择相邻的矢量平面并对其进行求交运算，得到三维矢量线。在此基础上，我们通过对三维矢量线进行一定顺序的求交操作，进一步提取各特征节点并通过直线增长得到三维特征结构线。在点云三维矢量化中，上述算法可以保证较好地提取三维欠量信息。
6.建筑物点云三维矢量化的质量控制。建筑物点云三维矢量化处理过程会受到多种误差的影响，包括平面拟合误差、平面细化误差等，这些误差会给三维特征结构线带来形状和位置的偏差，研究这些误差对点云三维矢量化过程的影响规律并设法消除或削弱这些误差的影响是获取高质最三维几何模型的前提。我们从空间数据质量问题的来源出发，详细分析了点云数据三维矢量化过程中的两种主要误差对构建三维几何模型的影响规律，并给出了相应的数值结果和量化指标。
通过对地面三维点云数据矢量化进行三维建模，是GIS关于三维建模的新领域，本研究工作对此进行了有益的探索和尝试。研究结果表明，这种方法具有处理速度快、应用便捷的特点，可以在三维建模中进行推广和应用。图形显示是人机交互的重要手段之一，我们以OpenGL为基础开发和设计了相关的图形显示类库，直观地对各种分析结果进行观察并做必要的处理。通过在自行开发的软件系统中使用，表明其效果良好。