云南西部龙陵地区分布有大片的花岗岩，其表层风化强烈，地区雨水充沛，致使边坡坡面侵蚀强烈，水土流失极其严重，现急需开展针对性的水土流失治理方案。以云南省龙陵县花岗岩分布区的风化残积砂质土为研究对象，设计了工程措施、植物措施、工程+耕作措施3种水土保持措施和3个地表坡度（10°，20°，40°）的人工模拟降雨实验，利用三维激光扫描技术对不同坡度下的水土保持措施的水土保持效果进行高精度实时监测，并以产沙率特征和减沙效益特征评价水土保持措施的有效性。实验结果表明：一定降雨强度条件下，坡度是影响坡面侵蚀的最重要因素，坡度越大，产沙速率越快；3种水土保持措施均有不同程度的减沙作用；两种相结合措施的水土保持效果要远远优于单一措施。

为了有效剔除地面激光扫描数据中的大范围密集噪声,同时保留建筑物边缘特征,提出了一种基于距离变化并融合点云强度与密度信息的去噪方法。分析了噪声空间分布特征和点云强度分布,基于水平角和竖直角建立空间四叉树索引,在叶子节点内基于点前后间距特征实现局部点的快速聚类和孤立噪声剔除,在同类点集中基于不同类别强度点数的比值剔除大范围密集噪声。研究结果表明,所提算法能够有效剔除地面激光扫描数据中存在的大范围密集噪声,精度达90%以上。

点云配准是地面三维激光扫描数据处理的重要环节。面向地形起伏较小的场景,提出了一种基于投影分布熵的地面激光点云自动配准方法,利用信息熵对点云投影分布的集中程度进行描述,并寻找点云间的最佳分布进行粗配准,以此作为迭代最邻近点算法的初始值进行精配准。相对于基于特征的自动配准方法,该方法主要关注点云整体分布的一致性。实验表明,该方法具有较高的稳定性和成功率,尤其在点云场景出现较大视角变化或包含较多重复、对称结构时具有良好的配准结果。

地面三维激光扫描仪在监测变形时, 需利用标靶进行多期数据的配准, 因此标靶配准的精度直接影响测量误差。为了提高配准精度, 对不同标靶布设方案进行了测量误差分析。实验分别利用25, 50, 100, 150和200 m的M1~M8靶点进行配准, 然后通过对比两期数据的目标点坐标, 得出不同标靶布设距离的测量误差, 并对实验误差进行系统分析。实验结果表明: 三维激光扫描仪标靶的最佳位置在距离扫描仪50 m左右处, 且当匹配存在角度偏差时, 在同方向上被测目标的测量误差会增大。通过不同标靶布设方案的实验研究得出标靶的最佳布设方案和注意事项, 可为实际边坡工程监测的标靶布设方案提供参考。

三维激光扫描的点云中包含了大量数据，而其中有些数据在应用过程中并不都能产生作用，特别是对于建筑物点云而言，只需要确定建筑物轮廓线上的点云即可。基于此，本文利用邻近点几何特征来实现建筑物点云特征线的提取。该算法首先利用k最近邻搜索算法，对某个点的邻近点进行搜索，并根据邻近点确定法向量及基准面，利用基准面上探测点和邻近点的法向量夹角特性，确定建筑物边界；其次利用整体最小二乘和加权主元分析法对随机抽样一致算法进行改进，并基于该改进算法，确定折边两侧点云平面，利用两侧点云边界特性探测建筑物折边。通过实例分析，可以确定该算法提取速度快、冗余度少，在无效点云剔除率高于90%的情况下，提取了建筑物的特征线。

提出了一种地面LiDAR点云强度分类的新方法, 即利用点云的色彩信息, 对强度分类进行约束。与现有的单一利用强度分类方法比较, 该方法利用颜色对强度进行补充, 建立了对激光强度纠正结果的容错机制, 改善了强度纠正模型无法得到最优纠正结果而导致的分类效果不佳的问题。采用Faro Focus 3D 120地面扫描仪采集的强度和颜色数据进行实验, 结果表明该方法可以提高基于激光强度的三维点云分类精度, 在激光强度纠正结果不理想的情况下, 也可得到可信度较高的分类结果。

基于地面激光扫描数据, 提出了一种新的建筑物边界规则化方法, 不仅可以对建筑物整体而且可以对不同侧面进行规则化, 包括立面墙面、门和窗户等.首先对海量原始激光点云利用高效的随机采样一致性算法分割为不同的平面面片, 然后利用2D α-shapes算法提取建筑物点云数据.在此基础上, 利用本文提出的边界规则化算法产生一个规则多边形进而实现建筑物边界规则化.利用实际地面扫描数据对该算法进行验证, 表明本文方法可以针对不同密度的点云进行自适应调整, 不仅效率高, 而且可以达到非常满意的建筑边界规则化效果.该研究成果对于利用地面激光扫描数据进行建筑物三维建模具有一定的参考意义.