全球气候变暖正在并将持续影响着人类赖以生存的生态环境。海岸带是受全球气候变暖影响最为显著的地区。海岸带地表数据在全球变化效应模拟研究中扮演者重要角色。良好的模拟结果需要高精度的基础地理信息。传统测量手段得到的地理信息精度低、更新速度慢，机载LiDAR(Light Detection AndRanging，激光扫描测距技术)数据是一种具有高空间分辨率的三维点云遥感数据，垂直精度可达厘米级别，可以为全球变化在海岸带的效应模拟提供数据支持。但是，机载LiDAR系统获得的是研究区内所有地物的空间数据，不能直接应用，需要从离散的杂乱空间点中提取出地面信息和关键地物信息。研究机载LiDAR数据在海岸带地区的滤波算法和分类算法，能有效地提高地表信息的提取精度。　　本文以机载LiDAR数据为研究对象，研究了机载LiDAR数据获取与处理的关键技术，利用国际摄影测量与遥感学会公布的数据集进行滤波算法验证及精度评价，针对海岸带研究区数据进行海堤道路分类方法验证及评价。　　论文的主要研究工作和创新点如下:　　1.得到两种地貌条件下的三角网渐进滤波算法经验参数设置结论。三角网渐进滤波算法适应性高，应用广泛，但是滤波精度受阈值参数的影响较大。本文利用国际摄影测量与遥感学会的滤波数据集，通过对比滤波精度随着不同高度阈值和角度阈值下的变化情况，进行三角网渐进滤波算法的参数选择验证，得到密集建筑物地表条件下以及混合城区地表条件下滤波经验参数设置的基本结论，提高了参数选择的效率，从而指导该方法的阈值参数设置。　　2.提出了一种基于高程统计的三角网渐进滤波算法。在分析已有滤波算法优缺点的基础上，重点研究了基于高程统计的阈值分割算法以及三角网渐进滤波算法的技术路线，提出了一种基于高程统计的三角网渐进滤波算法。该算法根据研究区地形条件和地物分布情况，将研究区划分为不规则的子区域，对每个子区域分别进行高程统计和多阈值分割，基于先验分割结果提取初始地形，再不断加密地形，得到最终滤波结果。实验证明本算法提高了滤波精度，精度改善主要体现在研究区边界以及不同地物的交界处。　　3.提出了一种基于LiDAR滤波结果的海堤道路综合分类方法。在分析已有分类算法优缺点的基础上，针对海岸带地形地物特征，提出了一种海堤道路的综合分类方法。此方法以海岸带点云数据的滤波结果为基础，分别以回波次数信息、高程分布特征、回波强度信息以及地物分布特征为依据，逐级进行点云数据分类，提取海堤道路信息。与手动分类结果进行精度对比，在保证精度的前提下，本方法可以有效地提取海堤道路。