机载激光雷达技术是一项新型的主动式遥感测量技术,该技术可以快速、同步获取大面积地面真实三维坐标数据和影像信息,因而被广泛应用于农林业、电力行业、公路勘察设计、海岸工程、灾害与环境灾害监测等各领域。随着全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)定位精度的提升,机载Li DAR已经被广泛应用于获取数字地面模型,激光的穿透性更加使它成为获取森林地区数字地面模型的一种有效方式。激光雷达系统采集数据具有盲目性,它会采集包括地面、植被、飞鸟、人工建筑物等各种物体反射的所有回波信息,要满足后续应用,就必须对Li DAR点云数据进行滤波和分类处理。滤波是指将机载Li DAR点云数据分为地面点和非地面点的过程,是获取数字地面模型的关键技术。目前的大多数滤波算法都比较适用于处理地势平坦、植被稀疏地区的Li DAR点云数据。相对于地势平坦地区而言,森林地区地形复杂、地势起伏大,地面点云数量相对较少,森林地区Li DAR点云数据滤波处理一直是数据后处理的难点和热点之一,有待进一步研究。论文针对密集林区机载Li DAR点云数据滤波这一难点问题,提出基于多回波信息的滤波方法。本文主要研究内容如下:①机载Li DAR点云数据量巨大,论文在分析多回波信息特点的基础上,通过多回波信息分离剔除部分植被点,减少后续滤波数据量;②密集林区Li DAR地面点云数据较少,为提高滤波可靠性,利用单次回波和末次回波点云,分两级选取地面种子点;然后以待定点为中心,搜索一定范围内地面种子点进行滤波,无需迭代运算,无累积误差;③在总结现有滤波方法的基础上,提出结合最小距离与加权平均的滤波方法,有效地减少了运算量,提高了滤波效率;④将利用本文滤波方法得到的成果与原始点云比较,通过目视检查,证明该方法的可行性,并将本文滤波后数据与参考数据进行对比,定量评估算法精度。