三维激光扫描仪点云数据处理与建模
点云的预处理由于三维激光扫描仪在扫描过程中，外界环境因素
对扫描目标的阻挡和遮掩，如移动的车辆、行人树木的遮挡，及实体
本身的反射特性不均匀，需要对点云经行过滤，剔除点云数据内含有
的不稳定点和错误点。实际操作中，需要选择合适的过滤算法来配合
这一过程自动完成。

点云配准使用控制点配准，将点云配准到控制网坐标系下;靶标
缺失的点云，利用公共区域寻找同名点对其进行两两配准，当同名点
对不能找到时，利用人工配准法。后两种方法均为两两配准，为了将
所有点云转换到统一的控制网坐标系下与控制点配准法得到点云配
在一起，两两配准时要求其中一站必须为已经配到控制网坐标系下的
点云。

点云拼接外业采集的数据导入至软件时会根据坐标点自动拼接，
但由于人为操作和角架的误差，一些点云接合处不太理想，这时需要
进行手动拼接，对一些无坐标补扫面的拼接也需手动处理。手动拼接
时对点云应适当压缩，选择突出、尖角、不同平面的特征点，以降低
操作误差。如采用1cm激光间隔扫描时拼接后的误差在3mm以下较为
理想。

建立三维模型当建筑物数字化为大量离散的空间点云数据后，在
此基础上来构造建筑物的三维模型。
点云的漏洞修复由于点云本身的离散性，会导致模型存在一定缺
陷，需要在多边形阶段对其进行修补、调整等操作后，才能得到准确
的实物数字模型。由于建筑物形状复杂多样，所以目前网格的修补难
以实现全自动化。三维激光扫描仪点云数据的漏洞修复主要采用两种
方法:当空洞出现在平面区域内，比如窗户或者墙面上的洞，可采用
线性插值的方法填补空洞数据;当空洞出现在非平面区域，如圆柱上
出现的漏洞，可采取二次曲面插值方法。