本文利用机载激光雷达单一数据源提出一套建筑物轮廓线追踪提取的流程框架。研究方法由以下三个步骤组成：第一，建筑物的探测。首先利用本文提出的“基于数学形态学的多层次滤波生成D1M算法”进行地面点与地物点的初步分离，从而获取差分DSM，紧接着利用“基于区域增长的梯度分割方法”进行建筑物与植被的分离，最后结合一定先验知识及其建筑物形状，面积等几何属性的限制，完成建筑物准确探测；第二，本文将"α-shapes"算法引入到对激光雷达的点云的数据处理中，从而实现建筑物的边界提取。利用该算法可以进行凸多边形、凹多边形、带有空洞的建筑物及其复杂的不规则曲线多边形建筑物边界追踪与提取；第三，利用传统的道格拉斯算法对边界进行简化，通过一系列的约束条件去除“伪关键点”，将对应的边界进行最小二乘拟合，配合建筑物边界一般具有的与主方向的平行性、共线性、正交性、封闭性等几何属性信息，完成建筑物边界的规则化。通过以上三个步骤可以顺利实现大多数复杂建筑物的边界追踪与规则化。从而为后续平顶棱柱形建筑物三维建模奠定基础。本研究实验区位于芬兰赫尔辛基工业大学校园西北角，面积约为45．32万平方米，测区内包含建筑类型比较丰富，适合于对本文提出的框架进行全面测试。实验表明本研究所提出的建筑物边界提取流程框架算法效率较高，用户干预较少，实验结果比较理想，达到了预期的目标。