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本文以车载激光扫描点云数据为研究对象，提出一种由粗到精快速获取点云中建筑物位置边界的方法。首先通过分析格网内部点云的空间分布特征(平面距离、高程差异、点密集程度等)确定激光扫描点的定权，生成车载激光扫描点云的特征图像。然后采用阈值分割、轮廓提取与跟踪等手段提取特征图像中的建筑物目标的粗糙边界。最后，对粗糙边界内部的建筑物目标点云进行平面分割，提取建筑物的立面特征，并在建筑物先验框架知识条件下自动提取建筑物的精确边界。本文以Ooptech公司的车载激光扫描数据为实验对象，验证本文提出方法的可行性和实用性。