随着国民认知能力的不断提升,二维的地理信息表达已无法满足社会发展的需求,可视化的空间三维模型所表达的信息量与空间拓扑关系等展示出其巨大的优势,使得GIS领域站在一个更高的台阶。激光技术的突飞猛进使得三维激光扫描仪应运而生,它能快速地获取三维场景的高精度点云数据,成为建模的一大利器。相比于激光扫描硬件设备的突破式发展,激光点云的数据后处理显得有些滞后。由于激光点云获取原理可知,该类型数据格式单一,空间位置的相关性不强,且数据采集过程中无法有效剔除噪声点,空间实体的结构形状与点云没有对应关系,给后续模型重建工作增加难度。点云分割是三维点云模型数据预处理中的一步,如果不进行分割处理,直接进行模型的重建,会大大增加重建方法的复杂度,严重影响重建效率与模型质量。本文基于以上背景,以激光点云的分割为研究点,针对激光点云的数据特点,采用合理的数据索引方法对离散点数据进行管理,以激光点云空间几何特征为参考对规则点云进行识别与分割,主要研究工作与创新如下:1)在分析了点云数据空间分布特点后,以八叉树空间划分方式将数据进行组织,并用八进制编码进行命名,增加点云空间空间相关性,结合K邻近搜索法获取目标点的局部邻近点,用于计算点的空间特征。2)在法矢量和曲率信息的求取上有所对比和改进。提出一种三角面片法向量方向调整方法,通过调整三角面片的顶点顺序来归一化法向量的指向,进而加权平均目标点相邻的三角面片法向量来估算单点法向量。对比了基于法向距离和基于投影欧氏距离这两种曲面拟合条件,采用更加合理的拟合曲面来求取曲率。3)探讨并量化了规则点云集的分割约束条件,采用法向量信息来进行平面点的提取,再根据曲率在两个主方向上的差异性来识别和分割柱面和球面信息,使规则点集有序提取。实验结果显示,调整三角面片顶点顺序后加权平均法矢量的方法能较好反映单点的法向量,基于法矢量的平面点分割效果理想,基于曲率差异性的规则曲面点分割效果较差,总而言之,基于几何特性的规则激光点分割合理可行。