机载激光雷达（LIDAR）系统具有全天候工作、自动化程度高、主动式测量等优点，LIDAR数据具有高密度、高精度、信息丰富等特点。因此，在摄影测量和遥感领域，该系统是最先进的能实时获取地表信息的新兴技术并已广泛应用到各个领域。　　桥梁是一种常见的军事和民用目标，对其实现准确及快速定位是一项重要的研究课题。目前针对利用LIDAR数据进行桥梁检测有一些研究，同时也存在一些不足，如检测效率较低、检测精度受植被影响、检测结果与桥梁形状有关等。针对这些问题，本文给出一种LIDAR数据桥梁提取算法，该算法与桥梁形状无关，对陆地和水域桥梁都有一定的适用性，同时该算法具有较高的检测效率和检测精度。　　本文算法是采用逐层过滤的思想，包括噪声点、植被、大物体、地面点的滤除，最后提取桥梁。植被滤除中，通过对LIDAR数据格网化，将求点的邻域点问题转化为先求网格的邻域网格，达到快速获取离散点邻域点的目的，并构造一种三维离散点形态学算子，滤除植被对桥梁的影响；大物体滤除中利用剖面分析思想，结合并查集对最小生成树的实现进行优化，引入图结构组织数据，并采用坐标旋转实现算法；桥梁提取部分同样利用剖面分析思想，并结合桥梁本身的结构特点滤除地面点和提取桥梁。最后通过对数据分块处理，解决LIDAR数据量大引起的内存不足问题，并引入OpenMP完成算法并行，提高了算法效率。　　实验结果表明，本文实现的基于机载LIDAR数据桥梁提取算法具有较高的精确性和高效性，对以后研究工作起到一定的理论和实际应用参考价值。