三维激光扫描技术凭借其速度快、精度高、实时性强和无接触等优点，在现阶段获得了广泛的应用，激光扫描技术的发展为人们在空间信息获取及城市建设方面提供了崭新的技术手段，使人们从传统的人工单点数据获取转变为连续自动地获取大批量数据，提高了量测的精度与速度。　　由于在三维激光扫描中，按照一定的角度分辨率，对扫描物体进行离散化采样，导致物体表面点云中棱角特征模糊，同时利用激光点云数据进行建筑物建模或矢量信息提取中，需要快速识别建筑物面和棱线信息，基于此本文的研究目标是从地面激光扫描点云入手，对快速识别建筑物点云中的平面进行研究，实现建筑物点云中缺失的棱线特征点的快速、准确填补。本文所做的工作如下：　　（1）提出基于共享近邻聚类算法进行建筑物面和棱线的快速提取方法。主要步骤为：首先计算点云中每个数据点的法向量，利用基于网格的共享近邻聚类算法对点云进行分类确定建筑物面点云；然后自动判别相交平面，提取建筑物棱线，填补棱线上缺失的特征点。结果证明，该方法自动化程度高、建筑物面和棱线提取快速、准确，提取结果能够应用于三维建筑物自动建模和测绘出图。　　（2）利用提取的建筑物棱线提出基于建筑物棱线的城市点云的高精度拼接方法。该方法首先利用城市楼房棱角在铅垂线上的特点，从相邻扫描站点云中自动提取同一建筑物公共直棱，确定两站点云姿态参数?、?，将所有站倾斜点云进行水平纠正，并确定两站同一垂直棱线的平面平移参数X S和YS；纠正后用相邻站点云中建筑物的公共水平棱线计算水平摆动参数?和高程平移参数ZS。实验证明采用该方法有较强的操作性，工作效率高，拼接精度能达到2mm，比ICP算法的拼接精度高出一个数量级。　　（3）讨论了填补的棱线点对物体三维模型的影响，根据特征填补后点云建立的三维模型在几何形状、大小上，与实际物体更接近、相似；阐述了特征提取在数据压缩以及建筑装修行业的应用，为三维激光扫描仪在建筑家装行业的应用打下基础。