机载激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)以其主动遥感方式、对天气的依赖性小、不易受阴影和太阳角的影响优势,能够主动地、实时地、直接地获取大范围地表以及地物密集采样点的三维信息,是获取高时空分辨率的地球空间信息一种重要方式。独特的优势使得机载LiDAR数据需求量随之剧增;然而,机载LiDAR点云数据内部常常存在大面积的数据缺失,设备产生的系统误差、航带间不重叠、目标的遮挡以及强吸收激光物质等是导致数据缺失的主要原因。重新进行野外数据采集可以消除前两者导致的数据缺失,却不能避免因后两者造成的数据缺失的存在。点云数据中存在的缺失造成数据不完整,导致相应区域的地物细节不能体现,进而失去部分重要信息,从而对后续点云数据的处理、分析和应用产生消极影响,所以,在进一步进行点云数据处理之前,对这些数据缺失进行必要的填补,保证数据的完整性。由此,本文通过规则格网存储的离散机载LiDAR数据点,采用了一种基于数据缺失边界的凸壳等距扩大确定有效影响区域的算法,该方法能有效的得出对数据缺失区域所被填补的已知数据范围。根据数据缺失类型的不同,采用不同的插值方法填补数据中的大面积缺失域,通过交叉检验的方法对结果进行精度评定,确定出最优且恰当的填补方法。