本文以地面激光雷达扫描获取的深度图像／栅格点云、点云模型和数据处理流程中生成的若干成果数据作为研究对象,提出一系列基于栅格点云数据结构的数据组织与管理方法,它们包括：QMBB树空间索引的设计与构建、基于QMBB树空间索引的栅格点云模型分割与重建、规则几何模型自动半自动特征提取与管理、基于规则几何模型的CSG模型生成方法、面向点云模型的三维K-D树和八叉树混合索引方法、基于海量点云模型的数据组织与管理、多源空间数据模型的管理与可视化方案等等。所有在同一坐标系统中的对象均计算其最小外包盒MBB,以对象的MBB为索引对象建立R树三维空间数据库索引,涉及空间对象仍过大的情况,则采用上述不同的空间索引方案与三维R树构成混合索引,结合多分辨率层次细节LOD等技术,形成一套包括三维空间索引设计、点云数据组织、多源数据存储管理与可视化完整的体系。具体的研究内容主要包括：(1)从激光雷达获取的原始点云数据出发,详细介绍了栅格点云的概念与特点,提出以栅格点云为出发点的海量空间数据处理、存储与管理方案,包括二维、三维混合的空间数据索引、分割数据的多分辨率细节层次组织、规则几何模型提取、CSG模型构建与组织、点云模型组织和管理,三维空间数据存储与可视化等内容。(2)提出了二维、三维集成的空间数据索引--Quad-MBB树索引。讨论了Quad-MBB树的基本概念,利用栅格点云的海量性、栅格性、唯一性等特点将二维的四叉树空间索引和三维点云对象的最小外包矩形体MBB相结合,提出适合原始扫描点云／深度图像的一种混合空间数据分割与索引方案。利用点云数据的栅格性在单站数据读取的同时采用自上而下再自下而上的方式同时建立2D四叉树和3D最小外包盒树空间索引结构,针对多站栅格点云数据则采用3D-R树空间索引管理各单站数据的根节点MBB,设计了序列化空间索引数据结构和经压缩后的点云数据结构,并将组织好的两类数据和其他属性数据存储到大型商用数据库中。(3)研究了从三维栅格点云数据中全自动提取典型几何模型的一种改进算法。利用RANSAC算法在点云处理中的特点与方法,针对第二章研究的三维栅格点云数据,提出了一种在不需要预先计算三维点的法向、曲率等几何量来自动提取规则几何模型的RANSAC优化算法。通过RANSAC算法种子点选择与自适应参数确定,不断迭代拟合规则几何模型的几何参数,利用空间三维点到几何模型的欧氏距离阈值和点集的拓扑连通性来进行特征点集的聚类。在QMBB索引树叶子节点内提取所有几何模型特征点集的基础上,利用最小二乘拟合和多节点几何模型合并策略,生成单视栅格点云最终提取的整体几何模型,将整体几何模型转化为三角网数据模型,为CSG模型的建立与可视化作准备。本文介绍了上述几种空间数据模型的数据结构,为其存储与管理工作奠定基础。(4)对于海量点云模型数据,在全面阐述了点云模型的概念的基础上,总结和分析当前点云模型的生成方法与特点。针对点云模型的散乱性与完整性,设计了基于八叉树索引与三维K-D树索引的混合三维空间索引方法。利用该混合索引管理海量点云模型数据,结合基于视点的视窗裁剪技术和多分辨率细节层次技术实现了对大规模点云模型的数据库数据检索和实时快速可视化。基于多源空间数据模型的对象性和对象的最小外包矩形体,提出利用三维R树索引管理所有大范围空间对象,弥补了空间数据库管理系统对大规模空间数据模型可视化支持不够的缺陷。在上述理论与实践研究成果的基础上,以Microsoft Visual Studio.NET开发平台系列中的C++和C#作为编程语言,基于Oraclellg商用数据库,利用PL/SQL程序设计语言设计各类三维对象数据模型,并利用ODP.NET (Oracle Data Provider.NET)数据库连接方式实现对数据库的存取操作,结合OpenGL图形库,按照数据库设计分析方法与步骤实现多源海量空间数据管理原型系统的功能,最后以故宫博物院、北海公园、国家体育场(鸟巢)等地的地面激光雷达扫描数据为试验数据,验证上述数据管理理论与方法的可行性和有效性。