激光雷达可以直接快速获取地物表面高密度、高精度的三维点云数据,在基础测绘、数字城市、电力巡检等领域得到广泛应用。近年来随着激光雷达硬件系统性能不断提升,海量点云的获取和处理已成为常态化,这对计算机处理及网络传输能力带来了巨大挑战,对海量点云进行高效组织、压缩与可视化成为其在Web端应用的关键。与传统遥感影像等规则格网数据不同,点云具有离散性强、非结构化等特点,这对数据的组织索引、压缩传输和可视化算法有更高的要求。本研究开展面向Web端的海量激光点云数据组织、压缩与可视化研究,并以电力巡检应用为例,搭建Web端的激光雷达电力巡检可视化管理与分析平台。主要内容如下:（1）面向可视化的点云组织与无损压缩研究。提出面向可视化的渐进式点云数据组织与无损压缩算法,通过分块并行的八叉树索引与改进的自适应随机采样,实现海量点云快速索引;结合空间填充曲线、预测编码和自适应算术编码实现点云压缩,支持基于LOD的可视化。实验表明,索引算法能够生成更为均匀的采样,压缩算法相比LAZ（LASzip）算法效率和压缩比分别提高44%和71%。（2）基于深度学习的点云有损压缩研究。提出基于深度变分自编码器的点云压缩算法,结合注意力机制实现多尺度特征融合,建立多尺度深度熵模型结合熵编码以实现点云高码率、低失真的点云有损压缩,并结合focal loss解决训练过程中体素类别不平衡问题。利用MPEG数据集进行实验与分析表明,相比传统的G-PCC算法和基于深度学习的D-PCC算法,本文算法在基于点到点的等效比特率下质量增益（D1 BD-PSNR）分别提升了2.81d B和4.67d B,在基于点到面的等效比特率下质量增益（D2 BD-PSNR）分别提升了2.66d B和4.58d B。（3）Web端点云渲染与可视化管理平台研究。采用Web GL、LOD和视锥体剔除技术实现Web端点云实时加载与高效渲染;基于点云索引、压缩可视化算法,搭建Web端的激光雷达电力巡检可视化管理与分析平台,提供输电通道点云浏览与交互管理服务,实现点云数据存储、压缩管理、高效可视化、电力要素属性管理与交互式分析等功能。