道路作为国民经济的命脉,在生产生活中发挥着十分重要的作用。随着经济的飞速发展,道路交通状况也是日新月异,及时、准确、高效成了人们对道路信息获取的迫切要求。机载LiDAR技术的出现,以其对三维信息获取的能力,向世人展示了它巨大的发展潜力。目前对机载LiDAR技术的研究,除了系统功能的提升、点云精度的校准外,主要集中在对点云的滤波和建筑物的提取及重建上。但滤波多是针对平坦城市地面,不论哪种算法,均能发挥不错的效果；对道路的提取研究较少,多辅以遥感影像信息,若非同步获取的遥感影像,其配准过程也难免出现偏差,影响最终的精度,随着机载LiDAR技术的发展,含光谱信息的LiDAR点云有望获取。考虑到以上这些因素,本文进行了非平坦地区基于机载LiDAR点云的道路提取研究,具体研究内容包括：(1)研究总结国内外机载LiDAR系统及技术发展现状,介绍LiDAR系统的组成、工作原理、点云特点、应用领域等。(2)详细分析目前经典的几种点云滤波算法,结合实验区不平坦地形的特点,采用渐进不规则三角网加密滤波算法首先对点云进行滤波,在生成数字产品DEM、 DTM等的同时,也可降低提取道路过程中建筑物、植被等因素的影响,后期处理节约时间,保证精度。在三角网构网之前,进行点云的滤粗处理,提出“柱形剔粗法”,对滤粗的过程进行了详细的介绍,解决了以往论文中简单地认定最低点为地面点而造成的滤波错误的问题；随后对加密算法进行改进,减少迭代次数,节省运算时间。(3)在提取出的地面点的基础上,基于点云回波强度信息进行道路的提取,标定道路强度范围值,随后运用“密度控制法”,对初步提取的结果进行精化。(4)选取某非平坦区域为研究区,运用本文提出的方法,编程实现道路的提取,滤波结果与商业软件TerraScan的滤波结果进行比较,道路提取结果与实测1：500数字地形图进行比较。实验验证本文算法的有效性和不足,并说明了我国自主研发的机载LiDAR系统存在的一些不足。