机载激光扫描与测距系统(Light Detection And Ranging,Li DAR)是近年来先进的实时获取地形表面三维空间信息及其他影像信息的航空遥感系统,是遥感测绘领域的重要数据来源之一。LiDAR数据建筑物精确提取是将LiDAR数据应用于城市变化动态监测、建筑物灾后情况调查、战斗机轰炸任务目标确定等领域的前提条件,是LiDAR数据处理的重要组成部分。近年来,随着LiDAR建筑物分类研究逐渐深入,不断有新的建筑物精确提取方法被提出,提取精度甚至高达90%以上。在实际应用当中,点云滤波迭代过程漫长,建筑物边缘判别规则复杂,计算量往往较大,由此导致了建筑物提取速度无法满足毁伤评估、动态变化实时监测、违章建筑快速定位等应用的快速提取要求,严重制约着LIDAR技术的发展和应用。因此,本文旨在研究保证建筑物提取精度的同时,如何有效提高建筑物提取速度,主要内容如下:(1)LIDAR数据特征与地物特性研究:在深入分析Li DAR数据特征物理意义的同时,结合建筑物特点对其在各类数据中的可识别性进行了研究;从数据获取、点云滤波、提取方法等方面对影响建筑物提取速度与精度的因素进行了分析,并提出相应的解决手段。(2)探讨了Li DAR数据点云滤波的几种方法,主要包括数学形态学滤波、线性预测滤波、渐进加密滤波以及聚类分割滤波。并且研究了在利用偏度平衡进行点云滤波时几个影响精度与速度的关键问题:主要是迭代过程中由于逐点计算导致的计算量增大以及在数据空洞处分类错误造成精度下降。根据LiDAR数据以及多光谱数据的特点,设计了多光谱指导下的偏度平衡点云滤波方法,通过实例分析与对比验证该方法的有效性。(3)基于Hough直线检测的建筑物提取方法研究:分析影响建筑物提取时间因素,结合植被与建筑物差异特征,构建变化检测算子,初步提取建筑物区域并将LiDAR数据中的建筑物提取干扰因素进行滤除;分析建筑物边缘特点从而构造建筑物边缘直线段判别规则,通过判别规则决策得到建筑物边缘提取结果,通过对比验证说明该方法的有效性。