地面激光扫描作为一种快速获取三维场景的有效手段,近年被广泛用于历史建筑测绘。然而,地面激光扫描技术在大规模建筑测绘项目中的应用目前仍然面临效率低下的现实。根据在理论研究和建筑测绘实践中积累的经验,作者将影响建筑测绘作业效率的原因归结为三个瓶颈问题：严重依赖人机交互的点云配准、点云识别和滤波以及建筑三视图的测绘。本文的作者围绕以上三个关键问题开展了相关研究。在多站点云自动配准方面,作者提出基于标靶精确定位和匹配的多站点云自动配准方法；在点云识别和滤波方面,作者提出基于颜色的点云分割方法和基于扫描点统计的点云滤波方法,实现了基于光滑约束的点云分割和基于邻域主成分分析的点云分类方法；在建筑三视图测绘方面,作者提出基于正射深度影像的建筑特征线划自动提取方法。此外,在点云中特征点检测方面,作者改进了开源点云处理软件Point Cloud Library的角点检测方法。本文的研究成果可以有效提高以地面激光扫描为数据获取主要手段的大规模建筑测绘的作业效率。同时,本文提出的方法与技术也将为解决摄影测量和计算机视觉领域中的相关问题带来帮助。