三维空间信息是当前测绘科学领域研究的热点问题之一,如何准确获取三维空间信息是进行空间信息研究的基础。地面三维激光扫描技术的出现为三维空间信息的获取提供了重要的测量手段。目前,地面三维激光扫描硬件设备已经趋于完善,但对于获取的海量点云数据进行后处理,仍有一些关键技术亟待深入研究,论文主要针对点云数据后处理中数据配准算法这一关键技术开展研究。论文在探究了地面三维激光扫描系统的工作原理,分析了点云误差的形成原因基础上,从三个方面研究了三维空间点云数据配准算法。首先,针对规则建筑物表面点云数据特点,给出了一种基于点、面几何特征的点云配准模型,实验证实,这一点云配准模型能够有效实现点云间拼接,并且相比于仅使用特征点的配准算法,点云配准精度更高;其次,对于传统的ICP配准算法,在控制点选择、空间搜索、特征量度三个方面进行了改进,实验验证,通过改进的ICP算法能够快速实现点云配准,并且相比于传统的ICP算法,该算法缩短了运算时间、减少了迭代次数,提高了点云配准精度;第三,通过对多站点云配准误差传播规律的分析,对于满足闭合条件的多站点云,论文探索出一种点云整体配准的方法,经过试验验证,这种点云整体配准算法能够合理分配闭合差,实现点云间的无缝拼接。试验研究表明,论文给出的基于特征点配准算法、基于特征点面配准算法、改进的ICP配准算法及点云整体配准算法,可用于地理场景下点云配准,能够实现多站点云的无缝拼接。