机载LiDAR点云系统由于获取三维立体信息方便、快捷,已被广泛应用到城区目标的提取与识别中,但LiDAR点云数据缺乏光谱特征,对建筑物提取识别时常在植被茂密的树冠处出现错检现象。针对这一问题,提出了融合航空影像光谱特征与LiDAR点云几何特征的建筑物提取算法。通过LiDAR点云数据与航空影像数据的配准,实现了点云数据光谱信息的提取;通过改进传统的张量投票机制,融合光谱特征与空间几何特征形成了新的融合分类特征;运用随机森林算法实现了建筑物点的提取。仿真实验基于ISPRS提供的测试数据集进行,通过对比融合光谱特征前后的实验结果可知,所提算法的精度明显提高,提取质量达到94.26%,证明了融合光谱特征对于建筑物提取精度提升的重要作用。