针对传统的迭代最近点（ICP）点云配准算法存在收敛缓慢、配准时间长、重叠率过低导致的匹配错误等问题，提出了一种以分块提取特征点为核心、块状配准点云重叠率为约束的改进ICP配准算法。首先，计算点云的平均距离密度，在设定的数量阈值内对点云进行分块，并从分块后的点云中并行提取尺度不变特征变换（SIFT）特征点，采用快速点特征直方图（FPFH）进行特征描述；然后，利用采样一致性初始配准（SAC-IA）算法实现点云的匹配，同时以块间匹配率50%作为依据，提取点云的重叠区域；最后，基于匹配的特征点计算初始姿态，在此基础上利用重叠部分实现两块点云的精确配准。实验结果表明，重叠率较低的点云经分块及重叠区域提取后，可以大幅缩短运行时间，提高配准精度。

根据机载激光测深系统扫描部分结构,针对圆镜偏轴卵形扫描方式, 从光束发射方向出发, 基于扫描结构轴向关系利用光线反射定律推导出激光出射方向向量, 结合激光出射位置到海表点距离获得海面激光点坐标; 依据光线折射定律, 利用变折射率光线追踪算法推导出海底测深点坐标计算公式, 建立海面激光入射点及海底测深点坐标严密计算模型。根据模型定位公式, 分析扫描系统视准轴误差影响, 通过数值模拟, 分析扫描系统视准轴误差对定位精度影响, 为扫描系统单体设备加工、装调、集成检校提供依据, 为机载雷达测深系统提供海底测点精确计算、改正提供参考。

针对林业、建筑、近海、岛礁和滩涂的测绘要求, 中国科学院上海光学精密机械研究所开发了具有自主知识产权的机载双频激光雷达产品样机, 可以同时完成对陆地地形和海底地形进行测绘。该样机在三亚蜈支洲岛进行了飞行试验, 最大探测深度达到30 m, 等效一类水质条件下可达50 m, 最小探测深度达到0.22 m, 测深数据和单波束声呐数据对比中误差为0.108 m, 实地测量数据和陆地点云量测数据比对中误差为0.18 m, 试验结果基本符合设计预期, 为进一步产品定型打下了良好的基础。

机载激光测深系统能够快速、高效地测量浅海、岛礁、暗礁及船只无法安全到达的水域，能够提供近岸全覆盖50 m水深测量；船载移动测量系统可以获得近岸浅海水底地形数据及近岸岛礁精细三维激光点云，二者数据在测量区域以及测量范围上具有一定的互补性。文中采用一种基于曲率特征点的改进迭代最近点（ICP）算法，将国产机载测深系统和船载移动测量系统获取的机载激光测深数据、多波束数据、三维激光扫描数据进行配准融合。结果表明，通过将二者数据进行配准融合，可以实现陆地、浅海区域海陆地形的全面精准描述、海陆基准统一，有助于海岛礁地形地貌认识、水下目标物探测及发现等。

从国产机载双频激光雷达系统对地定位模型出发，分析对定位精度产生影响的各个因素，应用误差传播理论，推导该系统对地定位的综合误差模型。根据系统各传感器参数，对系统的理论定位精度进行仿真计算。对比分析机载雷达对地定位精度评定方法，设计了基于平面特征的对地定位精度评定方法，利用评定场飞行数据及高精度控制数据进行精度评价，结果表明，系统精度达到设计要求，评价方法简单可行。

利用车载移动测量系统采集的全景影像, 建立全景球坐标系。将车载点云通过一系列的坐标转换, 在全景球坐标系下利用球心、球面上像点和球面上物点三点共线关系, 实现车载移动测量系统激光点云与全景影像的融合。全景影像拍摄盲区造成真彩点云存在“黑洞”, 从而导致导致路面信息缺失。针对该问题利用相邻影像重叠关系对“黑洞”进行修补。通过人工采集检查点对融合精度进行评定, 结果表明, 该方法融合结果正确, 全景影像与激光点云融合精准, 修补“黑洞”后, 路面信息保留完整。