受扫描仪到扫描物体的激光测距值、激光入射角、大气衰减等因素的影响，相同目标的激光强度存在较大偏差。从激光雷达测距方程出发，分别对激光强度的距离效应和角度效应进行改正。激光强度与激光入射角的余弦大致呈线性关系，但激光强度的距离效应较为复杂，激光强度总体上不与距离的平方呈反比，因此提出了一种利用分段多项式模型来消除激光强度距离效应的方法。实验表明，提出的改正模型能对点云激光强度进行有效补偿，通过将激光强度分别进行角度改正和距离改正，能够有效消除由距离和入射角引起的强度偏差，使同类物体的激光强度趋于一致。

提出了一种地面LiDAR点云强度分类的新方法, 即利用点云的色彩信息, 对强度分类进行约束。与现有的单一利用强度分类方法比较, 该方法利用颜色对强度进行补充, 建立了对激光强度纠正结果的容错机制, 改善了强度纠正模型无法得到最优纠正结果而导致的分类效果不佳的问题。采用Faro Focus 3D 120地面扫描仪采集的强度和颜色数据进行实验, 结果表明该方法可以提高基于激光强度的三维点云分类精度, 在激光强度纠正结果不理想的情况下, 也可得到可信度较高的分类结果。

针对传统排水量计量方法工作强度大、效率低等缺点，依托近年来迅速发展的三维激光扫描技术，提出了一种基于点云切片技术的排水量计量方法。该方法将船舶点云沿着z轴分割成若干切片点云，利用三角形面积法计算切片上下横截面面积，最终计算出每个切片的体积并累加获得船舶排水量。此外，通过建立船舶的三维模型，利用软件获得对应高度的排水量，并以此作为参考值与该方法的结果进行对比，最后计算计量结果的相对扩展不确定度。经实验验证，该方法能够以较高的精度获取船舶排水量，为船舶排水量的计量提供了一种全新的技术手段。

通过分析机载雷达（LIDAR）点云数据与航空影像数据特点，提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线，将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边，并以两相邻且垂直的轮廓边相交得到建筑的角点，根据建筑物的同名角点实现机载点云和航空影像的配准融合；将航空影像的光谱信息赋予机载点云，并将光谱信息作为特征向量进行聚类，分离出植被和树木等地物，利用高程信息从光谱信息相似的地面道路和建筑物中分离出建筑物，提取建筑物的轮廓边，完成建筑物轮廓的探测。实验结果表明，利用该方法进行建筑物点云的分类正确率可达97.96%，轮廓边的提取精度可达0.21 m，能够有效的实现建筑物轮廓的探测。