利用Leica C05三维激光扫描仪和南方全站仪以多种特征的植物表面为观测目标,获取点云数据和距离参考值,研究不同植物表面的颜色、粗糙度和测站距离对点云的测距精度和激光回波强度的影响。实验结果表明:测站距离小于100 m时,扫描仪测距误差为1~5 mm,超过90 m时,测站距离每增加10 m,激光点云测距误差约增加1 mm;颜色、粗糙度和测站距离对三维激光扫描仪的激光回波强度和测距精度有影响;颜色对激光回波强度的影响较大,白色的激光回波强度最强,黑色最低,测距精度与激光回波强度有较强的相关性;植物表面粗糙度对激光回波强度的影响较低,没有明显的相关性;植物和非植物的颜色对激光回波强度的影响基本类似。

基于脉冲测距原理，利用三维激光扫描仪获取不同工况下模型的点云数据，分别从定性和定量两方面对点云数据进行处理，获得了拱桥关键构件的变形信息。提出一种基于标靶点云的桥梁变形检测方法，即采用以面取点的思路，通过圆形标靶轮廓点云来拟合标靶圆心坐标，以获得构件精确的变形值。此外，利用有限元软件建立模型，将计算结果与位移计测量值、有限元模型分析的结果进行对比。结果表明：该方法结合点云获取的桥梁变形数据具有更高的精度，同时避免了单点测量难以获取结构全面变形的缺点。

提出了一种以优化点云数据中平面的平面度和平面面积为目标的内参数标定方法, 针对不同情况选用区域生长算法或改进随机采样一致性(RANSAC)算法进行平面提取, 并通过提出的单纯形和人工蜂群混合优化算法(NMS-ABC)进行参数解算, 实现了DIY系统的内参数标定.利用内参数已知的仿真数据实验验证了NMS-ABC混合算法用于内参数快速求解的有效性, 利用不同场景获取的多组实测点云数据进行了标定实验, 结果表明: 标定后的平面内点百分比和整体平面度均有所提高, 并且当平面数不少于3时标定结果更稳定可靠; 进行了点位精度测试, 经内参数标定后DIY扫描仪的点位测量精度得到提高且在不同水平角度分辨率条件下优于3 mm@4 m; 人为增大安置误差, 通过对比标定前后的点云及平面提取结果, 进一步直观验证了本文所提标定方法的正确性和有效性.

地面激光扫描仪回波强度信号不仅与地物的激光反射特性有关，还与其他因素相关，这降低了基于强度数据的地物分类结果的可靠性和精度。基于徕卡ScanStation2 型地面激光扫描仪，实验研究了仪器、距离、入射角、地物反射面特性、外界环境等因素对强度数据的影响。结果表明：强度值随距离的增大呈现先增大后减小趋势，且在距离为15 m 左右达到最大值；强度值标准差随距离的增大首先表现为振荡下降趋势，当距离大于55 m 后趋于稳定；入射角对强度数据的影响与地物本身特性（如地物的激光反射率、均质性）有关；接近激光波长的颜色和激光本身的颜色强度值大，但其强度值标准差也大；同一地物干燥时的强度值比湿润时高；外界环境对强度值影响有限。