针对传统滤波方法对于背包点云数据在地形陡峭、植被覆盖广的复杂地区的滤波精度较低的问题，提出一种基于背包LiDAR点云多尺度渐进数字地面模型(DTM)构建方法。首先，利用最小二乘法由地面种子点拟合出DTM曲面，并构建出渐进式DTM；然后，通过多尺度形态学开运算进行地物点探测；最后，通过设定自适应滤波阈值函数实现地面点的提取。选取4组位于复杂地形区域的背包LiDAR点云数据进行实验分析，本文方法得到的平均总误差为7.88%；与3种传统的滤波算法(LAStools、MCC和CSF)进行滤波对比分析，本文方法在4个实验区域内的总误差均明显低于以上3种方法的滤波总误差。此外，本文方法不需要设置复杂的参数，能够根据地形的变化自适应地调整滤波阈值，具有较强的鲁棒性。