目前,点云数据的获取变得越来越容易,如Kinect深度相机、三维激光扫描技术和数字摄影测量技术的开发与应用,为了解决如何将三维点云数据快速、准确的转化为具有一定功能和结构的三维表达实体,武汉大学杨必胜教授提出了“广义点云的概念”。每一种传感器获取目标物表面三维空间信息时,都有自己的优缺点,经取长补短后,汇集多源传感器的点云数据形成的多平台空间数据即为广义点云。三维激光扫描技术可以高精度的获取目标物表面的三维坐标,但对于较大型的目标物易丢失顶部的数据信息,若目标物顶部特征丰富就会造成模型失真;数字摄影测量技术可以简便、快速和多角度的获取目标物表面的空间信息,但缺点是点云数据的质量不易控制,且处理生成点云数据时其质量与时间复杂度成正比。因此,以广义点云的概念理论为指导,如何将三维激光扫描技术和数字摄影测量技术运用到大型目标物的精细化重建中是值得研究的问题。本文首先介绍了地面三维激光扫描仪的基本工作原理,分析其主要的误差来源,给出了激光扫描仪的一般工作流程,分别使用网格化建模方法和轮廓特征几何建模方法,实现了不规则大型构筑物校训石碑和规则性建筑物校门的真三维重建;其次,介绍了坐标配准的原理,通过实验分析了Riegl vz1000常用的5种坐标配准方法,实验证明在相对配准中,基于同名特征点的配准方法其配准精度高于无目标特征点的配准,但需布设大量标靶;在绝对配准中,基于同名控制点的配准精度高于两种后视定向配准法,与检测点相比较,其空间点位中误差为?0.0028米,坐标转换精度较高;再次,研究了基于数字摄影测量原理从二维序列影像获取目标物三维点集的原理和过程,并实现了目标物的三维重建;最后,使用无人机测量专用软件Pix4Dmapper来获取目标物的表面空间数据,并与激光扫描数据相融合,生成了具有完整性和高质量的三维点模型,并实现网格化重建,该方法目标物顶部的补洞效果与多种补洞算法相比,最接近于目标物实体。