三维激光扫描技术拥有速度快、精度高、以及不接触等独特优势,目前已较为广泛的应用于测绘、结构、文物保护以及变形监测等诸多领域,具有较高的实际应用价值。但是,在利用三维激光扫描仪获取点云数据之后,将会产生庞大的数据量,这些数据会给点云数据的高效组织与管理带来技术上的困境,尤其体现在点云数据的查找方面,这是因为当研究者需要在如此浩繁的点云中找寻到研究感兴趣的区域或者对象时,就如同大海捞针一般,是十分困难的,甚至是不可能实现的。因此,为了快速方便的搜寻到研究需要的点云数据对象或者区域,在获取点云数据之后,使用瑞格公司Rigel VZ-1000型号三维激光扫描仪配套的RiSCAN PRO v 1.8.1软件对采集点云数据进行点云去噪与配准等相关预处理之后,对处理合格的点云数据构建数据结构是十分必要的,本文在总结点云树形数据结构相关研究现状利弊的基础上,主要做了如下的研究工作:(1)总结与分析经典树树形结构研究现状与优缺点,之后,提出利用八叉树与三维R*树各自优势,构建一种采用八叉树与三维R*树集成树的点云数据结构。(2)针对单一树树形结构在构建与查询时存在构建与查找效率不和谐的问题,提出采用二者结合的混合结构构建模式,在牺牲集成构建用时的基础上较显著的缩短查询用时。(3)针对R*树在点云查找时产生多路径效应的问题,提出采用核函数和节点重叠度为优化思路的办法,对集成树中的二级R*树结构节点分裂进行了相关优化,在一定程度上提升了集成树的性能。