作为一种新兴的测绘技术,三维激光扫描技术以其快速、准确、高效和非接触的特点,越来越受到各行各业用户的青睐。同时,计算机图形学的蓬勃发展,数字城市、虚拟现实、逆向工程、数字矿山等新概念不断涌现,为三维激光扫描技术的推广应用提供了现实需求,使其不断涉及更多行业并应用于各种复杂场合。目前,对于各种各样的建(构)筑物或工艺品,如雕塑、文物古迹、露天矿山、地下采场、尾矿库等,其三维空间信息都可由三维激光扫描仪以点云的形式获取。然而,点云数据的处理已严重滞后于获取,如何高效处理成千上万的三维数据已成为近年的研究热点。本文从点云数据处理入手,探讨三维地表点云数据处理中的两个问题——点云过滤和缺失数据的修补。首先分析了三维数据处理的国内外现状,强调数据处理的重要意义,并介绍了三维激光扫描的相关理论及其数据特点和处理流程。接着从数据处理的关键——过滤展开研究,分析了常用的中值过滤、均值过滤、高斯过滤等方法,总结其不能有效过滤的一些缺陷在于加权处理噪声数据,因此提出一种改进的过滤算法——高角过滤算法,以分类识别处理的机制直接删除噪声点而不做任何加权处理,并用实例数据证明该算法的过滤效果优于常用过滤方法。其次,分析扫描数据缺失的问题,研究了常用的Hermite插值、样条插值、B样条插值、Bezier插值、有理插值和多项式逼近的理论,强调人工干预的重要性。综合分析了几种插值方法的插值效果,确定用多项式逼近方式去插值计算缺失的数据,完成修补工作,并提出曲线拟合控制点的搜索要求和拟合曲线的选择标准,由实例中插值计算出的105个三维数据点生成的曲面表明了此方法的可行性；最后简要探讨了影响生成曲面的部分因素,提出应根据用户的需求决定生成曲面的质量,利用某尾矿库的三维数据重建其三维地表模型,阐述了三维激光扫描技术在地表矿山安全生产中的应用价值。