研究针对激光雷达点云数据在地形分析中的处理难题，构建了基于自适应滤波模型与多尺度曲率分析以及改进DBSCAN聚类算法的分层处理框架，通过实验证明，该算法在点云分类准确率方面达到96.7%，较传统方法提高8.6%；地形特征提取完整性提升至92.7%，处理效率优化31.2%，在山地与丘陵以及平原三类地形中，1m分辨率DEM垂直RMSE为0.08m，满足1：2000地形图精度要求，算法通过参数自适应调整机制显著增强了跨地形类型的稳健性，为滑坡监测与城市规划等工程应用提供了高精度地形分析技术支持，实现了复杂环境下激光雷达数据的高效处理与应用