机载激光雷达（LiDAR）点云数据滤波是目前点云数据处理领域研究的重点。针对目前点云数据滤波的难点，提出了一种基于多尺度虚拟格网和并行计算的改进滤波方法。该方法通过点云数据构建多级虚拟格网，对格网进行多尺度分解，剔除LiDAR数据中的粗差点，获取初始地面点及地物点；根据双向阈值滤波原理，以网格尺度由大到小的顺序逐层进行滤波处理，得到较为精细的地面点，并结合点云数据的并行编程处理，减少了滤波算法的误差积累。实验结果表明：改进算法与其他经典滤波算法相比，滤波精度有了较大的提高，在不同的地形条件下能有效地控制第II类误差，同时减少了总误差，提高了滤波处理的效率和数字高程模型（DEM）的可靠性。
