최근 다양한 공간정보 취득 장비들이 발달함에 따라 공간상의 다차원적인 정보를 취득 또는 가공하여 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 위성영상, 항공영상, 항공레이저, 지상레이저 데이터가 3D 데이터로 주로 이용되고 있으나 방대하게 취득된 데이터를 3D 영상 모형으로 구축하기 위해 가공하는 과정이 대부분 수동으로 처리되고 있어 취득된 데이터의 정확도 유지와 후처리 과정의 자동화가 필요한 실정이다. 또한 異種 센서에서 취득된 데이터는 각각의 센서 상호간의 구조상 취득된 데이터의 특색이 있는데, 이들의 장단점을 융합하여 최상의 모형을 구축하는 연구도 필요하다. 본 연구에서는 3차원 모형으로 구축하는 데 필요한 자동화된 공정을 이용하여 지적측량을 기반으로 지상과 항공에서 취득된 라이다 데이터를 융합하여 3차원 모형으로 구축하는 데 필요한 자동화된 공정을 통해 취득된 데이터의 후처리 시간을 단축하고, 모델링된 데이터와 원시데이터의 정확도를 분석함으로써 라이다 데이터의 효과적인 후처리 방안을 제시하고자 한다.Nowadays, collecting methods have been developed rapidly by modern equipment and also studies to get multidimensional information and to process are being progressed actively. Especially in 3D data, we mostly use satellite image, aerial image, aerial laser and land laser, but when we make 3D from large data taken, almost stages are operating manually so we need to have automatic system in post processing with stable accuracy data. Obtained data from multisensor also have a each distinct features. Study on finding the best model mixing their advantages and disadvantages also were in need. On study, effective post processing in Lidar data were committed to reduce post processing time by using essential automatic work flow for making 3D modelling basis on obtained Lidar data from land and air and to analyze modelling data and original data.