本发明公开一种基于多尺度高程变异系数的点云植被去除方法。首先，根据点云数据生成多尺度数字表面模型(DSM)，根据正射影像提取沟壑边界；其次，对DSM进行邻域分析和计算得到多尺度的高程变异系数图像；再次，将多尺度高程变异系数图像分为两类，一类为植被，一类为地面，分类时不处理沟壑边界区域；再次，对得到的高程变异系数结果进行叠加投票分析，若像元被分为植被的次数超过总数的一半，则认为该像元为植被；最后将得到的植被范围对原始点云进行裁剪，得到植被点和地面点。本发明提供了自动化的点云植被去除方法，免去了手动分割点云的不准确和效率低下的问题，为解决点云数据滤波和分类提供更好的方法，使点云数据能更好的用于地形建模。