本发明涉及一种基于支持向量机的散乱点云三角化方法，该方法先求出原始点云数据在平面内的最小矩形包围盒，在此包围盒内以原始数据中的最小点云密度均值进行数据点重采样，并生成平面三角网格；用原始点云边界多边形对平面四边域内的三角网格进行裁剪，得到实际边界域内的三角网格；然后应用最小二乘支持向量机对经过压缩的原始三维点云进行拟合，并通过此拟合模型将平面域内的三角网格向空间映射，得到三维空间的三角网格。通过实例验证表明，该方法在处理冗余或局部残缺数据时仍能生成较规则的三角网格，不易生成奇异网格或空洞。