对于大型物体或场景来说，单站扫描无法获取完整的点云数据，需要多次设站扫描并将各测站数据拼接到一起才能实现。根据点云数据拼接方式不同，数据采集方法可分为标靶法、后视定向法和基于点云自动拼接的数据采集法3种。
在待测物体四周摆放标靶作为各测站点云数据拼接的公共参考点，对待测物体扫描结束后，人工选择四周通视的标靶进行精扫，获取标靶中心的精确坐标，利用相邻测站3个及以上的公共标靶计算坐标旋转矩阵，将各测站点云数据的坐标转换到选定的基准测站上，从而实现点云数据拼接。实际作业中，为了保证点云数据的拼接质量，每站之间需有4个以上的公共标靶数据。
标靶法在相邻两测站之间可以取得较高的拼接精度，但随着测站传递，拼接误差会随之积累。当被测物体较大或较复杂时，需要摆放较多标靶，这就要求四周有良好的通视条件，若不满足则只能重新调整测站位置。这不仅降低了作业的灵活性，也会影响点云数据采集的质量。因此标靶法一般用于小型独立物体或局部结构的扫描工程。
后视定向法类似于全站仪的测量模式，即在己知控制点上架设仪器扫描待测物体，然后对另一控制点上的标靶进行精扫，获得仪器与标靶的相对坐标，这样返回到扫描仪的单点坐标就如同全站仪碎步测量一样。因此扫描点云数据就具有与控制点相同的坐标系，各测站点云数据即被统一到控制点坐标系中。将扫描得到的所有点云数据利用专业软件打开并显示，各测站点云将自动拼接到一起，通过合并形成整体点云数据。
后视定向法需事先进行控制点测量，控制点精度会直接影响扫描点云数据精度，当对扫描精度要求较高时，就会大大增加控制测量成本。在扫描时，首先要对中整平仪器和标靶，再量取仪器高和标靶中心高。这可以大大降低作业效率，但同时也会引入对中和量高的人为误差。
后视定向法的优点在于可通过控制点拼接点云，相邻测站间互相独立、互不影响，对通视条件没有太大要求，也不需要相邻测站间有较高重叠度。这样可以减少冗余数据采集，提高作业效率，减小数据量，进而便于后期数据处理。因此，后视定向法常用于线状物体测量、大而积地形测量项目。
基于点云自动拼接的数据采集方法是通过测站间重叠区域点云计算坐标变换参数R(旋转矩阵)和t(平移矩阵)将各测站点云数据统一到一个全局坐标系下完成点云拼接的方法。国内外最常用的点云自动拼接技术是迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法。该算法根据欧式距离最小原则寻找两点云间的对应点，然后计算坐标变换参数R和t，对点云坐标进行转换，通过迭代运算不断优化坐标变换参数R和t，最终获得最优解，从而实现点云数据的精确配准的方法。
在外业数据采集时，只要保证测站间的扫描数据有足够重叠区域，扫描时即可自由设站。该方法外业作业灵活，适用于多种工程项目的数据采集。
