针对样本一致性初始对化(SAC-IA)点云配准算法在处理样本抽样和误差计算时存在的高计算成本和鲁棒性不足的问题，提出一种融合先验信息的单株植物三维结构点云粗配准方法。该方法首先采用“体素下采样+直通滤波+统计离群点去除”的点云预处理策略，在有效降低点云数据量的同时保留植物结构的关键特征信息。通过引入基于先验知识的初始姿态约束，对SAC-IA算法进行改进，减少不合理变换矩阵的迭代次数，从而提高配准效率，降低误匹配风险。实验结果证明，所提方法配准均方根误差为6.242,时间为0.902 s,相比SAC-IA方法节省了1.407 s,显著提升了单株植物三维结构点云配准的运算效率和鲁棒性。