针对点云简化很难完全保证精度和速度上达到最优的问题，提出了基于法向量夹角信息熵的点云简化算法。利用经典的主成分分析方法来估计点的法向量，计算法向量与参考平面的夹角，利用最邻近点搜索算法，确定每个点的K 个最邻近点，并根据信息熵的定义，提出法向量夹角局部熵模型，局部熵的大小直接反映了表面的特征状况；针对不同区域局部熵大小，进行逐步的点云简化，从而可以保留凸变区域较多的点，精简较多平面区域的点，实现点云的非均匀简化。实验结果表明，该方法在简化精度和速度上都能达到较优。