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机载激光雷达(Airborne Laser Scanning,ALS),是综合了多个子系统于一体的主动式遥感器,具有实时快速、精度高、穿透性强等优点。其中小光斑全波形系统照射到地面的光斑较小(光斑直径在1m以内),相比于传统的大光斑全波形系统采集地物信息更为精细、精度更高,在农业、林业、电力、军事等领域具有较大应用价值。由于其较为精细的采集特性,小光斑ALS全波形数据中存在较多地物回波叠加,同时又存在多种复杂噪声的影响,因此对小光斑ALS全波形数据处理方法的要求较高,通常包括预处理、波形分解、组分信息(三维点云、强度、波宽等)解算等步骤,其中难点在于预处理和波形分解。在目前广泛使用的小光斑ALS全波形数据处理方法(高斯分解法和反卷积法)中,都存在预处理时去噪效果与波形特征保留平衡度不高,波形分解效果不佳的问题。本文通过对小光斑ALS全波形数据处理技术的研究,在波形数据处理中选用波形分解能力较强的反卷积法。其中,在稳定性、边缘探测能力和对低信噪比数据的处理能力方面表现较好的是基于RL算法的反卷积方法(后文简称RL反卷积法),但这种方法仍存在着诸如收敛速度慢、噪声放大等问题;并且随着迭代次数的增加,波宽增大的波形在分解过程中容易出现虚假波峰,从而影响波形分解准确度。针对存在的问题,本文在预处理和波形分解方面进行了一些改进:(1)在预处理中,使用小波阈值去噪,并针对小光斑ALS全波形数据处理实际,对去噪参数进行优选,实现了在取得较好去噪效果,降低噪声对后期波形分解影响的同时,更多地保留波形特征;(2)为降低波宽对RL算法分解波形数据准确度的影响,本文通过在收敛曲线上设置特定截止变化率的方法,实现了对RL反卷积法迭代次数的有效控制;(3)为提高RL算法的收敛速度,本文在提高点扩散函数构造质量的同时,引入基于二阶矢量外推的加速RL算法,使RL算法分解小光斑ALS全波形数据的速度提高了近六倍。最后,从小光斑ALS全波形数据处理效果和目标提取应用两个方面,验证了本文对RL反卷积法的改进效果。