全波形机载激光数据分解研究

发布时间：2019-03-09 10:52

【摘要】：针对进行全波形机载激光数据分解时采用重力中心(COG)方法和高斯脉冲拟合(GPF)方法难以检测到全波形数据中的叠加波和弱波脉冲,从而造成地物信息丢失的问题,提出了一种改进的严格高斯检测(RGD)算法。该算法首先采用高斯滤波提高信噪比,然后通过脉冲检测估计初始参数,并利用Trust Region参数优化方法进行高斯拟合,最终有效地分解出波形中的叠加波和弱波。利用提取到的每个单次回波的标准差、振幅、位置等模型参数能够得到半高波宽(FWHM)、后向散射截面和回波强度等波形信息。多次试验表明,与RGD算法相比,该方法可以有效地提高叠加波的识别率,减小波形拟合误差。
[Abstract]:It is difficult to detect superposition wave and weak wave pulse in full waveform data by gravity center (COG) method and Gao Si pulse fitting (GPF) method when decomposing full waveform airborne laser data, which results in the loss of ground information. An improved strict Gao Si detection (RGD) algorithm is proposed. Firstly, Gaussian filtering is used to improve signal-to-noise ratio (SNR), then the initial parameters are estimated by pulse detection, and Gao Si fitting is carried out by Trust Region parameter optimization method. Finally, the superposition wave and weak wave in the waveform are decomposed effectively. By using the model parameters such as standard deviation, amplitude and position of each single echo, the (FWHM), backscattering cross section and echo intensity of half-high wave width can be obtained. Several experiments show that compared with the RGD algorithm, the proposed method can effectively improve the recognition rate of superimposed waves and reduce the error of waveform fitting.
【作者单位】： 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室;中国地震局地震预测研究所;
【基金】：国家科技支撑计划(2012BAH31B01) 北京市自然科学基金重点项目(B类)(KZ201310028035)资助项目
【分类号】：TN958.98

【参考文献】

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【共引文献】

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