[发明专利]一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取单光子激光测高数据；2)进行数据预处理；3)采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算；4)通过采用OTSU方法自适应计算分段阈值分离信号光子与噪声光子，并采用K最近邻距离去除离散噪声点。与现有技术相比，本发明不受背景噪声光子不均匀的影响，自适应较强，不仅可以随着斜率自适应地改变搜索椭圆的方向，而且可以改变大小，并且使用分段阈值来分离每个段的信号光子和噪声光子，进一步去除粗去噪后残留的少量离散噪声点，本发明方案信号提取较完整，去噪精度高、效率高。

技术领域

本发明涉及激光测高数据处理领域，尤其是涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置。

背景技术

星载激光测高技术具有探测方向性好、空间分辨率高、测距精度高等特点，在深空探测、对地观测领域具有巨大潜力。已有的大多数对地观测激光高度计均采用线性探测体制能耗较高，不适宜于卫星等航天平台进行大范围和多时相的三维数据采集。量子信息技术得到了飞速发展，光子探测是其中的关键的技术，光子探测技术与激光测高技术的融合，使得激光测高技术发展到新高度，光子探测降低了激光雷达对耗能和口径的要求，能够有效的降低卫星荷载的重量，同时基于光子计数的探测模式的低耗也使得激光雷达多波束探测更加容易实现。因此，光子计数激光雷达技术被认为是未来开展卫星激光测高和三维成像的主要技术实现手段和解决激光雷达能耗和采集频率矛盾的主要方式。除了已经发射的ICESat-2卫星，激光雷达地表形貌(the LiDAR Surface Topography,LIST)将采用1000波束的推扫式微脉冲激光器与光子敏感的线性模式探测阵列，预计于2025年发射，光子计数激光雷达技术是未来开展卫星激光测高和三维成像的主要技术实现手段。

光子计数激光雷达(Photon counting LiDAR，PCL)发射和接收的都是弱信号，受太阳背景噪声影响大，获取的点云数据信噪比极低，无法通过阈值比较来进行信号甄别，需要将信号从大量的噪声数据中提取出来。在光子计数和多光束模式下，激光足迹的采样密度大大提高，但是单光子激光测高数据仍然存在垂直轨道方向数据密度远低于沿轨方向的问题，同时数据中包含大量噪声光子，现有的PCL点云去噪算法基本上是根据光子的分布特征研究，主要由预处理，信号提取和后续处理三部分组成。其中，信号提取有3种方法：聚类，特征计算与分离，波形统计与处理。

现有的基于密度的方法还不够全面。首先，由于沿轨道的表面反射率的差异，光子计数激光测高数据在沿轨道的背景光子密度方面存在差异，这种现象对基于密度的方法有一定的影响。其次，已有方法适应性较差，只针对坡度改变搜索椭圆的方向，没有考虑斜坡上分布变稀疏的特点，自适应变化搜索椭圆的大小。在计算密度之后，大多数方法都使用全局阈值，对于不同地形和植被覆盖的区域，全局阈值会将低密度信号光子标识为噪声光子，将高密度噪声光子标识为信号光子。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑坡度对光密度计算的影响，提高数据去噪准确性的基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法，包括以下步骤：

数据获取步骤：获取单光子激光测高数据；

预处理步骤：对单光子激光测高数据进行数据预处理；

光子密度计算步骤：采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算，所述方向为椭圆搜索区域的最大密度方向，所述坡度基于所述最大密度方向确定；

数据去噪步骤：通过自适应计算单光子激光测高数据中每个沿轨距离段的OTSU阈值，从而进行数据去噪。

进一步地，所述椭圆搜索区域的大小的变化公式为：