[发明专利]一种光子计数激光雷达数据地面高程反演方法

说明书

本发明属于光子计数激光雷达技术领域，具体涉及一种光子计数激光雷达数据地面高程反演方法。首先，获取光子计数雷达的原始光子数据，提取原始光子数据中的噪声光子，去除提取的噪声光子以得到信号光子；然后，采用布料模拟方法从信号光子中提取出地面光子；最后，反演地面高程。经过实验表明，本发明能够有效提取信号光子，进而获得不同土地覆盖和地形条件下的高精度地面高程曲线，反演地面高程的平均误差和均方根误差均较低，反演精度角度，为利用光子计数激光雷达数据估算地面高程提供了一种有效的解决方案。

技术领域

本发明属于光子计数激光雷达技术领域，具体涉及一种光子计数激光雷达数据地面高程反演方法。

背景技术

在地球环境前所未有的变化下，高精度的地形数据已经成为理解环境变化及其机制的前提。由于光探测和测距(LiDAR)可以直接获取特定目标的三维(3d)信息，因此在地形测绘和植被研究中得到了广泛应用。作为LiDAR最先进、最有潜力的应用之一，星载激光高度计可用于长周期、宽范围的观测，显著提高了对环境的监测能力。

美国国家航空航天局于2003年1月发射的冰、云和陆地高度卫星是第一颗用于地球观测的星载激光高度计。机载地球科学激光测高系统(GLAS)使用了532和1064纳米激光，在其大约5年的任务期间获得了丰富的数据，这些数据已广泛用于地面高程检索和植被高度监测。然而，大的激光足迹直径(70米)和足迹间距(170米)限制了其在高分辨率研究中的应用。

新一代ICESat-2于2018年9月发射。高级地形激光测高仪系统(ATLAS)用532nm激光，足迹直径仅为17米，足迹间距为0.7米。激光指数的显著改进允许精确测量全球海拔和植被高度。然而，由于光子计数激光雷达的高灵敏度，容易受到外界环境的影响；太阳噪声、大气噪声和仪器暗电流等因素可能会误触发事件。信号光子周围存在许多随机噪声，这使得从原始数据中提取信号光子和检索地面高程变得具有挑战性。

目前，许多研究集中在建立工作流来去除噪声光子，然后提取地面光子。提出的去噪算法可以分为基于直方图的、基于图像处理的和基于密度的算法。这三种类型的算法基于信号光子的空间分布比噪声光子的空间分布更密集的假设。基于直方图的算法的目的是粗略去除原始数据中的噪声光子，减少后续步骤的计算量。由于该算法没有考虑地形坡度的影响，因此峰值和山脊处的信号光子经常被忽略。为了解决这个问题，可通过使用数据高程的线性拟合结果来定义局部表面斜率，并计算受斜率影响的光子直方图。基于图像处理的算法通常需要将地图光子数据转换成二维(2-D)网格，然后将每个网格中的光子数量与图像的灰度值进行比较。由于主要包含信号光子的网格和主要包含噪声光子的网格之间存在显著的灰度变化，因此可以使用Canny边缘检测或活动轮廓模型来精确提取信号网格。然而，随着信噪比(SNR)的降低，网格之间的灰度差减小；因此，基于图像处理的算法变得无效。此外，该算法的对象是网格，而不是光子，因此，在映射过程中消除了描述光子的能力。基于密度的算法通过计算每个光子的密度来去除噪声；其性能主要取决于邻域搜索空间的大小和密度阈值。然而，这些算法需要特定的抽象参数，如邻域形状和大小，才能获得令人满意的结果，这给缺乏经验的用户带来了困难。此外，基于密度的算法必须遍历每个光子的相邻空间。密度的唯一目的是区分光子浓度的差异。计算结果的单一使用与高容量消耗不匹配，这限制了基于密度的算法处理长距离数据的能力。此外，ICESat-2科学团队开发了差分、回归和高斯自适应最近邻(DRAGANN)滤波技术，为每个光子提供从0(噪声)到4(高置信度信号)的信号置信度。为了避免信号光子的损失，信号置信度≥1的光子可以视为信号；结果中信号光子的数量通常大于信号光子的实际数量。