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基于星载激光雷达数据的光子云去噪与树高提取
1
作者
王芳昕
邢艳秋
+2 位作者
李苑鑫
唐杰
王德军
《森林工程》
北大核心
2026年第1期1-10,共10页
树高是评估森林碳储量的关键参数,星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统(advanced topographic laser altimeter system,ATLAS)的新一代冰、云和陆地高程卫星(cloud and land elevation satellite-2...
树高是评估森林碳储量的关键参数,星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统(advanced topographic laser altimeter system,ATLAS)的新一代冰、云和陆地高程卫星(cloud and land elevation satellite-2,ICESat-2)——ICESat-2/ATLAS在接收信号的过程中会产生大量噪声,且地形是影响去噪结果的关键因素,针对这一问题,提出一种地面坡度自适应密度聚类去噪算法完成光子云数据精去噪,运用迭代式中值滤波与动态残差阈值法进行光子云分类,进而提取树高。以机载激光雷达数据获取的冠层高度模型(canopy height model,CHM)作为验证数据,从强弱波束、坡度、植被覆盖度3个方面对ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子数据(global geolocated photon data,ATL03)提取树高的可靠性进行分析评价。研究结果表明,1)提出的去噪算法的召回率(R)、准确率(P)以及调和平均值(F)均优于差分渐进高斯自适应去噪算法(Differential regressive and gaussian adaptive nearest neighbor,DRAGANN)。2)夜间强波束数据提取树高的精度最佳,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为2.49 m,均方根误差(root mean square error,RMSE)为3.03 m)。3)随着坡度增加,树高的提取精度逐渐降低,RMSE由2.25 m增大到6.52 m。4)随着植被覆盖度的增加,树高提取精度逐渐降低,RMSE由3.06 m增大到4.53 m。结果表明运用ATL03光子云数据提取树高具有可行性,能够为研究林区的森林生长状况提供有效数据支撑。
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关键词
ICESat-2
atl03
光子云去噪
光子云分类
树高
密度聚类
坡度自适应
森林遥感
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职称材料
ICESat-2激光雷达噪声光子标识及分布特点研究
2
作者
黄佳鹏
宇洋
《测绘与空间地理信息》
2024年第3期21-24,共4页
利用PhotonLabeler实现对星载光子计数数据的噪声光子标识研究,并分析常见场景噪声光子分布特点,最后生成了一套光子计数噪声标识产品。本研究结果包括:太阳辐射会引起大量噪声出现;海洋区域的噪声光子会受到风浪、水深、海岸线、水中...
利用PhotonLabeler实现对星载光子计数数据的噪声光子标识研究,并分析常见场景噪声光子分布特点,最后生成了一套光子计数噪声标识产品。本研究结果包括:太阳辐射会引起大量噪声出现;海洋区域的噪声光子会受到风浪、水深、海岸线、水中杂质等因素的影响;冰川情况下光子分布多受到积雪厚度、积雪密度、冰盖厚度、冰盖密集度及冰盖表面的粗糙程度等一些外来因素的影响;冬季情况下,噪声光子数目明显少于夏季,分析得出冠层高度及植被覆盖率等因素会引起大量噪声光子出现;多数情况下,弱光束对地表反演能力低于强光束,强光束可以捕获更多的光子点云数据。
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关键词
ICESat-2
atl03
噪声光子标识
PhotonLabeler
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职称材料
基于多特征自适应的单光子点云去噪算法
被引量：
10
3
作者
张帅台
李国元
+3 位作者
周晓青
么嘉棋
郭金权
唐新明
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期22-32,共11页
新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于...
新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于传统圆形或椭圆形滤波核,选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核,分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号。选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据,开展点云去噪试验和验证,通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比,文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能。
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关键词
单光子激光
自适应滤波
ICESat-2
atl03
/ATL08
卫星激光测高
原文传递
题名
基于星载激光雷达数据的光子云去噪与树高提取
1
作者
王芳昕
邢艳秋
李苑鑫
唐杰
王德军
机构
东北林业大学机电工程学院
出处
《森林工程》
北大核心
2026年第1期1-10,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFD2201701)。
文摘
树高是评估森林碳储量的关键参数,星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统(advanced topographic laser altimeter system,ATLAS)的新一代冰、云和陆地高程卫星(cloud and land elevation satellite-2,ICESat-2)——ICESat-2/ATLAS在接收信号的过程中会产生大量噪声,且地形是影响去噪结果的关键因素,针对这一问题,提出一种地面坡度自适应密度聚类去噪算法完成光子云数据精去噪,运用迭代式中值滤波与动态残差阈值法进行光子云分类,进而提取树高。以机载激光雷达数据获取的冠层高度模型(canopy height model,CHM)作为验证数据,从强弱波束、坡度、植被覆盖度3个方面对ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子数据(global geolocated photon data,ATL03)提取树高的可靠性进行分析评价。研究结果表明,1)提出的去噪算法的召回率(R)、准确率(P)以及调和平均值(F)均优于差分渐进高斯自适应去噪算法(Differential regressive and gaussian adaptive nearest neighbor,DRAGANN)。2)夜间强波束数据提取树高的精度最佳,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为2.49 m,均方根误差(root mean square error,RMSE)为3.03 m)。3)随着坡度增加,树高的提取精度逐渐降低,RMSE由2.25 m增大到6.52 m。4)随着植被覆盖度的增加,树高提取精度逐渐降低,RMSE由3.06 m增大到4.53 m。结果表明运用ATL03光子云数据提取树高具有可行性,能够为研究林区的森林生长状况提供有效数据支撑。
关键词
ICESat-2
atl03
光子云去噪
光子云分类
树高
密度聚类
坡度自适应
森林遥感
Keywords
ICESat-2
atl03
photon cloud denoising
photon cloud classification
forest height
density clustering
slope adaptivity
forest remote sensing
分类号
S758.1 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
ICESat-2激光雷达噪声光子标识及分布特点研究
2
作者
黄佳鹏
宇洋
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
出处
《测绘与空间地理信息》
2024年第3期21-24,共4页
基金
辽宁工程技术大学博士科研启动经费资金项目(552210300115)资助。
文摘
利用PhotonLabeler实现对星载光子计数数据的噪声光子标识研究,并分析常见场景噪声光子分布特点,最后生成了一套光子计数噪声标识产品。本研究结果包括:太阳辐射会引起大量噪声出现;海洋区域的噪声光子会受到风浪、水深、海岸线、水中杂质等因素的影响;冰川情况下光子分布多受到积雪厚度、积雪密度、冰盖厚度、冰盖密集度及冰盖表面的粗糙程度等一些外来因素的影响;冬季情况下,噪声光子数目明显少于夏季,分析得出冠层高度及植被覆盖率等因素会引起大量噪声光子出现;多数情况下,弱光束对地表反演能力低于强光束,强光束可以捕获更多的光子点云数据。
关键词
ICESat-2
atl03
噪声光子标识
PhotonLabeler
Keywords
ICESat-2
atl03
noise photon labeling
PhotonLabeler
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
基于多特征自适应的单光子点云去噪算法
被引量：
10
3
作者
张帅台
李国元
周晓青
么嘉棋
郭金权
唐新明
机构
兰州交通大学测绘与地理信息学院
自然资源部国土卫星遥感应用中心
山东科技大学测绘与空间信息学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期22-32,共11页
基金
国家自然科学基金(41871382)
自然资源遥感卫星预研与立项论证课题(AA2113)。
文摘
新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大。针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于传统圆形或椭圆形滤波核,选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核,分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号。选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据,开展点云去噪试验和验证,通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比,文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能。
关键词
单光子激光
自适应滤波
ICESat-2
atl03
/ATL08
卫星激光测高
Keywords
single photon laser
adaptive filtering
ICESat-2
ALT03/ATL08
satellite laser altimetry
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于星载激光雷达数据的光子云去噪与树高提取
王芳昕
邢艳秋
李苑鑫
唐杰
王德军
《森林工程》
北大核心
2026
0
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职称材料
2
ICESat-2激光雷达噪声光子标识及分布特点研究
黄佳鹏
宇洋
《测绘与空间地理信息》
2024
0
在线阅读
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职称材料
3
基于多特征自适应的单光子点云去噪算法
张帅台
李国元
周晓青
么嘉棋
郭金权
唐新明
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022
10
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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