【摘 要】
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星载激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）作为新型对地观测的重要手段,因其运行轨道高、观测范围大,在大区域地表三维信息获取和森林参数定量反演上具有独特的优势。ICESat-2（Ice,Cloud,and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administrati
【基金项目】
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国家重点研发计划“多平台多模态点云大数据智能处理关键技术与软件”（2021YFF0704600）；
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星载激光雷达（Light Detection And Ranging,LiDAR）作为新型对地观测的重要手段,因其运行轨道高、观测范围大,在大区域地表三维信息获取和森林参数定量反演上具有独特的优势。ICESat-2（Ice,Cloud,and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administration）在2018年发射的新一代激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达（Photon-Counting LiDAR）系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,严重影响数据的处理,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点。与传统激光雷达数据相比,ICESat-2/ATLAS获取的光子点云数据为二维剖面分布,信噪比较低,已有的去噪算法不能直接应用于光子点云数据处理,因此需要研究适用于ICESat-2/ATLAS光子点云去噪的算法。基于上述背景,本文深入研究ICESat-2/ATLAS光子点云的空间分布特点,在已有研究的基础上,开展光子点云去噪分类方法研究:提出一种基于椭圆邻域密度的自适应多级去噪算法;开展基于深度卷积神经网络的光子去噪分类方法可行性研究。主要工作和结论如下:（1）提出一种基于椭圆邻域密度的自适应多级去噪算法,该算法分三次去除噪声光子。首先将原始光子点云在沿轨和高程方向划分格网,在高程方向建立频数分布直方图,去除明显的噪声光子点,并通过剔除的噪声光子点云与所占面积的关系估算噪声率,实现一次去噪;然后计算一次去噪后光子点云的椭圆邻域密度,根据噪声率估算噪声与信号光子点云的密度分界值,利用信号光子和噪声光子的空间分布差异将密度小于分界值的光子作为噪声光子将其剔除,实现二次去噪;最后利用箱线图滤波器剔除少量残留的噪声点,实现三次去噪。研究结果表明,无论裸地还是森林区域,所提算法均能有效剔除噪声光子点进而实现信号光子的精细化提取,无需指定去噪阈值,自适应性强。（2）提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪分类算法。该算法的核心思想是将每个光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建卷积神经网络分类模型;最后实现光子点云去噪和分类。研究结果表明,卷积神经网络算法能有效去除噪声光子,对于森林区域,可同时实现去噪和分类。本研究利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得较好的结果,为后续光子点云数据处理提供新的解决思路。（3）本文采用两种方法实现ICESat-2/ATLAS光子点云去噪处理。基于局部椭圆密度的自适应多级去噪方法是非监督分类,可直接实现去噪,自适应性强,需要人为设计特征,在裸地地表、森林地表和森林树冠计算的RMSE分别为0.79m、1.12m和5.11m。基于卷积神经网络的去噪方法是监督分类,具有自主学习特征能力,对于森林区域可同时实现去噪分类,但需要大量训练数据集,在裸地地表、森林地表和森林树冠计算的RMSE分别为0.72m、1.11m和4.99m。
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