本文選題：遙感 + 機載激光雷達�。� 參考：《激光與光電子學進展》2014年10期

【摘要】：針對小光斑全波形機載激光雷達(LiDAR)波形數(shù)據(jù)高斯分解法的核心問題——高斯分量個數(shù)估計,提出一種高斯拐點匹配法。該算法用平面曲線離散點集拐點的快速查找算法檢測波形數(shù)據(jù)中的拐點,計算過檢測出的拐點及其右邊第一個點的直線的斜率,根據(jù)斜率將所有檢測出的拐點分為左、右拐點,一個左拐點與其鄰近的一個右拐點組成一個高斯分量,據(jù)此可以確定波形數(shù)據(jù)中高斯分量個數(shù)。采用高斯拐點匹配法對模擬和實測波形數(shù)據(jù)進行分解,并與傳統(tǒng)的脈沖檢測方法(重心法和高斯脈沖擬合法)相比。結(jié)果表明,高斯拐點匹配法方法能極大地減小偽拐點的影響,快速、準確地檢測并分解出波形數(shù)據(jù)中高斯分量,提高波形數(shù)據(jù)分解速度。同時其能分解出更多的高斯分量,從而提高點云密度。
[Abstract]:In view of the core problem of the Gauss decomposition method of the small spot full waveform airborne laser radar (LiDAR) waveform data, the Gauss component number estimation, a Gauss inflection point matching method is proposed. The algorithm uses the fast searching algorithm of the discrete-time point set of the plane curve to detect the inflection point in the waveform data, and calculates the detected inflection point and the first right one on the right. The slope of the point line, according to the slope, divides all the detected inflection points into left, right turn points, a left turning point and a Gauss component adjacent to a right turning point. According to this, the number of Gauss components in the waveform data can be determined. The simulation and actual waveform data are decomposed with the Gauss inflection point matching method and the traditional pulse detection is used. Compared with the measurement method (center of gravity method and Gauss pulse fitting method), the results show that the Gauss inflection point matching method can greatly reduce the influence of the pseudo inflection point, quickly, accurately detect and decompose the Gauss component in the waveform data, and improve the velocity of the waveform data decomposition. At the same time, it can decompose more Gauss components and thus improve the density of the point cloud.
【作者單位】： 首都師范大學三維信息獲取與應用教育部重點實驗室;首都師范大學空間信息技術(shù)教育部工程研究中心;中國地震局地震預測研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃(2012BAH31B01) 北京市自然科學基金重點項目(KZ201310028035)
【分類號】：TN958.98

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2107891