本文選題：遙感 + 機(jī)載激光雷達(dá)��； 參考：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2014年10期

【摘要】：針對小光斑全波形機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)波形數(shù)據(jù)高斯分解法的核心問題——高斯分量個(gè)數(shù)估計(jì),提出一種高斯拐點(diǎn)匹配法。該算法用平面曲線離散點(diǎn)集拐點(diǎn)的快速查找算法檢測波形數(shù)據(jù)中的拐點(diǎn),計(jì)算過檢測出的拐點(diǎn)及其右邊第一個(gè)點(diǎn)的直線的斜率,根據(jù)斜率將所有檢測出的拐點(diǎn)分為左、右拐點(diǎn),一個(gè)左拐點(diǎn)與其鄰近的一個(gè)右拐點(diǎn)組成一個(gè)高斯分量,據(jù)此可以確定波形數(shù)據(jù)中高斯分量個(gè)數(shù)。采用高斯拐點(diǎn)匹配法對模擬和實(shí)測波形數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)匹配法方法能極大地減小偽拐點(diǎn)的影響,快速、準(zhǔn)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(shí)其能分解出更多的高斯分量,從而提高點(diǎn)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(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;首都師范大學(xué)空間信息技術(shù)教育部工程研究中心;中國地震局地震預(yù)測研究所;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃(2012BAH31B01) 北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(KZ201310028035)
【分類號】：TN958.98

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本文編號：2107891