發(fā)布時間：2019-03-09 10:52

【摘要】：針對進行全波形機載激光數(shù)據(jù)分解時采用重力中心(COG)方法和高斯脈沖擬合(GPF)方法難以檢測到全波形數(shù)據(jù)中的疊加波和弱波脈沖,從而造成地物信息丟失的問題,提出了一種改進的嚴格高斯檢測(RGD)算法。該算法首先采用高斯濾波提高信噪比,然后通過脈沖檢測估計初始參數(shù),并利用Trust Region參數(shù)優(yōu)化方法進行高斯擬合,最終有效地分解出波形中的疊加波和弱波。利用提取到的每個單次回波的標準差、振幅、位置等模型參數(shù)能夠得到半高波寬(FWHM)、后向散射截面和回波強度等波形信息。多次試驗表明,與RGD算法相比,該方法可以有效地提高疊加波的識別率,減小波形擬合誤差。
[Abstract]:It is difficult to detect superposition wave and weak wave pulse in full waveform data by gravity center (COG) method and Gao Si pulse fitting (GPF) method when decomposing full waveform airborne laser data, which results in the loss of ground information. An improved strict Gao Si detection (RGD) algorithm is proposed. Firstly, Gaussian filtering is used to improve signal-to-noise ratio (SNR), then the initial parameters are estimated by pulse detection, and Gao Si fitting is carried out by Trust Region parameter optimization method. Finally, the superposition wave and weak wave in the waveform are decomposed effectively. By using the model parameters such as standard deviation, amplitude and position of each single echo, the (FWHM), backscattering cross section and echo intensity of half-high wave width can be obtained. Several experiments show that compared with the RGD algorithm, the proposed method can effectively improve the recognition rate of superimposed waves and reduce the error of waveform fitting.
【作者單位】： 首都師范大學三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點實驗室;中國地震局地震預(yù)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(B類)(KZ201310028035)資助項目
【分類號】：TN958.98

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【共引文獻】

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