本文選題：遙感　切入點(diǎn)：激光雷達(dá)　出處：《中國林業(yè)科學(xué)研究院》2017年博士論文

【摘要】：隨著激光雷達(dá)(Light Detection And Ranging,LiDAR)技術(shù)在近二十年的快速發(fā)展,LiDAR數(shù)據(jù)被廣泛用于各個(gè)行業(yè)的3D測量、空間建模和參數(shù)反演。森林由于其地物垂直結(jié)構(gòu)復(fù)雜,林木屬性多變,是高分辨率遙感技術(shù)面臨的一大難點(diǎn)。雖然林業(yè)上已使用LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行林區(qū)地形建模、森林樹種分類、植被參數(shù)提取等研究,全波形LiDAR數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)工作仍存在若干系統(tǒng)性的技術(shù)問題:新型LiDAR系統(tǒng)的性能得到極大提升,但也引入新的數(shù)據(jù)處理模型問題;LiDAR系統(tǒng)光譜波段單一,目標(biāo)刻畫仍主要局限于點(diǎn)云數(shù)據(jù)幾何結(jié)構(gòu)和空間拓?fù)湫畔?全波形數(shù)據(jù)物理觀測量沒有得到充分利用;林業(yè)上尚未形成一種林區(qū)LiDAR數(shù)據(jù)處理和分類技術(shù)框架,以快速有效區(qū)分林區(qū)地面、植被和其他地上非植被目標(biāo)回波。林區(qū)點(diǎn)云幾何分類器在0.5米近地面層的分類精度得不到保證,間接影響林下精細(xì)地形提取。林區(qū)植被點(diǎn)云數(shù)據(jù)�；煜讼∈璧牧謪^(qū)建筑物、電力線等非植被目標(biāo),直接干擾森林參數(shù)獲取精度�；谶@些背景,本文以林區(qū)全波形數(shù)據(jù)精細(xì)分類為目標(biāo),開展了以下幾個(gè)方面的工作:(1)針對新型高重頻機(jī)載LiDAR出現(xiàn)的距離歧義,尤其在山區(qū)等高程起伏較大的林區(qū)導(dǎo)致幾何定位錯(cuò)誤的問題,提出了LiDAR幾何定位模型的距離項(xiàng)修正,系統(tǒng)建立了距離歧義數(shù)學(xué)模型,提出并實(shí)現(xiàn)了基于先驗(yàn)地形預(yù)測的方法進(jìn)行距離歧義消解,驗(yàn)證了使用ASTER GDEM等全球數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)可對機(jī)載LiDAR系統(tǒng)提供足夠可靠的距離范圍預(yù)測。該方法不受Li DAR硬件體制約束,相比已有商業(yè)系統(tǒng)方案具有可比的穩(wěn)健性和更好的普適性。本研究保證了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的可用性,為點(diǎn)云分類工作建立了重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(2)實(shí)現(xiàn)了全波形LiDAR數(shù)據(jù)高斯參數(shù)提取、相對輻射標(biāo)定和絕對輻射標(biāo)定,基于物理特征提出了“波形橢球”的概念,使用波形參數(shù)和后向散射特征參數(shù)構(gòu)建刻畫點(diǎn)云回波空間形態(tài)的實(shí)體。針對點(diǎn)云分類的目標(biāo),結(jié)合植被、地面回波的統(tǒng)計(jì)特征,提出了波形比值指數(shù),利用不同地物回波展寬和輻射特性擴(kuò)大類型之間的差異,增強(qiáng)了地類之間的可分性。最后,在理論上將波形參數(shù)、相對輻射標(biāo)定參數(shù)、絕對輻射標(biāo)定參數(shù)和波形比值指數(shù)統(tǒng)一成波形增強(qiáng)參數(shù)(Waveform Augmented Parameters),極大擴(kuò)展了現(xiàn)有單波段LiDAR數(shù)據(jù)的特征空間,對目標(biāo)特征的刻畫提供新的思路。(3)使用波形增強(qiáng)參數(shù)的五種特征組合對林區(qū)點(diǎn)云進(jìn)行植被和地面回波分類,通過隨機(jī)森林方法,對不同入射角的林區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)末回波進(jìn)行了分類器建模,發(fā)現(xiàn)波形比值指數(shù)的分類精度最高,與全體特征參與分類的精度接近,在良好觀測條件下總體精度優(yōu)于97%,與傳統(tǒng)幾何濾波算法具有可比性;相對輻射標(biāo)定參數(shù)和絕對輻射標(biāo)定參數(shù)分類精度次之且兩者基本接近;原始波形參數(shù)的分類精度最低。發(fā)現(xiàn)射角度增大使相同地物目標(biāo)的脈沖寬度方差增大,降低了所有特征組合的分類精度,但在小于20°時(shí),使用波形比值指數(shù)仍然使總體精度高于82%。本研究驗(yàn)證了波形增強(qiáng)參數(shù)的有效性和對點(diǎn)云分類的優(yōu)勢,為后續(xù)林區(qū)點(diǎn)云地面濾波分類提供了技術(shù)準(zhǔn)備。(4)結(jié)合波形增強(qiáng)參數(shù)和幾何濾波算法設(shè)計(jì)了針對林區(qū)低矮植被和地面回波的精細(xì)區(qū)分策略——微地形分類,并利用多參數(shù)組合的方式快速標(biāo)記了林區(qū)建筑物和電力線位置,從而實(shí)現(xiàn)了林區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)精細(xì)分類。首先利用迭代穩(wěn)健內(nèi)插算法進(jìn)行末回波點(diǎn)云加權(quán)內(nèi)插,生成近似地表曲面模型,進(jìn)而適度提升曲面模型建立地形緩沖層,通過對波形增強(qiáng)參數(shù)的頻率特征分析,選擇穩(wěn)健特征,進(jìn)行緩沖層內(nèi)植被和地面回波的精細(xì)分類。發(fā)現(xiàn)利用高斯混合模型可以較好地反映兩類點(diǎn)云分布,從而得到點(diǎn)云分類概率,有效剔除了干擾地面模型的低矮植被信號(hào),對林區(qū)0.5米以下近地面層的點(diǎn)云分類起到了根本性的改進(jìn),彌補(bǔ)了幾何濾波分類算法的缺陷。進(jìn)一步標(biāo)記了建筑物和電力線位置,純化了植被點(diǎn)云數(shù)據(jù)集,對Li DAR數(shù)據(jù)提取森林參數(shù)提供了更優(yōu)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時(shí)建立了多次回波的激光雷達(dá)方程組,論證了多回波是造成波形增強(qiáng)參數(shù)不穩(wěn)健的主要原因,為全波形LiDAR技術(shù)的深入研究提出了建議�？偟膩碚f,本文圍繞新型全波形機(jī)載LiDAR林區(qū)數(shù)據(jù)精細(xì)分類的目標(biāo),從幾何定位模型、輻射傳輸模型和數(shù)據(jù)應(yīng)用等多個(gè)角度,提出了新的數(shù)據(jù)解算、信號(hào)解譯和應(yīng)用方法,實(shí)現(xiàn)了從預(yù)處理到數(shù)據(jù)分類的完整技術(shù)框架,落腳于林區(qū)精細(xì)地面模型生成和植被點(diǎn)云提純,提高了LiDAR數(shù)據(jù)質(zhì)量。本文的研究為全波形LiDAR技術(shù)發(fā)展前沿提供了新的思路,為精細(xì)的森林和植被參數(shù)提取創(chuàng)造了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN958.98;S771

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本文編號(hào)：1701579