基于原始探测光子泊松分布特性的直方图去噪算法研究
ICESat-2作为新一代多波束激光测高卫星采用了光子计数体制,其探测数据中存在大量噪声,造成光子数据在轨处理和传输时面临巨大挑战.为了在轨高效地对原始探测数据进行去噪处理,以降低星地传输数据量,本文设计了一种基于原始探测光子泊松分布特性的直方图去噪算法.该算法分为光子点云的垂直直方图化和倾斜直方图化.首先,根据光子传输距离将点云数据段划分为二维格网形成垂直直方图,利用直方图箱光子数的均值和标准差计算信噪分离阈值,并对信号光子赋予低、中和高置信度标签来表征信号可靠性;其次,对识别的中、高置信度光子进行线性拟合获取坡度信息,将光子传输距离投影到沿坡面垂直的方向形成倾斜直方图,进行二次信号光子识别且合并置信度标签;最后,对噪声光子进行剔除以实现原始数据的压缩下传.同时,本文对比研究了基于密度的空间聚类应用(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)算法和对点排序以识别聚类结构(Ordering Points to Identify the Clustering Structure,OPTICS)算法性能.通过8种地类的ATL02数据开展测试实验,结果表明,DBSCAN算法会导致信号光子丢失,而OPTICS算法会产生虚假信号簇,相比之下,直方图算法有效避免了这些问题的产生,并且在实验中对不同地类具有较好的稳健性和适应性.在直方图算法中,垂直直方图算法对信号光子召回率R均为1,查准率P和调和F值平均在0.90以上,相较于垂直+倾斜直方图、DBSCAN和OPTICS的运行效率分别达到12倍、3473倍和1528倍以上,平均运行时间仅0.048 s,可高效实现数据去噪.垂直直方图算法去噪结果初步满足在轨处理效率要求(<0.25 s),本文有望为未来星载光子计数激光雷达数据的在轨去噪提供技术参考.
星载激光雷达、ICESat-2、ATL02、光子计数、点云去噪分级、直方图、空间聚类、在轨处理
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TP311.133;TN958.98;P236
2024-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
1911-1925
