【技术实现步骤摘要】
一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法
本专利技术涉及星载激光测高数据处理
，特别涉及一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法。
技术介绍
全波形激光雷达技术能够记录地物回波脉冲的完整波形信息，通过分析后向散射波形，可以得到包括激光脚点在内的地物的物理属性，反映地物的垂直分布特征。随着激光雷达技术的发展，星载全波形激光雷达技术成为一种有效的主动对地观测手段。1999年，NASA设计了一套机载大光斑激光测高仪系统LVIS(LaserVegetationImagingSensor)，该系统能够数字化采样激光发射脉冲和回波脉冲，获取子树冠和冠层顶部地形数据。NASA在2003年发射了第一颗主要用于极地冰量测量的冰、云和陆地海拔测量卫星ICESat(Ice,Cloud,andlandElevationSatellite)，该卫星搭载了地球激光测高系统GLAS(GeoscienceLaserAltimeterSystem)。GLAS能够记录被探测地物返回脉冲的全波形信息，可用于地表高程测量和地物高度提取等。对于全波形激光雷达技术而言，全波形数据的处理是一个关键步骤，而全波形数据的处理方法主要有三种，即阈值法，反卷积法和波形分解法。相比较前两种方法，常采用基于高斯分解的波形分解方法对接收波形进行处理。现有技术主要针对的是地面和机载激光雷达的全波形数据处理。对于星载的大光斑激光雷达全波形数据而言，由于其全波形信号信噪比低，且易受地表坡度和复杂度的影响。因此，星载激光雷达全波形数据的处理是一个关键问题...
【技术保护点】
1.一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S1，对星载大光斑激光雷达全波形数据包括的每个原始回波波形数据进行预处理，以判断每个所述原始回波波形是否为有效原始回波波形，并对所述有效原始回波波形进行一维高斯滤波处理，得到滤波后的回波波形；/n步骤S2，检测所述滤波后的回波波形中的明显峰值点和与所述明显峰值点对应的拐点，基于检测到的明显峰值点和与所述明显峰值点对应的拐点，判断检测到的所述明显峰值点是否有效，并估计有效峰值点对应的高斯分量的参数的初始值；/n步骤S3，检测所述有效明显峰值点两侧的叠加高斯分量，并估计所述叠加高斯分量的参数初始值；/n步骤S4，对所述滤波后的回波波形中检测到的高斯分量的总个数进行更新并对所述高斯分量的参数进行最优化估计。/n
【技术特征摘要】
1.一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，对星载大光斑激光雷达全波形数据包括的每个原始回波波形数据进行预处理，以判断每个所述原始回波波形是否为有效原始回波波形，并对所述有效原始回波波形进行一维高斯滤波处理，得到滤波后的回波波形；
步骤S2，检测所述滤波后的回波波形中的明显峰值点和与所述明显峰值点对应的拐点，基于检测到的明显峰值点和与所述明显峰值点对应的拐点，判断检测到的所述明显峰值点是否有效，并估计有效峰值点对应的高斯分量的参数的初始值；
步骤S3，检测所述有效明显峰值点两侧的叠加高斯分量，并估计所述叠加高斯分量的参数初始值；
步骤S4，对所述滤波后的回波波形中检测到的高斯分量的总个数进行更新并对所述高斯分量的参数进行最优化估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下子步骤：
步骤S1.1，估计所述星载大光斑激光雷达全波形数据中的每个所述原始回波波形的背景噪声水平；
步骤S1.2，基于所述背景噪声水平设置背景噪声阈值，并将所述原始回波波形的采样点的最大振幅值与所述背景噪声阈值进行比较，以判断所述原始回波波形是否为有效原始回波波形，并仅保留所述有效原始回波波形；
步骤S1.3，对所述有效原始回波波形进行一维高斯滤波处理，得到滤波后的回波波形。
步骤S1.4，计算滤波后的回波波形的采样点的最大振幅值，并将所述最大振幅值与该回波波形的背景噪声阈值进行比较，如果所述最大振幅值小于等于所述背景噪声阈值，则保留滤波前的原始有效回波波形，否则，保留滤波后的回波波形。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S1.1中，所述原始回波波形的背景噪声水平包括所述原始回波波形的背景噪声的平均值μn和背景噪声的标准差δn，其中：
背景噪声的平均值μn的计算公式如下式所示：
其中，N为选取的某个原始回波波形中采样点数的总和，n(优选的，n取20)为在所述原始回波波形的采样点中开头部分的和结尾部分分别选取的采样点数，Vi是第i个采样点的振幅。
背景噪声的标准差δn的计算公式如下式所示：
其中，N为选取的某个原始回波波形中采样点数的总和，n(优选的，n取20)为在所述原始回波波形的采样点中开头部分的和结尾部分分别选取的采样点数，Vi是第i个采样点的振幅。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在步骤S1.1中，根据以下公式设置背景噪声的阈值(th)：
th＝μn+m·δn
其中，th为背景噪声阈值，μn为背景噪声的平均值，δn为背景噪声的标准差，m为常数值(优选的，m取4.5)。
其中，如果原始回波波形中采样点的最大振幅值大于背景噪声阈值(th)，则该原始回波波形可被判定为有效原始回波波形，否则将该原始回波波形判定为噪声回波波形，并仅保留有效原始回波波形。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1.3具体包括以下子步骤：
步骤S1.3.1，确定一维高斯滤波器的宽度和一维高斯滤波器的窗口大小，其中，一维高斯滤波器的宽度(σ)选择为所述星载激光雷达的发射波形的半高宽(FWHM)；一维高斯滤波器窗口W大小如下式计算：
W＝1+2·ceil(3·σ)
其中，ceil(x)为函数，其功能是返回大于或者等于指定表达式的最小整数，W为一维高斯滤波器的窗口大小，σ为一维高斯滤波器的宽度；
步骤S1.3.2，计算一维高斯滤波器的高斯卷积核，具体计算如下式所示：
C＝floor(W/2)+1
其中，K(i)为一维高斯滤波器的高斯卷积核，W为一维高斯滤波器的窗口大小，C为高斯模板中心位置，σ为一维高斯滤波器的宽度，floor(x)为函数，其功能是取不大于x的最大整数。
将高斯的卷积核中的值进行归一化处理，具体计算如下式所示：
其中，K(i)为一维高斯滤波器的高斯卷积核，W为一维高斯滤波器的窗口大小，C为高斯模板中心位置，σ为一维高斯滤波器的宽度。
步骤S1.3.3，基于确定的一维高斯滤波器的宽度和窗口大小以及高斯卷积核，对所述有效原始回波波形中的所有的采样点进行一维高斯滤波。
具体的，根据下述公式对有效原始回波波形中所有的采样点进行一维高斯滤波：
其中，y(i)为滤波前的有效原始回波波形的第i个采样点的振幅值，Y(i)为滤波后的回波波形的第i个采样点的振幅值，L＝floor(W/2)，W为一维高斯滤波器的窗口大小，K(L+j+1)为一维高斯滤波的高斯卷积核，N为有效原始回波波形中采样点的总个数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下子步骤：
步骤S2.1，通过邻域窗口遍历所述滤波后的回波波形，来检测所述滤波后的回波波形中的明显峰值点；
步骤S2.2，计算所述滤波后的回波波形的采样点的二阶导数，并根据相邻的两个采样点的二阶导数是否异号的准则，检测所述明显峰值点左右两侧的拐点；
步骤S2.3，基于检测到的明显峰值点和与所述明显峰值点对应的拐点，判断所述明显峰值点是否有效；
步骤S2.4，估计确定的所述有效明显峰值点对应的高斯分量的参数的初始值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S2.3具体包括以下子步骤：
步骤S2.3.1，如果明显峰值点的左侧拐点和右侧拐点均不存在，则判定所述明显峰值点为无效峰值点；如果仅存在左侧拐点，则执行步骤S2.3.2-S2.3.4，如果仅存在右侧拐点，则执行步骤S2.3.5-S2.3.7，如果同时存在左侧拐点和右侧拐点，则执行步骤S2.3.8-S2.3.10；
步骤S2.3.2，计算所述明显峰值点的所有左侧拐点的时间坐标的平均值；
其中，μL为明显峰值点的所有左侧拐点的时间坐标的平均值，m为明显峰值点的左侧拐点的总数，为明显峰值点左侧第k个拐点的时间坐标值。
步骤S2.3.3，基于所述所有左侧拐点的时间坐标的平均值和所述明显峰值点的时间坐标值，计算所述左侧拐点到所述明显峰值点的时间距离；
dL＝|μL-X(i)|
其中，dL为左侧拐点到明显峰值点的时间距离，X(i)为明显峰值点Y(i)对应的时间坐标，μL为明显峰值点的所有左侧拐点的时间坐标的平均值。
步骤S2.3.4，判断所述左侧拐点到所述明显峰值点的时间距离是否大于等于星载激光雷达的发射波形的半高宽的一半，如果是，则确定所述明显峰值点为有效峰值点，否则为无效峰值点；
其中，dL为左侧拐点到明显峰值点的时间距离，FWHM为所述星载激光雷达的发射波形的半高宽。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐新明，刘诏，高小明，薛玉彩，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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