[发明专利]一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法

说明书

本发明公开了一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法，该方法包括以下步骤：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，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，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，检测有效明显峰值点两侧的叠加高斯分量，并估计叠加高斯分量的参数初始值；步骤S4，对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。本发明结合拐点匹配和迭代优化算法，改进高斯分量的初始检测策略，得到了较好的回波波形的高斯分量初始估计。

技术领域

本发明涉及星载激光测高数据处理技术领域，特别涉及一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法。

背景技术

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(Laser Vegetation Imaging Sensor)，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,and land Elevation Satellite)，该卫星搭载了地球激光测高系统GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)。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。

对于星载的大光斑激光雷达全波形数据处理而言，目前主要以面向应用为主，在全波形数据的处理上，还未充分的考虑到不同的地表覆盖状况，且没有同时针对叠加波形、复杂多峰波形以及弱回波波形的分解难点的技术方案。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种星载大光斑激光雷达全波形数据分解方法，解决不同地表覆盖类型条件下的星载激光雷达全波形数据的分解问题，特别是接收波形数据中的叠加波形、复杂多峰波形以及弱回波波形的检测和分解问题，以提高地物的波形特征参数的提取精度，进而提高卫星激光高程控制点的提取精度和地物参数反演的精度。由此可见，本发明的技术方案可充分地消除由于现有技术的限制和缺陷导致的一个或多个问题。

本发明提供了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包含的高斯分量的个数进行更新并对所述高斯分量的参数进行最优化估计。

优选的，步骤S1具体包括以下子步骤：