[发明专利]一种星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法

权利要求书

1.一种星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：以单位距离为分割标准，对星载光子计数激光雷达数据D在高程方向上进行分割，共分割为n个分割单元，其中n为分割单元的总个数；

S2：分别统计D中最前50个分割单元中的点个数H₁～H₅₀，并计算其均值P1和标准差σ1，

S3：分别统计D中最后50个分割单元中的点个数H_n-49～H_n，并计算其均值P2和标准差σ2，

S4：分别计算D中最前和最后50个分割单元信号起始平均噪声N1和信号结束平均噪声N2：

N1＝P1+α×σ1，

N2＝P2+α×σ2；

S5：计算总体噪声水平N_level：

S6：根据总体噪声水平N_level对星载光子计数激光雷达数据D进行粗去噪，得到粗去噪数据D′；

S7：设定椭圆长半轴a和椭圆短半轴b的值，并计算得到椭圆形状参数Aspect：

S8：定义一基于椭圆形状参数Aspect的椭圆距离搜索函数

S9：设定KNN邻近算法中k的值，利用椭圆距离搜索函数以及KNN邻近算法计算椭圆长半轴a和椭圆短半轴b对应的KNN邻近距离，并将该KNN邻近距离作为椭圆距离；

S10：以k的值作为限制条件，根据该椭圆距离迭代计算所有满足该限制条件的第K距离邻域，其中，任意两个点O、点P之间的第K可达距离定义为：

distances_MinPts(P，O)＝max{K-distances_MinPts(O)，d(P，O)}；

S11：根据第K距离邻域，迭代计算所有满足该限制条件的局部可达密度函数，任意一点P的局部可达密度函数如下式：

S12：根据局部可达密度函数，迭代计算粗去噪数据D′中每一点的局部椭圆距离离群因子，任意一点P的局部椭圆距离离群因子为点P的邻域点N_k(P)的局部可达密度与点P的局部可达密度之比的平均值；

S13：以上述局部椭圆距离离群因子的全部分数的T分位数为阈值，进行信号和噪声的划分，大于等于T分位数阈值的点即视为信号点，低于T分位数阈值的点即视为噪声点；

S14：根据T分位数阈值，对粗去噪数据D′进行精细去噪，得到精细去噪数据D″。

2.根据权利要求1所述的星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，星载光子计数激光雷达数据D的数据格式为科学数据格式HDF5或文本格式。

3.根据权利要求1所述的星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，步骤S1中，单位距离为1米。

4.根据权利要求1所述的星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，步骤S4中，α的值为1、2或3。

5.根据权利要求1所述的星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，步骤S9中，k为整数并且3≤k≤20。

6.根据权利要求1所述的星载光子计数激光雷达数据快速去噪滤波方法，其特征在于，步骤S13中，T为95％。