小光斑LiDAR波形数据特征参数形成机理及提取算法研究

针对小光斑波形数据处理的面临的主要难点，本研究主要做如下工作：对样本区内布设和选择的多种类型和特点的样本进行数据采集，得到代表性的波形数据，建立样本库，采集样本的基础地理数据，将两者对照，使用统计分析的方法，系统研究、总结波形特征参数与地形地物间的对应关系、形成机理、影响因素和变化规律，形成相应理论；分析和探测波形数据中的系统噪声、随机噪声和无效数据，提出相应的处理方法，提高数据质量，减少数据处理工作量；提出适合的建立索引和快速索引算法，为后续处理提供基础；整体分析波形数据，沿着时间维度顺序扫描所有数据，使用具有鲁棒性的极值求解方法，求出波峰，波谷，进而解算全部波形特征参数；根据上述方法和理论，设计激光脚点提取算法和DEM生成算法，使用实测数据加以验证。以期建立样本库，并系统研究小光斑LiDAR波形数据特征参数形成机理和提取方法，在波形数据处理和应用的理论和方法上取得突破。

目前，主流的商业LiDAR设备都能够提供波形数据（full-waveform）。波形数据是将对光斑内各点反射信号按时间先后顺序,以很小的采样间隔进行采样并记录，与传统的点云数据相比，LiDAR波形数据能够大幅度提高点云数据的密度和定位精度，得到反映地形和地物几何和辐射特性的波形特征参数，从而提高LiDAR技术的应用深度和广度。目前波形数据的处理还处于初步研究阶段，能够处理波形激光雷达数据的商业软件很少，且都是针对单一具体的硬件型号，地学应用功能缺乏。.本研究通过对样本区内布设和选择的多种类型和特点的样本进行数据采集，得到代表性的波形数据，与样本的基础地理数据相对照，系统研究、总结波形特征参数与地形地物间的对应关系、形成机理、影响因素和变化规律；对波形数据的噪声去除、无效数据去除、数据管理进行研究，形成快速有效的数据检索方法；研究简单、实用的波形特征参数提取算法；设计激光脚点提取算法和DEM生成算法，在实际工程中加以验证并改进和优化上述理论和方法；以期在小光斑LiDAR波形数据处理和应用的理论和方法上取得突破。.经过4年的深入研究，本项目达到了上述目标。主要成果有：.（1）研究了波形数据预处理的方法。对波形数据的组织进行研究，实现了有效的数据组织方法；收集、整理和分析了大量LiDAR波形数据，对数据的特点有所熟悉和掌握，提出了针对性的降噪理论和有效方法并实现。.（2）研究并实现了波形数据参数特征提取算法。对波形特征参数的种类、性质进行了研究，确定提取波峰个数、波峰位置、半波宽、振幅等参数为目标。设计并实现了噪声去除、初值估计、参数优化等算法，建立了一套波形数据分解，参数提取的原型系统。.（3）使用实测数据研究波形特征参数的机理和规律，建立了实验性的样本数据库，初步进行了利用波形特征参数进行目标分类的研究。.（4）针对分解形成的LiDAR数据，进行了与影像融合处理的研究并进行了行业应用。.目前共发表文章6篇，其中SCI检索2篇，核心刊物两篇，获得省部级科技奖二项。申请专利两项（处于公示阶段）。培养硕士研究生6名。