ICESat-2星载光子计数激光雷达数据处理与应用研究进展

ICESat-2/ATLAS系统首次采用微脉冲多波束光子计数激光雷达技术，其在探测方式、数据处理方法、应用的广度和深度等方面与ICESat-1/GLAS存在明显差异。首先介绍了ICESat-2及ATLAS的性能指标、数据特点和产品信息，详细分析了光子点云去噪和分类两个关键技术，以及各算法的适应性及难点，总结了ICESat-2数据在冰盖和海冰高程测量及其变化监测、地面高程提取、森林高度提取和生物量估算、湖泊水位和蓄水量变化监测等方面的应用，最后展望了光子数据处理和应用的发展趋势和前景。     

顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法研究

现行常用的金字塔模型构建矢量瓦片方法普遍未考虑空间对象的分布特征,导致同一层级矢量瓦片之间的数据量不均衡,引起瓦片数据加载渲染效率差异和并发一致性问题.为此提出一种顾及要素空间分布特征的稠疏矢量瓦片构建方法.该方法在保证矢量瓦片金字塔模型多分辨率特性的同时,对每一层级中要素数据量大的瓦片进行层次分解,形成了稠疏空间格网,从而实现同一层级矢量瓦片间的数据量相对均衡.实验表明,该方法实现了矢量瓦片访问时的负载均衡,提升了矢量瓦片的加载渲染效率,获得了更好的用户体验.     

大光斑LiDAR全波形数据小波变换的高斯递进分解

高斯分解是波形激光雷达数据预处理的常用方法,但在应用于大光斑全波形激光雷达数据中的叠加波时却难以发挥作用,为此提出一种基于小波变换的高斯递进波形分解方法.首先,利用小波变换多尺度分析特性检测出目标地物并准确估算组分特征参数,进而建立高斯模型优化特征参数;然后通过拟合精度指标,判断是否需要添加新组分进行逐级递进分解,确定最终模型及其组分构成,最终实现全波形激光雷达数据的波形分解.为了验证算法的有效性,分别对实验数据使用本文算法和常用的基于拐点匹配的高斯分解法进行分析,结果表明,本文算法提取的目标数几乎是拐点匹配算法的2倍,可以有效地从叠加波中检测出目标组分,且拟合精度高于98%.