检索结果-南通市图书馆

红外与激光工程 2022年第1期51卷 248-258页

作者：朱天豪周辉石岩张千胤武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

全波形星载激光测高仪的接收波形特征参数可以用于反演目标的形貌信息,传统的波形处理算法不能用于混叠严重以及偏离高斯形态的多模式波形特征参数提取。针对混叠严重的多模式回波,提出一种基于偏正态拟合模型,使用激励Richardson-Lucy... 详细信息

全波形星载激光测高仪的接收波形特征参数可以用于反演目标的形貌信息,传统的波形处理算法不能用于混叠严重以及偏离高斯形态的多模式波形特征参数提取。针对混叠严重的多模式回波,提出一种基于偏正态拟合模型,使用激励Richardson-Lucy反卷积算法、逐层分解算法、梯度下降法和非线性最小二乘拟合算法相组合的波形特征参数提取方法。采用已知参数的波形数据集、机载仿真波形数据集和全球生态系统动态调查(GEDI)激光雷达波形数据,基于波形相关系数与均方根误差(RMSE)、波形特征参数相对误差、波形分量个数提取正确率等评价指标开展波形处理试验,并将处理结果与传统的高斯分解结果进行比较分析。已知参数波形数据集处理结果的平均波形相关系数提升了约2%,RMSE降低了约47%,波形特征参数相对误差平均降低了约5%,分量个数提取正确率提升了约34%;机载仿真数据和GEDI波形数据处理结果的平均波形相关系数分别提升了约1%和2%,RMSE分别降低了约56%和54%。同时,开展了陡坡区域植被高度解算的仿真试验,得到的植被高度准确程度明显高于传统方法。所有处理结果均表明该方法更有利于多模式回波特征参数的提取以及目标参数的反演。

关键词：全波形激光测高多模式回波特征参数提取偏正态模型激励反卷积

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