激光雷達數(shù)據(jù)處理及分析

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引言
激光雷達（LiDAR）數(shù)據(jù)處理是遙感和地理空間分析應用的基礎(chǔ)。本文介紹三種激光雷達數(shù)據(jù)的處理技術(shù)：離散點云、全波形和光子計數(shù)數(shù)據(jù)。通過詳細說明主要處理步驟和方法，幫助讀者理解如何確保后續(xù)應用的精確性[1]。
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) C5 X( X5 i- Z/ L1 q點云處理
點云處理的目標是使用特定算法從海量、無序的三維點云中提取關(guān)鍵特征。處理過程主要包括去噪、濾波和分類步驟。
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  c; R, k3 ^9 ^* f/ i+ {3 r點云去噪旨在去除噪聲點，同時保留掃描對象的局部特征。噪聲主要分為兩類：典型噪聲點（如鳥類和云層）和非典型噪聲點（系統(tǒng)相關(guān)問題）。
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0 h+ e, m; ?2 ]: f1 v圖1展示了點云去噪的流程，說明了處理典型和非典型噪聲點的工作流程。
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圖2展示了機載激光雷達點云去噪的示例，顯示了(a)含噪聲的原始數(shù)據(jù)和(b)去噪后的清潔數(shù)據(jù)。
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點云濾波利用條件規(guī)則或先驗知識將地面點從非地面點中分離出來。該過程考慮了高程差異和地形坡度變化等因素。
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圖3展示了高壓輸電線走廊中無人機激光點云的形態(tài)濾波效果，包括(a)原始點云和(b)濾波后的地面點。

點云分類為場景中的點賦予語義標簽。分類過程可以使用語義規(guī)則或機器學習方法。

圖4展示了DBSCAN算法的結(jié)果，包括(a)按高程著色的原始點云和(b)聚類結(jié)果。

8 Y, \7 y0 D; Y. B- F0 ^波形處理
0 p4 A) V- G" d; l: r激光雷達波形處理包括分離目標物體的返回信號并提取結(jié)構(gòu)信息。處理過程包括去噪、分解、反卷積和特征參數(shù)提取。
; F0 G6 A" @6 ^1 F& x# u7 Q
" k: J3 v! v3 [, P" r圖5展示了不同方法的波形去噪結(jié)果：(a)原始波形，(b)均值濾波結(jié)果，(c)高斯濾波結(jié)果，(d)EMD-soft濾波結(jié)果，(e)小波軟閾值濾波結(jié)果。

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7 M/ L: ]2 n8 H0 X- I1 g圖6展示了波形分解，包括(a)初始參數(shù)估計和(b)LM非線性擬合結(jié)果。


圖7展示了波形反卷積，包括(a)原始接收波形，(b)發(fā)射波形，(c)反卷積后的波形。
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光子計數(shù)處理
& k/ Y: J( h& A% E6 Q光子計數(shù)激光雷達數(shù)據(jù)處理處理受噪聲影響顯著的弱信號。主要處理步驟包括光子去噪和分類。
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. k9 G% z) u# `" g# U8 O, {圖8展示了ICESat-2/ATLAS光子計數(shù)分布的例子：(a)美國加利福尼亞的森林區(qū)域，(b)格陵蘭冰蓋，(c)青藏高原湖泊。
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9 }3 F& Q9 t8 U  m! z圖9展示了光子計數(shù)去噪過程：(a)原始數(shù)據(jù)，(b)粗略去噪結(jié)果，(c)精細去噪結(jié)果，(d)最終信號光子。

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圖10展示了地面光子提取過程：(a)初始地面光子提取，(b)精細地面光子提取，(c)地面光子加密，(d)地面擬合結(jié)果。
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圖11展示了冠層光子提�。�(a)冠層表面附近噪聲光子去除和(b)冠層頂部表面擬合結(jié)果。

結(jié)論
% `  r, d: \; l準確的激光雷達數(shù)據(jù)處理技術(shù)是確保各類應用精確性的關(guān)鍵。針對離散點云、全波形或光子計數(shù)數(shù)據(jù)，每種類型都需要特定的處理步驟和考慮因素來確保結(jié)果質(zhì)量。本文討論的技術(shù)和方法為有效處理不同類型的激光雷達數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)。
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* ?+ U4 O' z$ y8 u. L: r; K3 f參考文獻
[1] C. Wang, X. Yang, X. Xi, S. Nie, and P. Dong, Introduction to LiDAR Remote Sensing. Boca Raton, FL: CRC Press, 2024.
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