激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理及分析

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
激光雷達(dá)（LiDAR）數(shù)據(jù)處理是遙感和地理空間分析應(yīng)用的基礎(chǔ)。本文介紹三種激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的處理技術(shù)：離散點(diǎn)云、全波形和光子計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。通過(guò)詳細(xì)說(shuō)明主要處理步驟和方法，幫助讀者理解如何確保后續(xù)應(yīng)用的精確性[1]。
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點(diǎn)云處理
點(diǎn)云處理的目標(biāo)是使用特定算法從海量、無(wú)序的三維點(diǎn)云中提取關(guān)鍵特征。處理過(guò)程主要包括去噪、濾波和分類(lèi)步驟。

點(diǎn)云去噪旨在去除噪聲點(diǎn)，同時(shí)保留掃描對(duì)象的局部特征。噪聲主要分為兩類(lèi)：典型噪聲點(diǎn)（如鳥(niǎo)類(lèi)和云層）和非典型噪聲點(diǎn)（系統(tǒng)相關(guān)問(wèn)題）。

6 ^8 e: ^% f: h; L7 W圖1展示了點(diǎn)云去噪的流程，說(shuō)明了處理典型和非典型噪聲點(diǎn)的工作流程。

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圖2展示了機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)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)。

點(diǎn)云濾波利用條件規(guī)則或先驗(yàn)知識(shí)將地面點(diǎn)從非地面點(diǎn)中分離出來(lái)。該過(guò)程考慮了高程差異和地形坡度變化等因素。

- l( a9 V1 a5 ~4 W/ L圖3展示了高壓輸電線走廊中無(wú)人機(jī)激光點(diǎn)云的形態(tài)濾波效果，包括(a)原始點(diǎn)云和(b)濾波后的地面點(diǎn)。
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8 v9 k- d  M& |點(diǎn)云分類(lèi)為場(chǎng)景中的點(diǎn)賦予語(yǔ)義標(biāo)簽。分類(lèi)過(guò)程可以使用語(yǔ)義規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

: |3 }3 [7 C  A; J0 l, n9 L圖4展示了DBSCAN算法的結(jié)果，包括(a)按高程著色的原始點(diǎn)云和(b)聚類(lèi)結(jié)果。

, o/ T5 D- r/ s波形處理
激光雷達(dá)波形處理包括分離目標(biāo)物體的返回信號(hào)并提取結(jié)構(gòu)信息。處理過(guò)程包括去噪、分解、反卷積和特征參數(shù)提取。

2 K5 V7 W/ N3 h: r2 D" y3 E' k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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圖6展示了波形分解，包括(a)初始參數(shù)估計(jì)和(b)LM非線性擬合結(jié)果。
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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。

光子計(jì)數(shù)處理
光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理處理受噪聲影響顯著的弱信號(hào)。主要處理步驟包括光子去噪和分類(lèi)。
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圖8展示了ICESat-2/ATLAS光子計(jì)數(shù)分布的例子：(a)美國(guó)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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8 i# w' S/ e. [圖9展示了光子計(jì)數(shù)去噪過(guò)程：(a)原始數(shù)據(jù)，(b)粗略去噪結(jié)果，(c)精細(xì)去噪結(jié)果，(d)最終信號(hào)光子。

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. D5 p' U  T+ Q- Q) y  f  r圖10展示了地面光子提取過(guò)程：(a)初始地面光子提取，(b)精細(xì)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。
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結(jié)論
9 T  h) v+ L' X, K' Q% X8 F9 T' ~7 L準(zhǔn)確的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)是確保各類(lèi)應(yīng)用精確性的關(guān)鍵。針對(duì)離散點(diǎn)云、全波形或光子計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，每種類(lèi)型都需要特定的處理步驟和考慮因素來(lái)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(lèi)型的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提供了基礎(chǔ)。

; w/ {# h. z; G( g參考文獻(xiàn)
4 m1 C4 P% r* y4 e[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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