共查询到16条相似文献，搜索用时 124 毫秒
1.
随着数据存储能力和处理速度的提高,小光斑机载激光雷达系统已经可以通过数字化采样来存储整个反射波形,而不仅仅是由系统提取出来的三维坐标(即离散点云).分析波形数据最重要的优点之一是可以在后处理过程中让使用者自己来提取三维坐标.一般的分解方法基于非线性最小二乘的多项式拟合,或者有设备厂商提供的简单阈值法,无法获得高精度的分解结果.本文使用改进的EM脉冲检测算法得到回波脉冲的位置和宽度,证明是一种性能可靠、精度较高的波形分解算法. 相似文献
2.
在机载激光测深系统中,水面与水底回波信号的提取精度是影响系统测深能力的关键因素,然而传统的信号提取方法易受噪声影响,精度低,对测量环境的适应性差。针对上述问题,提出一种全局收敛LM(Levenberg Marquardt)算法优化的机载激光测深信号提取方法。首先通过模糊筛选得到较为可靠的初值;然后利用基于全局收敛LM的波形分解算法对波形进行分析建模,从而获取每个初值点的高斯分解参数;最后通过多条件筛选确定精确的水面、水底回波信号位置。利用实测数据和模拟数据分别进行实验,结果表明提出方法对回波信号具有较高的检测正确率,且稳定性较强。 相似文献
3.
4.
基于改进Marquardt法的非线性测量数据处理 总被引：5，自引：0，他引：5
在加入阻尼因子以改善系数阵性质的阻尼最小二乘法（即Marquardt法）中，选择一个合适的阻尼因子是十分困难的，它需要多次求解线性方程组。文中采用改进的Marquardt法进行非线性测量数据处理，大大减少了计算工作量。 相似文献
5.
受作业环境与扫描条件的影响,机载激光测深全波形数据处理所得的参数分量初值精度通常较低,需采用优化方法在此基础上进一步调整分量参数以提高波形分解精度。本文代表性地选取了非线性阻尼最小二乘方法(Levenberg-Marquardt,LM)和期望最大化方法(expectation-maximization,EM)两种不同的参数优化方案,针对机载激光测深全波形数据的波形分解参数优化问题,结合实测和模拟波形数据对两种优化方法在相同初值条件下的波形模拟精度、扫描条件及其响应,以及水深估计偏差等方面的特征进行了详细的对比分析,着重探讨了两种参数优化方法所得结果的准确度与稳定性,并对其主要技术特征与效果差异进行了总结。 相似文献
6.
针对测绘领域中函数模型为非线性函数的线性组合的特殊结构,本文提出了基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法。该方法首先利用变量投影算法消除可分离非线性模型中的线性参数,将包含两类参数的原非线性优化问题转化为仅含有非线性参数的最小二乘问题。然后,基于Moore-Penrose广义逆矩阵的微分和立体矩阵理论计算最小二乘目标函数的一阶导数,进而采用非线性优化的LM方法求解非线性参数的最优估值。最后,根据最小二乘方法求解线性参数的最优估值。通过指数函数模型拟合和机载LiDAR全波形参数求解试验与传统参数不分离优化方法进行对比,结果表明,基于Moore-Penrose广义逆和立体矩阵的可分离非线性最小二乘解算方法对待求参数初值依赖性低,同时避免了迭代过程中线性参数导致的病态问题,算法稳定性好,为测绘领域中可分离非线性最小二乘问题的解算提供了一种思路,也拓展了可分离非线性最小二乘方法的应用。 相似文献
7.
针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。 相似文献
8.
全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法 总被引：1，自引：1，他引：0
传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合精度。为了实现可变数波形分解,本文提出了一种自动确定波形分解数的方法。假定波形数据服从混合高斯分布,并以此建立理想的波形模型;定义用于控制理想模型与实际波形拟合程度的能量函数,用吉布斯分布构建或然率;根据贝叶斯定理构建刻画波形分解的后验概率模型;设计可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛(reversible jump Markov chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟该后验概率模型,以确定波形分解数并同时完成波形分解。为了验证提出算法的正确性,分别对不同区域的ICESat-GLAS波形数据进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
9.
CORS站坐标运动特征预测分析是维持CGCS2000(2000国家大地坐标系)框架准确性和现势性的重要基础.针对目前CORS站高程数据建模采用线性最小二乘给定固定整年周期项与实际周期存在偏差的问题,提出一种非线性速度场建模预测方法.该方法首先将线性最小二乘的解作为非线性最小二乘初值求解出非线性模型的数学表达式,然后进行... 相似文献
10.
应用非线性最小二乘平差方法--阻尼最小二乘法研究了数字化数据误差处理,并将该方法与最小二乘条件平差进行了比较.理论和实验表明,在处理较大数字化数据误差时采用阻尼最小二乘平差方法,减弱了在条件方程线性化过程中产生的模型误差,提高了计算精度. 相似文献
11.
全波形激光雷达的波形优化分解算法 总被引：1，自引：0，他引：1
随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术。为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一。针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度。针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
12.
全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。 相似文献
13.
大光斑激光雷达数据已广泛应用于森林冠层高度提取,但通常仅限于地形坡度小于20°的平缓地区。在地形坡度大于20°的陡峭山区,地形引起的波形展宽使得地面回波和植被回波信息混合在一起,给森林冠层高度提取带来巨大挑战。本文利用激光雷达回波模型和地形信息,提出了一种模型辅助的坡地森林冠层高度反演算法。该方法以激光雷达回波信号截止点为参考,定义了波形高度指数H50和H75,使用激光雷达回波模型与已知地形信息模拟裸地的激光雷达回波,将裸地回波信号截止点与森林激光雷达回波信号截止点对齐,利用裸地回波计算常用的波形相对高度指数RH50和RH75,对森林冠层高度进行反演。并与高斯波形分解法和波形参数法的反演结果进行了比较。研究结果表明:(1)利用所提取的波形指数RH50和RH75对胸高断面积加权平均高(Lorey’s height)进行了估算,在坡度小于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的估算结果与实测值线性拟合的相关系数(R2)分别为0.70,0.78和0.98,对应的均方根误差(RMSE)分别为2.90 m,2.48 m和0.60 m,模型辅助法略优于其他两种方法;(2)在坡度大于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的R2分别为0.14,0.28和0.97,相应的RMSE分别为4.93 m,4.53 m和0.81 m,模型辅助法明显优于其他两种方法;(3)在0°—40°时,模型辅助法对Lorey’s height估算结果与实测值的R2为0.97,RMSE为0.80 m。本研究提出的模型辅助法具有更好的地形适应性,在0°—40°的坡度范围内具备对坡地森林冠层高度反演的潜力。 相似文献
14.
针对EM(Expectation Maximization)波形分解算法具有多次迭代和大量乘、除、累加等高密集运算的特点,提出一套将EM算法在通用计算图形处理器GPGPU上并行化的方案。针对通用并行计算架构CUDA的存储层次特点,设计总体的并行方案,充分挖掘共享存储器、纹理存储器的高速访存的潜能;根据波形采样值采用字节存储的特征,利用波形采样值的直方图求取中位数,从而降低求噪音阈值的计算复杂度;最后,采用求和规约的并行策略提高EM算法迭代过程中大量累加的计算效率。实验结果表明,当设置合理的并行参数、EM迭代次数大于16次、数据量大于64 M时,与单核CPU处理相比,GPU的加速比达到了8,能够显著地提高全波形分解的效率。 相似文献
15.
Light Detection and Ranging (LiDAR) waveforms are being increasingly used in many forest and urban applications, especially for ground feature classification. However, most studies relied on either discretizing waveforms to multiple returns or extracting shape metrics from waveforms. The direct use of the full waveform, which contains the most comprehensive and accurate information has been scarcely explored. We proposed to utilize the complete waveform to test its ability to differentiate between objects having distinct vertical structures using curve matching approaches. Two groups of curve matching approaches were developed by extending methods originally designed for pixel-based hyperspectral image classification and object-based high spatial image classification. The first group is based on measuring the curve similarity between an unknown waveform and a reference waveform, including curve root sum squared differential area (CRSSDA), curve angle mapper (CAM), and Kullback–Leibler (KL) divergence. The second group assesses the curve similarity between an unknown and reference cumulative distribution functions (CDFs) of their waveforms, including cumulative curve root sum squared differential area (CCRSSDA), cumulative curve angle mapper (CCAM), and Kolmogorov–Smirnov (KS) distance. When employed to classify open space, trees, and buildings using ICESat waveform data, KL provided the highest average classification accuracy (87%), closely followed by CCRSSDA and CCAM, and they all significantly outperformed KS, CRSSDA, and CAM based on 15 randomized sample sets. 相似文献
16.
波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献