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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
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目前常用的小光斑机载LiDAR波形数据与系统点云数据的来源相关性较大,波形数据的优势难以严格定量地评价和比较。LeicaALS60机载LiDAR系统记录的全波形数据与点云数据相对独立,点云数据来自硬件系统脉冲探测方法,而波形数据是未加处理的原始回波序列。本文对原始波形数据进行分解获取发射脉冲的全部回波,与系统探测点云进行了定量对比,并选取典型林区和城区数据,得到波形在两种地物类型中垂直信息获取能力的定量表征参数。结果表明,波形数据对不同地物类型均能丰富垂直结构信息和提高点云垂直分辨率,且这种提高在林区表现优于城区人工建筑和裸地;激光对树木冠层的穿透能力更明显地表现在回波波形信息中,相较于传统点云激光雷达,全波形LiDAR在森林垂直参数获取方面潜力更大。 相似文献
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近海卫星测高波形分类与判别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对近海测高数据可用率低下以及传统重跟踪技术的局限性,该文提出了基于动态聚类分析的测高波形分类方法以及基于移动最小距离的波形判别方法,并给出了确定最佳分类数的有效性指标。实现了海洋波形与非海洋波形正确识别,为处理海量测高波形以及根据波形研究最佳重跟踪算法提供了便利。以穿过台湾海峡和台湾近岸的TOPEX/Poseidon波形数据为例进行试验,结果表明,测高波形分为海洋波形、尖锥波形和其他散射波形3类时聚类效果最佳。与OCOG、移动相关系数和β-5等方法的分类结果对比分析表明,本文提出的方法具有一定优势。 相似文献
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以贝加尔湖为例,利用Jason-1测高卫星7年(2002—2008)、Jason-2测高卫星8年(2009—2016)的波形数据,采用极值法对波形进行重定,计算贝加尔湖水位异常时间序列。通过重定前后提取的湖面水位时间序列与4个实地测量站数据进行对比,发现波形重定前后的卫星测高水位变化数据与测量站数据差值的平均值能提高2 cm左右,波形重定后标准差相较波形重定前能提高40%左右,表明采用极值波形重定算法能显著提高卫星测高数据精度,可以作为一种计算波形改正数的方法。 相似文献
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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