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ICESat-2（Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2）是美国NASA（National Aeronautics and Space Administration）在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R2和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R2分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。 相似文献
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针对如何以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓的问题,本文提出了一种端到端多残差模块堆叠沙漏网络的建筑物轮廓重构方法。首先,采用多残差模块堆叠沙漏网络提取建筑物角点和边缘特征;其次,利用角点检测模块匹配对应角点的相对位置,以获取候选角点;然后,通过线段采样将候选角点生成候选轮廓线;最后,线验证模块利用候选线段及多残差模块堆叠沙漏网络得到特征图,并验证每个线段是否为建筑物轮廓线,以获得建筑物轮廓重构结果。试验结果表明,在SpaceNet建筑物数据集上,本文方法能检测出建筑物角点及边缘,并有效实现了以端到端可训练的方式重构建筑物轮廓。 相似文献
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针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。 相似文献
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