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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
2.
Adrian A. Borsa Jean-Bernard Minster Bruce G. Bills Helen A. Fricker 《Journal of Geodesy》2007,81(2):157-170
We develop and test an algorithm for modeling and removing elevation error in kinematic GPS trajectories in the context of
a kinematic GPS survey of the salar de Uyuni, Bolivia. Noise in the kinematic trajectory ranges over 15 cm and is highly autocorrelated,
resulting in significant contamination of the topographic signal. We solve for a noise model using crossover differences at
trajectory intersections as constraints in a least-squares inversion. Validation of the model using multiple realizations
of synthetic/simulated noise shows an average decrease in root-mean-square-error (RMSE) by a factor of four. Applying the
model to data from the salar de Uyuni survey, we find that crossover differences drop by a factor of eight (from an RMSE of
5.6 to 0.7 cm), and previously obscured topographic features are revealed in a plan view of the corrected trajectory. We
believe that this algorithm can be successfully adapted to other survey methods that employ kinematic GPS for positioning. 相似文献
3.
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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????2004??2008???ICESat???????????????GLA12???????????????????????????????????????仯????????????????????????????????????仯??????????????????????????????3 m??????????????????????仯????????????????????????????????? 相似文献
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基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明:在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8;SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m;当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。 相似文献
6.
SRTM3和ASTER GDEM V2数据具有较高的空间分辨率和广泛的覆盖范围,对于地学研究具有重要意义;但在不同地形复杂度和地面覆盖物区域,两类数据的误差分布并不均匀。SRTM3和ASTER GDEM V2数据自公布以来,其精度修正一直是研究热点。然而大范围区域精度验证缺乏有效手段,传统方法可靠性差且数据获取成本较高。自ICESat-1数据公开以来,它们已成为SRTM3和ASTER GDEM V2精度评定的主要检核点。为此,本文以山东省为研究区域,借助ICESat-1评估了SRTM3和ASTER GDEM V2的高程精度,并根据插值误差曲面对两种DEM进行了修正。分析表明,原始SRTM和ASTER高程中误差分别为5.57 m和7.20 m,均高于标称精度;随着坡度的增大,高程精度呈降低的趋势。通过分析土地覆盖类型与误差分布关系表明:农田、灌丛土地类型精度较高;森林、湿地精度较低。分别采用反距离加权、普通克里金、地形转栅格和自然邻域插值方法构建误差曲面。结果表明:不同的插值方法构建的误差曲面的特征和精度也不同。其中,反距离加权修正的效果最佳,其次是地形转栅格和自然邻域,而普通克里金修正的效果最差。 相似文献
7.
两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84cm·a^-1,体积变化速率为-301.37±15.16km^3·a^-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性. 相似文献
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南极数字高程模型（DEM）是南极冰盖研究的基础数据,目前国际通用的全南极DEM数据主要有JLB97 DEM、RAMPv2 DEM、ICESat DEM以及Bamber 1km DEM. 利用DEM对DEM验证的方式对四种DEM的精度进行比较分析. 结果表明：Bamber 1km DEM和ICESat DEM之间的高程差异最小,平均高程差小于1.8 m,二者均有较高的可靠性. RAMPv2 DEM与Bamber 1km DEM的高程差大于1.9 m,在81.5° S以南和坡度较大的区域,高程差异更为明显,高程可靠性较低. JLB97 DEM与上述三种DEM的偏差超过10 m,高程可靠性最低. 相似文献
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航天飞机雷达地形测绘(shuttle radar topography mission, SRTM)和先进星载热发射和反射辐射成像仪全球数字高程模型(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model, ASTER GDEM)提供了全球覆盖面积最广的数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据, 但其高程精度还未得到充分验证, 传统地面测量方法很难适用于验证大面积范围的DEM精度.以冰、云和陆地高程卫星/地学激光测高系统(ICESat/GLAS)高程数据为参考, 综合利用地理信息系统(geographic information system, GIS)空间分析、三维可视化与统计分析方法, 对中国典型低海拔沿海平原地区和高海拔山地的两种DEM数据高程精度进行了对比分析.结果表明, 高程值小于20m的低海拔地区, SRTM高程精度达到2.39m, ASTER GDEM的精度达到4.83m, 均远远高于这两种数据的标称精度; 而在西南山地, 这两种DEM的精度大约为20m, 与标称精度相当.最后, 建立了ICESat/GLAS与SRTM和ASTER GDEM的一元线性回归模型, 该模型具有较高的拟合度和显著线性关系, 可用于改善这两种DEM的高程精度. 相似文献
10.
利用ICESat激光测高卫星数据获取2003-10～2008-03北冰洋秋季与冬季海冰出水高度,结果与国外相关研究基本一致。出水高度数据的拟合结果表明,北极海冰出水高度以每年约2.3 cm的速度递减,该速度比此前的相关研究结果更快。在不同作者利用ICESat数据计算的北极海冰出水高度的对比中,不同方法得到的结果之间存在明显的系统误差。对引起系统误差的原因进行深入分析表明,高程滤波的窗口长度、确定海面高的范围以及海面观测值的选取方式都会使出水高度的计算产生cm级的误差。 相似文献