| 基于分组LM算法的全波形LiDAR高斯分解 |
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| 引用本文： | 王素元,马洪超,王杰栋,蔡湛,周薇薇,赵璐颖.基于分组LM算法的全波形LiDAR高斯分解[J].测绘与空间地理信息,2016(7):144-147. |
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| 作者姓名： | 王素元 马洪超 王杰栋 蔡湛 周薇薇 赵璐颖 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079;2. 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079;3. 浙江省第二测绘院,浙江杭州,310012 |
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| 摘 要： | LM(Levenberg-Marquardt)算法是全波形机载激光雷达(Li DAR)数据高斯分解中求解模型参数的一种方法。针对其结果在一定程度上依赖初值、雅克比矩阵出现非数值导致无结果等问题,本文提出分组LM算法,以广义高斯混合函数为模型,模型参数初始化后,将参数分组并使用LM算法依次对各组参数进行优化,并生成点云。为验证结果的可靠性,以系统点云为参考,与基于改进的EM(Expectation Maximum)算法全波形分解法做对比。结果表明,本方法不仅得到较高质量的点云,而且得到回波位置和宽度等信息。
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| 关 键 词： | 全波形LiDAR 分组LM算法 改进的EM算法 高斯分解 |
Gaussian Decomposition of Full-waveform LiDAR Based on Grouping LM Algorithm |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | full-waveform LiDAR grouping LM algorithm improved EM algorithm Gaussian decomposition |
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