红外与毫米波学报
紅外與毫米波學報
홍외여호미파학보
JOURNAL OF INFRARED AND MILLIMETER WAVES
2013年
4期
319-324
,共6页
赖旭东%秦楠楠%韩晓爽%王俊宏%侯文广
賴旭東%秦楠楠%韓曉爽%王俊宏%侯文廣
뢰욱동%진남남%한효상%왕준굉%후문엄
LiDAR%波形数据%迭代分解%LM算法%L-BFGS算法%高斯分解
LiDAR%波形數據%迭代分解%LM算法%L-BFGS算法%高斯分解
LiDAR%파형수거%질대분해%LM산법%L-BFGS산법%고사분해
LiDAR%waveform data%iterative decomposition%LM%L-BFGS%Gaussian decomposition
针对传统LiDAR波形数据分解方法受噪声影响严重、对复杂重叠及微弱回波分解能力不足的缺点,提出了一种新波形分解方法.通过计算滤波前后波形的幅值变化,估计波形的随机与背景噪声；采用逐层剥离的策略,从原始波形数据中不断分解出波形分量,直到剩余波形中最大峰值小于一定的阈值；利用L-BFGS算法优化初始参数,获得波形分量参数的最优解；最后对位置过近的波形分量进行合并.该方法计算速度快,探测微弱回波能力强,显著提高分解后点云的密度与精度.对大量LiDAR波形数据进行了分解,验证了其有效性.
針對傳統LiDAR波形數據分解方法受譟聲影響嚴重、對複雜重疊及微弱迴波分解能力不足的缺點,提齣瞭一種新波形分解方法.通過計算濾波前後波形的幅值變化,估計波形的隨機與揹景譟聲；採用逐層剝離的策略,從原始波形數據中不斷分解齣波形分量,直到剩餘波形中最大峰值小于一定的閾值；利用L-BFGS算法優化初始參數,穫得波形分量參數的最優解；最後對位置過近的波形分量進行閤併.該方法計算速度快,探測微弱迴波能力彊,顯著提高分解後點雲的密度與精度.對大量LiDAR波形數據進行瞭分解,驗證瞭其有效性.
침대전통LiDAR파형수거분해방법수조성영향엄중、대복잡중첩급미약회파분해능력불족적결점,제출료일충신파형분해방법.통과계산려파전후파형적폭치변화,고계파형적수궤여배경조성；채용축층박리적책략,종원시파형수거중불단분해출파형분량,직도잉여파형중최대봉치소우일정적역치；이용L-BFGS산법우화초시삼수,획득파형분량삼수적최우해；최후대위치과근적파형분량진행합병.해방법계산속도쾌,탐측미약회파능력강,현저제고분해후점운적밀도여정도.대대량LiDAR파형수거진행료분해,험증료기유효성.
