激光雷达数据处理及分析

逍遥设计自动化

引言
8 N; q( a; Q- t, u0 M) u) m: t激光雷达（LiDAR）数据处理是遥感和地理空间分析应用的基础。本文介绍三种激光雷达数据的处理技术：离散点云、全波形和光子计数数据。通过详细说明主要处理步骤和方法，帮助读者理解如何确保后续应用的精确性[1]。
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点云处理
点云处理的目标是使用特定算法从海量、无序的三维点云中提取关键特征。处理过程主要包括去噪、滤波和分类步骤。

( a5 t& p2 @8 k4 m点云去噪旨在去除噪声点，同时保留扫描对象的局部特征。噪声主要分为两类：典型噪声点（如鸟类和云层）和非典型噪声点（系统相关问题）。
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& I7 w' S$ L1 J: G. X* C: w7 a图1展示了点云去噪的流程，说明了处理典型和非典型噪声点的工作流程。

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图2展示了机载激光雷达点云去噪的示例，显示了(a)含噪声的原始数据和(b)去噪后的清洁数据。

点云滤波利用条件规则或先验知识将地面点从非地面点中分离出来。该过程考虑了高程差异和地形坡度变化等因素。
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) v6 w# j4 N9 Y; @图3展示了高压输电线走廊中无人机激光点云的形态滤波效果，包括(a)原始点云和(b)滤波后的地面点。
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5 R! c8 T  e2 L4 _点云分类为场景中的点赋予语义标签。分类过程可以使用语义规则或机器学习方法。

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图4展示了DBSCAN算法的结果，包括(a)按高程着色的原始点云和(b)聚类结果。
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0 R+ ]( Z" N7 B2 N: A+ o8 @波形处理
. t. T3 o* s% ~  Y# J, `/ E% p6 [激光雷达波形处理包括分离目标物体的返回信号并提取结构信息。处理过程包括去噪、分解、反卷积和特征参数提取。

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' \4 C) j1 n; K, c图5展示了不同方法的波形去噪结果：(a)原始波形，(b)均值滤波结果，(c)高斯滤波结果，(d)EMD-soft滤波结果，(e)小波软阈值滤波结果。

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" ~, X3 ]0 n2 T' x; u图6展示了波形分解，包括(a)初始参数估计和(b)LM非线性拟合结果。

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图7展示了波形反卷积，包括(a)原始接收波形，(b)发射波形，(c)反卷积后的波形。
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光子计数处理
( e  |! o0 ^" {9 \  ^( u6 k; I光子计数激光雷达数据处理处理受噪声影响显著的弱信号。主要处理步骤包括光子去噪和分类。

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( W% ]% G. x- f7 n0 y4 |图8展示了ICESat-2/ATLAS光子计数分布的例子：(a)美国加利福尼亚的森林区域，(b)格陵兰冰盖，(c)青藏高原湖泊。
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图9展示了光子计数去噪过程：(a)原始数据，(b)粗略去噪结果，(c)精细去噪结果，(d)最终信号光子。

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图10展示了地面光子提取过程：(a)初始地面光子提取，(b)精细地面光子提取，(c)地面光子加密，(d)地面拟合结果。
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图11展示了冠层光子提取：(a)冠层表面附近噪声光子去除和(b)冠层顶部表面拟合结果。
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结论
$ i8 b$ L6 q. Z  o5 Y* K' ~# i准确的激光雷达数据处理技术是确保各类应用精确性的关键。针对离散点云、全波形或光子计数数据，每种类型都需要特定的处理步骤和考虑因素来确保结果质量。本文讨论的技术和方法为有效处理不同类型的激光雷达数据提供了基础。

: {, H3 i( O- U3 |7 A/ I. K$ |: C参考文献
[1] C. Wang, X. Yang, X. Xi, S. Nie, and P. Dong, Introduction to LiDAR Remote Sensing. Boca Raton, FL: CRC Press, 2024.
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