利用两级体素的光子点云自适应降噪

TP7%TN95; 光子计数激光雷达采用单光子探测器,受背景环境、目标特征和仪器性能等因素的影响,在记录目标散射/反射回波信号的同时还记录了大量的背景噪声.为实现海量光子点云中地物信号光子的高精准识别,本文提出利用两级体素的光子点云自适应降噪方法,包括:1)利用光子点云的空间分布特征构建大尺度的体素,结合体素的密度属性筛选包含密集信号光子点云的体素,实现光子点云的粗降噪;2)基于最近邻距离建立粗降噪后光子点云的小尺度体素,并利用拓扑关系进一步提取聚集于地物表面的信号光子.以Ice,Cloud and land Elevation Satellite-2/Advanced Topographic...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 43; no. 6; pp. 832 - 845
Main Authors 王振华, 杨武钟, 刘向锋, 王凤香, 徐卫明, 舒嵘
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院空间主动光电技术重点实验室,上海 200083%中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院空间主动光电技术重点实验室,上海 200083%中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院空间主动光电技术重点实验室,上海 200083 01.12.2024
上海海洋大学 信息学院,上海 201306%上海海洋大学 信息学院,上海 201306
国科大杭州高等研究院 物理与光电工程学院,浙江 杭州 310024
Subjects
光子计数激光雷达
denoising
voxel
体素
photon counting LiDAR
光子点云
photon point cloud
ICESat-2/ATLAS
降噪
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.015

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Summary:TP7%TN95; 光子计数激光雷达采用单光子探测器,受背景环境、目标特征和仪器性能等因素的影响,在记录目标散射/反射回波信号的同时还记录了大量的背景噪声.为实现海量光子点云中地物信号光子的高精准识别,本文提出利用两级体素的光子点云自适应降噪方法,包括:1)利用光子点云的空间分布特征构建大尺度的体素,结合体素的密度属性筛选包含密集信号光子点云的体素,实现光子点云的粗降噪;2)基于最近邻距离建立粗降噪后光子点云的小尺度体素,并利用拓扑关系进一步提取聚集于地物表面的信号光子.以Ice,Cloud and land Elevation Satellite-2/Advanced Topographic Laser Altimeter System(ICESat-2/ATLAS)获取白昼与夜晚光子点云的ATL03级数据为实验数据,将提出方法与改进Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)、改进Ordering points to identify the clustering structure(OPTICS)以及ATL08级数据产品进行比较分析.结果表明,该方法具有最优的性能表现,其平均精度(P)、召回率(R)和F1分数(F1)分别达到0.98、0.97和0.98.
ISSN:1001-9014
DOI:10.11972/j.issn.1001-9014.2024.06.015