CN105510897A - 基于地物类型卫星激光雷达出射激光波长反射率估算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于地物类型卫星激光雷达出射激光波长反射率估算方法,估算方法步骤如下:(1)根据激光光斑内各个图斑在可见光波段的反射率,从光谱库中搜索同时期若干最近似光谱曲线;(2)用所搜索到的反射光谱曲线,通过回归分析建立绿波段和红波段反射率与激光雷达出射波长反射率之间的回归模型,即反射率估算模型;(3)结合激光光斑内图斑在绿波段反射率和红波段反射率估算激光雷达出射波长反射率。本发明利用同类地物反射率相似的特性,理论依据充分,可以较高精度地估算出射激光波长反射率。
Description
技术领域
本发明是一项涉及对地观测领域的技术,特别是涉及一种以根据激光光斑内每类地物在可见光波段的反射率,估算激光雷达出射激光波长反射率的方法。
背景技术
全波形激光数据的形状除了与地物表面形态有关外,还与激光光斑内地物的反射率和出射激光波形密切相关。一般地,激光器出射激光的波形可以认为是高斯波形,并且是已知量。而激光光斑内的地物反射率在绝大多数情况下都是未知量。因此,准确确定激光光斑内各类地物的反射率是准确地对全波形激光雷达数据波形分解的前提。反射光谱是地物的重要特性之一,每一类地物都有特定的反射光谱与之对应。利用这种特性,建立波段间反射率之间的关系模型,可以准确地由已知波段的某类地物的反射率估算其未知波段的反射率。
发明内容
针对现有技术的空白和缺点。本发明所要解决的技术问题是提供一种精度高的激光光斑内地物在激光高度计出射激光波长反射率估算方法。
为了解决上述技术问题,本发明提供的一种基于地物类型的卫星激光雷达出射激光波长反射率估算方法,实现该方法,数据处理步骤如下:
(1)根据激光光斑内图斑在可见光波段的反射率,从光谱库中搜索同时期若干最近似光谱曲线,通过计算图斑可见光波段与光谱库中反射光谱可见光波段之间的光谱角来选出N条最相似的光谱曲线,N≥10;选择方法如下,逐个计算光谱库中光谱曲线与图斑光谱曲线之间的光谱向量角α:
其中,ρi(λ)为激光光斑内图斑i的反射光谱;ρj(λ)为光谱库内第j条光谱曲线;||g||为对光谱向量进行求模运算;<·,·>为求两个向量的数量积;当α大于等于阈值α0时,光谱ρj(λ)被选中,其中:0≤α≤1,α0取大于0.90且小于等于1的值。
(2)根据搜索到的光谱曲线ρj(λ)(j=1,2...N),用最小二乘法建立出射激光波长反射率与绿波段、红波段反射率的回归模型:
ρi(λ0)=aiρi(λg)+biρi(λr)+ci
其中,λ0为激光雷达出射激光波长;ρi(λg)为绿波段反射率;ρi(λr)为红波段反射率;ai,bi,ci分别为图斑i的激光雷达出射激光波长反射率估算模型参数。ai,bi,ci的具体数值随图斑变化而变化,即与地物类型相关。
(3)根据所建立的模型,提取激光光斑内每个图斑绿波段反射率和红波段反射率计算出射激光波长反射率,最后得到激光光斑内每个图斑在激光雷达出射波长的反射率。
本发明利用同类地物反射率相似的特性,理论依据充分,可以较高精度地估算出射激光波长反射率。
具体实施方式
以下对本发明的实施例做了进一步详细描述,但本实施例并不限于本发明,凡是采用本发明的相似方法及其相似变化,均应列入本发明的保护范围。
(1)根据激光光斑内图斑在可见光波段的反射率,从光谱库中搜索同时期若干最近似光谱曲线。通过计算可见光波段与光谱库中反射光谱在可见光波段之间的光谱角来选出N条最相似的光谱曲线,N≥10。逐个计算光谱库中光谱曲线与图斑光谱曲线之间的光谱向量角α:
其中,ρi(λ)为激光光斑内图斑i的反射光谱;ρj(λ)为光谱库内第j条光谱曲线;||g||为对光谱向量进行求模运算;<·,·>为求两个向量的数量积;当α(0≤α≤1)大于等于阈值α0(α0大于0.90且小于等于1)时,光谱ρj(λ)被选中。
(2)根据搜索到的光谱曲线ρj(λ)(j=1,2...N),用最小二乘法建立出射激光波长反射率与绿波段、红波段反射率的回归模型:
ρi(λ0)=aiρi(λg)+biρi(λr)+ci
其中,λ0为激光雷达出射激光波长;ρi(λg)为绿波段反射率;ρi(λr)为红波段反射率;ai,bi,ci分别为图斑i的激光雷达出射激光波长反射率估算模型参数。
(3)根据所建立的模型,结合激光光斑内每个图斑的绿波段反射率和红波段反射率计算出射激光波长反射率,最后得到出射激光波长反射率。
Claims (1)
1.一种基于地物类型卫星激光雷达出射激光波长反射率估算方法,其特征在于包括以下步骤:
(1)根据激光光斑内图斑在可见光波段的反射率,从光谱库中搜索同时期若干最近似光谱曲线,通过计算图斑可见光波段与光谱库中反射光谱可见光波段之间的光谱角来选出N条最相似的光谱曲线,N≥10;选择方法如下,逐个计算光谱库中光谱曲线与图斑光谱曲线之间的光谱向量角α:
其中,ρi(λ)为激光光斑内图斑i的反射光谱;ρj(λ)为光谱库内第j条光谱曲线;||g||为对光谱向量进行求模运算;<·,·>为求两个向量的数量积;当α大于等于阈值α0时,光谱ρj(λ)被选中,其中:0≤α≤1,α0取大于0.90且小于等于1的值;
(2)用搜索到的反射光谱曲线,通过回归分析建立出射激光波长反射率估算模型;从选取的光谱曲线ρj(λ)中,j=1,2...N,用最小二乘法建立出射激光波长反射率与绿波段、红波段反射率的回归模型:
ρi(λ0)=aiρi(λg)+biρi(λr)+ci
其中,λ0为激光雷达出射激光波长;ρi(λg)为绿波段反射率;ρi(λr)为红波段反射率;ai,bi,ci分别为图斑i的激光雷达出射激光波长反射率估算模型参数;
(3)结合激光光斑内每个图斑绿波段反射率和红波段反射率计算出射激光波长反射率,最后得到出射激光波长反射率。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110114692A (zh) * | 2016-12-29 | 2019-08-09 | 华为技术有限公司 | 一种地面环境的检测方法和装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7940377B1 (en) * | 2008-12-05 | 2011-05-10 | Sandia Corporation | Passive background correction method for spatially resolved detection |
CN102193090A (zh) * | 2010-03-19 | 2011-09-21 | 复旦大学 | 一种遥感图像混合像元分解方法 |
CN103576132A (zh) * | 2012-07-20 | 2014-02-12 | 上海莱凯数码科技有限公司 | 一种遥感影像的处理方法及系统 |
CN103646175A (zh) * | 2013-12-06 | 2014-03-19 | 西安电子科技大学 | 一种目标光谱辐射亮度的计算方法 |
CN104182953A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-12-03 | 北京大学 | 像元解混逆过程:规格化多端元分解的高光谱重构方法 |
CN104751166A (zh) * | 2013-12-30 | 2015-07-01 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于光谱角和欧氏距离的遥感影像分类方法 |
-
2016
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7940377B1 (en) * | 2008-12-05 | 2011-05-10 | Sandia Corporation | Passive background correction method for spatially resolved detection |
CN102193090A (zh) * | 2010-03-19 | 2011-09-21 | 复旦大学 | 一种遥感图像混合像元分解方法 |
CN103576132A (zh) * | 2012-07-20 | 2014-02-12 | 上海莱凯数码科技有限公司 | 一种遥感影像的处理方法及系统 |
CN103646175A (zh) * | 2013-12-06 | 2014-03-19 | 西安电子科技大学 | 一种目标光谱辐射亮度的计算方法 |
CN104182953A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-12-03 | 北京大学 | 像元解混逆过程:规格化多端元分解的高光谱重构方法 |
CN104751166A (zh) * | 2013-12-30 | 2015-07-01 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 基于光谱角和欧氏距离的遥感影像分类方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
ZHIQIANG XIAO: "Use of General Regression Neural Networks for Generating the GLASS Leaf Area Index Product From Time-Series MODIS Surface Reflectance", 《IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING》 * |
刘成玉: "基于地物光谱矢量空间的遥感图像大气校正方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
宋沙磊: "地物观测多光谱激光雷达基本原理及关键技术", 《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
陈春等: "基于地物光谱矢量空间的遥感图像大气影响校正", 《中国科学》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110114692A (zh) * | 2016-12-29 | 2019-08-09 | 华为技术有限公司 | 一种地面环境的检测方法和装置 |
CN110114692B (zh) * | 2016-12-29 | 2021-09-17 | 华为技术有限公司 | 一种地面环境的检测方法和装置 |
US11455511B2 (en) | 2016-12-29 | 2022-09-27 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Ground environment detection method and apparatus |
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