CN105929380A - 一种卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪方法，该去噪方法步骤如下：(1)确定全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数变化范围；(2)用最小二乘法对原始全波形激光数据进行滑动拟合，并求出卷积系数。用卷积系数对原始全波形激光数据进行卷积计算，完成SG滤波，得到去噪后的全波形激光数据；(3)重复(1)‑(2)，遍历所有可能的全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合；(4)最优滤波结果的提取。本发明所提出的方法可有效去除全波形激光雷达数据的噪声，计算复杂度低，可有效保持原始全波形激光波形数据的相对极大值、相对极小值和脉冲宽度。

Description

一种卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪方法

技术领域

本发明涉及对地观测领域，特别是涉及一种以SG滤波器的对卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪的方法。特别是涉及一种以最小二乘法原理对原始全波形激光雷达数据进行滑动拟合，将与原始全波形激光雷达数据差值平方和最小的去噪结果作为最终的全波形激光雷达数据去噪结果。

背景技术

全波形激光雷达数据是一种以时间为横坐标，以回波强度为纵坐标的波形数据。地物表面形态直接影响全波形激光雷达的回波波形。通过应用波形分解技术对全波形激光雷达数据进行分解，可以得到足印光斑内地物表面与传感器之间的距离，再结合传感器位置就可以得到足印光斑内地物表面的高度分布状况。因此，美国国家航空航天管理局(NASA)与2003年发射率专门用于极地冰盖、云和陆地的高程卫星ICESAT1(Ice，Cloud,and land Elevation Satellite)，ICESAT1上所搭载的全波形激光高度计GLAS(Geoscience Laser AltimeterSystem)获取了全球不同地物的全波形激光雷达数据，并用于反演冰盖、云高、森林生物量、湖面高度、城市建筑物密度等，获得了良好的应用效果，极大地促进了星载主动光学遥感乃至整个遥感技术的发展。而且未来几年内美国国家航空航天管理局还技术发射第二颗用于用于极地冰盖、云和陆地的高程卫星ICESAT2。于此同时，各种机载激光高度计发展也方兴未艾。

波形分解是获取传感器至地物表面距离的关键步骤之一，波形分解的精度直接影响所获取的距离精度。波形分解的精度处理与波形分解技术本身的精度有关之外，还会受到输入的全波形激光数据中噪声的影响，输入数据的噪声越大，波形分解结果误差越大。而在全波形激光雷达测量过程中，传感器所引入的噪声又不可避免的混入所输出的原始全波形激光雷达数据中。因此，在波形分解之前，去除原始全波形激光雷达数据中的噪声是十分必要的。目前，用于全波形激光雷达数据去噪的常用方法主要有基于时域的滑动平均(MovingAverage，MA)和基于频域的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)。滑动平均容易将波形数据中的尖峰平滑，将脉冲展宽。通过对原始全波形激光雷达数据进行快速傅里叶变换后，在频率域滤波会导致边缘振荡和振铃。另外，快速傅里叶变换不适用于处理信噪比过低的全波形激光雷达数据。

一般来说，由于要穿过整个大气层，星载全波形激光雷达所接受到的地面回波能量大大减小，其信噪比要低于光程较短的机载全波形激光雷达数据。因此，用于星载全波形激光雷达数据的去噪方法应该在去除噪声的同时，要保证原始的波形趋势、脉冲宽度不发生变化。另外，还应该适用于低信噪比数据的处理。GLAS所获取的全波形激光雷达数据用高斯滤波器进行去噪，高斯滤波器也是一种线性平滑滤波器，高斯滤波器可以较好地消除高斯噪声。但是，高斯滤波器常常会使平滑波形边缘、不能很好地去除噪声中的尖峰。SG滤波器(Savitzky-Golay Filter)是一种在时域内基于滑动全波形激光雷达数据滤波窗口多项式拟合的滤波方法。SG滤波器计算量小，计算速度快，可以很好地保持波形的相对极大值、极小值和脉冲宽度等特性，比较适用于星载全波形激光雷数据的去噪。

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运行效率高、且能保持波形相对极大值、极小值和脉冲宽度的全波形激光雷达数据噪声去除方法。

为了解决上述技术问题，本发明提供的一种基于SG滤波器的卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪方法，数据处理步骤如下：

(1)确定全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数变化范围。根据全波形激光雷达数据的采样特点(采样时间间隔、采样点数量)确定全波形激光雷达数据滤波窗口大小(2M+1)及其变化范围(M₁≤M≤M₂,M∈￠)，多项式次数(r)及其变化范围(r₁≤r≤r₂，r≤2M+1，)。

(2)用最小二乘法对原始全波形激光数据进行滑动拟合，并求出卷积系数。用卷积系数对原始全波形激光雷达数据进行卷积计算，完成SG滤波，得到去噪后的全波形激光雷达数据。

(3)重复步骤(1)-步骤(2)，遍历所有可能的全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合；

(4)最优滤波结果的提取，计算每一个全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合得到的去噪后的全波形激光数据与原始数据的差值平方和，差值平方和的计算方法为：

$e(M,r)=\underset{t}{\mathrm{\Σ}}{\[\hat{z}(M,r,t)-z\left(t\right)\]}^2+\underset{t}{\mathrm{\Σ}}{\[\hat{z}(M,r,t+1)-\hat{z}(M,r,t)\]}^2$

其中，为滤波后数据；z(t)为原始数；t为采样波形数据中的数据点序数，差值平方和最小的去噪结果作为输出数据，从而得到去噪后的全波形激光雷达数据。

本发明所提出的方法可有效去除全波形激光雷达数据的噪声，计算复杂度低，可有效保持原始全波形激光波形数据的相对极大值、相对极小值和脉冲宽度。

附图说明

图1是全波形激光雷达去噪技术流程图。

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)确定全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数变化范围。根据全波形激光雷达数据的采样特点(采样时间间隔、采样点数量)确定全波形激光雷达数据滤波窗口大小(2M+1)及其变化范围(M₁≤M≤M₂,M∈￠)，多项式次数(r)及其变化范围(r₁≤r≤r₂，r≤2M+1，)。

(2)用最小二乘法对原始全波形激光数据进行滑动拟合，并求出卷积系数。用卷积系数对原始全波形激光雷达数据进行卷积计算，完成SG滤波，得到去噪后的全波形激光雷达数据。在2M+1全波形激光雷达数据滤波窗口内，可以用多项式来拟合波形数据，多项式表达为

$p\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k{n}^k$

其中，p(n)为多项式；n为2M+1全波形激光雷达数据滤波窗口内波形数据点的位置，-M≤n≤M；k为多项式次数；a_k为多项式系数。用最小二乘法求出系数a_k，就可以计算拟合后的全波形激光雷达数据滤波窗口内某点的拟合数值，该数值作为去噪后的数值。按照上述方式，遍历全波形激光雷达数据的所有点，就得到了该条波形数据的SG滤波结果。

(3)重复(1)-(3)，遍历所有可能的全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合；

(4)最优滤波结果的提取。计算每种全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合得到的去噪后的全波形激光数据与原始数据的差值平方和，最小者作为最终的输出数据，即去噪后的全波形激光数据。计算原始波形数据与去噪后波形数据之间的差值平方和的方法为

$e(M,r)=\underset{t}{\mathrm{\Σ}}{\[\hat{z}(M,r,t)-z\left(t\right)\]}^2+\underset{t}{\mathrm{\Σ}}{\[\hat{z}(M,r,t+1)-\hat{z}(M,r,t)\]}^2$

其中，为滤波后数据；z(t)为原始数；t为采样波形数据中的数据点序数。差值平方和最小的去噪结果作为输出数据，从而得到去噪后的全波形激光雷达数据。

Claims (1)

1.一种卫星激光高度计全波形激光雷达数据去噪方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)确定全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数变化范围；全波形激光雷达数据滤波窗口大小为2M+1，其变化范围：M₁≤M≤M₂,多项式次数r及其变化范围为：r₁≤r≤r₂，r≤2M+1，

(2)用最小二乘法对原始全波形激光雷达数据进行滑动拟合，并求出卷积系数，用卷积系数对原始全波形激光数据进行卷积运算，完成SG滤波，得到去噪后的全波形激光雷达数据；

(3)重复步骤(1)-步骤(2)，遍历所有可能的全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合；

(4)最优滤波结果的提取，计算每一个全波形激光雷达数据滤波窗口和多项式次数组合得到的去噪后的全波形激光数据与原始数据的差值平方和，差值平方和的计算方法为：

$e(M,r)=\underset{t}{\Σ}{\[\hat{z}(M,r,t)-z\left(t\right)\]}^2+\underset{t}{\Σ}{\[\hat{z}(M,r,t+1)-\hat{z}(M,r,t)\]}^2$

其中，为滤波后数据；z(t)为原始数；t为采样波形数据中的数据点序数；差值平方和最小的去噪结果作为输出数据，从而得到去噪后的全波形激光雷达数据。