CN115436966A - 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 - Google Patents
一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115436966A CN115436966A CN202211254631.7A CN202211254631A CN115436966A CN 115436966 A CN115436966 A CN 115436966A CN 202211254631 A CN202211254631 A CN 202211254631A CN 115436966 A CN115436966 A CN 115436966A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- icesat
- shallow sea
- 2atl03
- island
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
- G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
Abstract
本发明公开一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，该方法首先利用高分辨率遥感图像快速提取浅水特征光子，然后应用DBSCAN算法检测水下光子信号，剔除部分异常点后，最后快速获得ICESat‑2的浅水参考水深控制点数据。本发明能够快速提取ICESat‑2光子检测到的浅水水底地形光子信号，提高激光雷达回波检测海底地形结果的效率。
Description
技术领域
本发明属于激光雷达信号处理领域，尤其涉及一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法。
背景技术
沿海水域测绘可以为水资源管理、治理和环境保护提供重要信息。在过去的几年里，人们对更新和详细的浅水区测深信息的需求越来越大，要求有更高的时空覆盖率和足够的垂直和水平精度。然而，全球沿海地区约70-80％的区域仍缺乏精确的测深图。
虽然传统的水深探测手段与专业设备(如LiDAR、SoNAR)具有较高的测量精度，但需要较长的测量时间和较高的投资。此外，在浅水环境中收集数据也有一定的局限性，因此传统的测深探测手段的商业化程度相对有限。作为一种替代方法，卫星测深至少从20世纪70年代开始就存在于实践中，用于估计相对浅水区的水深。它具有成本低、易于实施和覆盖面广的优点。高光谱遥感是被动遥感技术的一种，可以通过建立水深与各波段光谱辐射之间的关系来检索水深，但多光谱影像数据的经验测深方法通常依赖原地深度作为测深控制点数据，这严重限制了其空间应用。ICESat-2/ATLAS数据产品ATL03是一个大型数据集。基于ICESat-2/ATLAS数据，可以直接或间接地测量沿海地区的水深。大量的原始光子信号给海底反射信号的有效提取带来很大困难。同时，ATL03的原始光子含有大量的噪声信号。基于密度的噪声应用空间聚类算法(DBSCAN)已被证明是一种有效的光子信号处理方法，但为了保证提取精度，传统参考水深控制点提取方法针对单条卫星航线，某一处海底地形采用固定参数的DBSCAN方法进行提取，效率低下，很难大范围推广，而后续水深反演往往需要大量水深控制点才能完成。因此，必须采用有效的信号处理方法，从原始ATL03光子点云中快速获得大量的水底反射光子信号作为参考水深控制点数据集，用于后续广域地区的水深反演。
发明内容
为了去除激光雷达回波检测海底地形信号中的噪声点，本发明提供一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法。
本发明的目的通过如下的技术方案来实现：
S1：输入原始待处理的岛礁区域的sentinel-2图像，对其进行处理，基于处理好岛礁的高分辨率sentinel-2图像，然后进行海陆分离，提取岛礁的浅海轮廓数据；
S2：输入ICESat-2 ATL03数据，计算航线与轮廓交点，获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集；
S3：对ICESat-2 ATL03浅海特征数据集进行分段，输入DBSCAN算法中进行海底回波信号的检测；
S4：将S4中提取到分段的海底回波信号数据进行数据筛选，合并数据段，获得ICESat-2参考水深控制点集；
进一步的，根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S1中提取岛礁的浅海轮廓数据的具体处理流程为对图像进行大气校正、剪切图像、去除云、去除陆地、基于NDWI进行海陆分离、将岛礁图像与水体分类、去除岛礁图像中的孔洞、输出岛礁的浅海轮廓数据，格式为.shp文件。
进一步的，根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S2中获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集的具体流程为：
1)输入经过岛礁区域的ICEsat-2 ATL03数据和S1中获得的岛礁浅海轮廓数据；
2)获取ATL03经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段；
3)判断相对于每一个数据段，岛礁陆地所在方向；
4)对于经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段，陆地长度是否小于2000m；
5)如果小于2000m，则沿沿轨方向，对于每一个ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点，起点为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点向陆地方向延申1000m，终点是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点背离陆地方向延申5000m，在这两个点中间的ICESat-2 ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
6)如果大于2000m，则沿沿轨方向，对于该段数据的两个ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点，起点为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点A背离陆地方向延申5000m，终点是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点B背离陆地方向延申5000m，在这两个点中间的ICESat-2 ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
7)遍历ICEsat-2的每条航线，合并获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集。
进一步的，根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S4中数据筛选的具体方式为计算数据的三倍中误差，对于大于三倍中误差的数据进行剔除。
本发明的有益效果是：可以克服ICESat-2 ATL03原始光子数量巨大，而浅海区域地形复杂的问题，在保证检测精度的同时，能够快速收集有效的ICESat-2参考水深控制点集，提高控制点提取效率,从而能够快速准确地反演浅海区域地形。
附图说明
图1是本发明的激光雷达参考水深控制点批量提取方法的流程图。
图2是本发明S2部分的流程图。
图3是采用本发明方法后在马亚瓜纳岛的参考水深控制点提取结果图。
图4为ICESat-2 ATL03_20190105043149_01180207_003_01.h5 gt1l航线中纬度22.327°S到22.452°S的参考水深控制点检测结果；其中，图(a)是原始的ICESat-2ATL03_20190105043149_01180207_003_01.h5 gt1l在该位置的原始信号；图(b)是参考水深控制点检测结果，*表示检测到参考水深控制点。
图5为ICESat-2 ATL03_20210220031315_08881001_004_01.h5 gt3r航线中纬度22.295°S到22.354°S的参考水深控制点检测结果；其中，图(a)是原始的ICESat-2ATL03_20210220031315_08881001_004_01.h5 gt3r在该位置的原始信号，图(b)是参考水深控制点检测结果。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明的激光雷达参考水深控制点批量提取方法，包括如下步骤：
步骤一，获取原始的岛礁区域的高分辨率的被动卫星遥感图像中岛礁的浅海轮廓数据；
作为其中一种实施方式，可以通过对原始的岛礁区域的高分辨率的被动卫星遥感图像依次进行大气校正，然后剪切图像，获得精确岛礁区域影响，然后去除云层遮挡、去除陆地部分，之后再进行海陆分离，获得完整的岛礁图像，将岛礁图像与水体分类，去除岛礁图像中岛礁内部的孔洞，最后得到岛礁的浅海轮廓数据。
步骤二，计算ICESat-2 ATL03数据的航线与步骤一得到的岛礁的浅海轮廓数据的交点，获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集；如图2所示，具体包括如下子步骤：
(1)基于ICESat-2 ATL03浅海特征数据和S1中的岛礁的浅海轮廓数据，得到ICESat-2ATL03浅海特征数据经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段；
(2)判断相对于每一个数据段，岛礁陆地所在方向；
(3)对于经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段，陆地长度是否小于2000m；
如果大于2000m，则沿沿轨方向，对于ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的两个交点，起点均为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点向陆地方向延伸1000m，终点均是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点背离陆地方向延伸5000m，在起点和终点中间的ICESat-2ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
如果小于2000m，则沿沿轨方向，对于该段数据的两个ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点，起点为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的第一个交点背离陆地方向延伸5000m，终点是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的另一个交点背离陆地方向延伸5000m，在起点和终点中间的ICESat-2 ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
(4)遍历ICEsat-2的每条航线，合并获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集。
步骤三，对ICESat-2 ATL03浅海特征数据集进行分段，输入DBSCAN算法中进行海底回波信号的检测，得到海底回波信号，这样能够避免处理整个激光雷达轨迹，减少计算量并提高检测效率；
步骤四，将步骤三中提取到的分段的海底回波信号进行数据筛选，剔除数据异常点后，再将所有数据合并成一个数据集，获得ICESat-2测深控制点集。
所述步骤四中剔除数据异常点具体方式为：
计算数据的三倍中误差，对于大于三倍中误差的数据进行剔除。
下面，以一个具体的实施例来说明本发明的方法的效果。
该实施例基于ICESat-2 ATL03_20190105043149_01180207_003_01.h5、ATL03_20210220031315_08881001_004_01.h5、ATL03_20210423001702_04461101_004_01.h5、ATL03_20210521225306_08881101_004_01.h5原始数据，图3是本发明所述方法在马亚瓜纳岛区域参考水深控制点提取的结果示意图，图3是底图马亚瓜纳岛屿的图像，横轴是经度，纵轴是纬度，图中经过马亚瓜纳岛屿的点是检测到ICESat-2参考水深控制点，点的颜色深浅对应了该点的水深，图下的条形图表示图中所示的参考水深控制点的水深。图4展示了ICESat-2 ATL03_20190105043149_01180207_003_01.h5 gt1l航线中纬度22.327°S到22.452°S的参考水深控制点检测结果，图4左图是原始的ICESat-2ATL03_20190105043149_01180207_003_01.h5 gt1l在该位置的原始信号，图4右图是参考水深控制点检测结果，*表示检测到参考水深控制点。图5展示了ICESat-2ATL03_20210220031315_08881001_004_01.h5 gt3r航线中纬度22.295°S到22.354°S的参考水深控制点检测结果，图5左图是原始的ICESat-2ATL03_20210220031315_08881001_004_01.h5 gt3r在该位置的原始信号，图5右图是参考水深控制点检测结果，*表示检测到参考水深控制点，可以看到，本方法很好的检测出海底水下地形回波信号，具有很好的检测精度。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1：获取原始的岛礁区域的高分辨率的被动卫星遥感图像中岛礁的浅海轮廓数据；
S2：计算ICESat-2 ATL03数据的航线与步骤一得到的岛礁的浅海轮廓数据的交点，获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集；
S3：对ICESat-2 ATL03浅海特征数据集进行分段，输入DBSCAN算法中进行海底回波信号的检测，得到海底回波信号；
S4：将S3中提取到的分段的海底回波信号进行数据筛选，剔除数据异常点后，再将所有数据合并成一个数据集，获得ICESat-2参考水深控制点集。
2.根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S2中获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集的具体流程为：
(1)基于ICESat-2 ATL03浅海特征数据和S1中的岛礁的浅海轮廓数据，得到ICESat-2ATL03浅海特征数据经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段；
(2)判断相对于每一个数据段，岛礁陆地所在方向；
(3)对于经过岛礁浅海轮廓数据里面的数据段，陆地长度是否小于2000m；
如果大于2000m，则沿沿轨方向，对于ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的两个交点，起点均为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点向陆地方向延伸1000m，终点均是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点背离陆地方向延伸5000m，在起点和终点中间的ICESat-2ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
如果小于2000m，则沿沿轨方向，对于该段数据的两个ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的交点，起点为ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的第一个交点背离陆地方向延伸5000m，终点是ICEsat-2数据与岛礁浅海轮廓数据的另一个交点背离陆地方向延伸5000m，在起点和终点中间的ICESat-2 ATL03的数据段是ICESat-2 ATL03浅海特征数据段；
(4)遍历ICEsat-2的每条航线，合并获取ICESat-2 ATL03浅海特征数据集。
3.根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S4中剔除数据异常点具体方式为：
计算数据的三倍中误差，对于大于三倍中误差的数据进行剔除。
4.根据权利要求1所述的一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法，其特征在于，所述S1中，通过对原始的岛礁区域的高分辨率的被动卫星遥感图像依次进行大气校正、剪切图像、去除云、去除陆地、进行海陆分离、将岛礁图像与水体分类、去除岛礁图像中的孔洞，得到岛礁的浅海轮廓数据。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211254631.7A CN115436966A (zh) | 2022-10-13 | 2022-10-13 | 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211254631.7A CN115436966A (zh) | 2022-10-13 | 2022-10-13 | 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115436966A true CN115436966A (zh) | 2022-12-06 |
Family
ID=84251822
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211254631.7A Pending CN115436966A (zh) | 2022-10-13 | 2022-10-13 | 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115436966A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116817869A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-09-29 | 山东科技大学 | 一种利用激光雷达数据的海底光子信号确定方法 |
-
2022
- 2022-10-13 CN CN202211254631.7A patent/CN115436966A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116817869A (zh) * | 2023-08-31 | 2023-09-29 | 山东科技大学 | 一种利用激光雷达数据的海底光子信号确定方法 |
| CN116817869B (zh) * | 2023-08-31 | 2023-12-22 | 山东科技大学 | 一种利用激光雷达数据的海底光子信号确定方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2927709A1 (en) | Identifying and tracking convective weather cells | |
| CN111781608B (zh) | 一种基于fmcw激光雷达的运动目标检测方法及系统 | |
| Puniach et al. | Application of UAV-based orthomosaics for determination of horizontal displacement caused by underground mining | |
| CN109711353B (zh) | 一种基于机器视觉的船舶吃水线区域识别方法 | |
| CN107942329B (zh) | 机动平台单通道sar对海面舰船目标检测方法 | |
| CN104063882B (zh) | 一种基于双目的车辆视频测速方法 | |
| CN109471098B (zh) | 利用fod雷达相位相干性信息的机场跑道异物检测方法 | |
| CN111291327B (zh) | 一种基于分治思想的多波束海底底质分类方法 | |
| CN107862271B (zh) | 一种舰船目标的检测方法 | |
| CN103679167A (zh) | 一种ccd图像处理的方法 | |
| CN104063691B (zh) | 基于改进的Hough变换的车道线快速检测方法 | |
| CN109446485B (zh) | 一种基于多源数据融合的季节性湖泊湖底地形生成方法 | |
| CN115015911B (zh) | 一种基于雷达图像的导航地图制作和使用方法及系统 | |
| CN115422981B (zh) | 面向单频机载激光测深数据的水陆分类方法、系统及应用 | |
| CN115436966A (zh) | 一种激光雷达参考水深控制点批量提取方法 | |
| CN116758049A (zh) | 一种基于主被动卫星遥感的城市洪涝立体监测方法 | |
| CN113960625A (zh) | 一种基于星载单光子激光主被动遥感融合的水深反演方法 | |
| CN116817869B (zh) | 一种利用激光雷达数据的海底光子信号确定方法 | |
| CN110927765B (zh) | 激光雷达与卫星导航融合的目标在线定位方法 | |
| CN117075112A (zh) | 一种方位角航迹匹配的无人艇雷达光电融合方法 | |
| CN110687548A (zh) | 一种基于无人船的雷达数据处理系统 | |
| Xiong et al. | An effective method for submarine pipeline inspection using three-dimensional (3D) models constructed from multisensor data fusion | |
| CN114037968A (zh) | 基于深度雷达点云和图像数据融合的车道线检测方法 | |
| CN113504543A (zh) | 无人机LiDAR系统定位定姿系统及方法 | |
| CN116381674B (zh) | 一种水面激光雷达点云与毫米波雷达点云的融合方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |