[发明专利]基于单光子激光雷达背景噪声率的地表分类方法

说明书

本发明公开了一种基于单光子激光雷达背景噪声率的地表分类方法，首先根据镜面反射理论提出了水面光子反射噪声率的表达式，随后结合系统参数、环境参数与目标特性参数，建立了背景噪声率模型，分别给出了陆地背景噪声率与水体背景噪声率的数学表达式，最后计算得到地表分类噪声率阈值。根据陆地与水体背景噪声率的显著差异，可通过代入激光雷达原始点云数据的统计噪声率与噪声率阈值进行比较，判断地表类型。该分类方法不依赖于传统方法中需要用到的数字地形图或高分辨率遥感影像，采用的辅助数据易于获取，具有快速、高效的优点，可在沿海地区实现高精度的地表类型分类。将该方法应用于MABLE原始点云数据中，分类效果优异。

技术领域

本发明涉及地表分类技术领域，具体涉及一种基于单光子激光雷达背景噪声率的地表分类方法。

背景技术

由于光子计数器和微脉冲激光器分别具有更高的检测灵敏度和更高的重频，光子计数雷达可以获得比传统全波形雷达更密集的光子点云数据。因此，为了对地球表面进行更精确的观测，美国国家航空航天局于2018年底发射了ICESat-2 (Ice,Cloud,and landElevation Satellite-2)，并为其配备了一个光子计数雷达。然而由于光子计数雷达对信号光子和主要来源于太阳背景光的反射的噪声光子均非常敏感，这使得单光子原始点云数据具有大量的噪声，因此，如何从原始点云数据中区分信号光子是光子计数雷达的关键。

准确的地表类型信息对于选择合适的方法从原始点云数据中提取信号光子十分重要，尤其在沿海地区，由于不同地表类型的表面特征不同，因此信号光子在水面上的分布与地面上的分布具有较大差异。现有技术中，利用NCLD (National Center for LearningDisabilities)，从卫星光学图像中获取激光测高仪沿轨道的地表类型。

本申请发明人在实施本发明的过程中，发现现有技术的方法，至少存在如下技术问题：

现有方法需要提取出信号光子后与高分辨率影像作比对进行分类，NLCD辅助数据是必不可少的；并且根据原始点云数据中背景噪声率进行水冰分类的噪声率阈值是基于经验公式，同时，目前对于地表光子反射噪声率的理论公式是基于地球表面是一个郎伯体的假设，然而该假设不适用于水面，关于水面光子反射噪声率的理论公式也未见完整资料给出。

由此可知，现有技术中存在准确性不高和效率不高的技术问题。

发明内容

本发明主要利用新推导的水面光子反射噪声率分析表达式，结合系统参数、环境参数和目标特性参数，建立了背景噪声率模型，精确计算得到用于地表分类的噪声率阈值，提供了一种基于单光子激光雷达背景噪声率的地表类型分类方法。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

本发明提供了一种基于单光子激光雷达背景噪声率的地表分类方法，包括：

步骤S1：获取单光子激光雷达的系统参数、测量时的环境参数以及目标特性参数；

步骤S2：根据系统参数、环境参数以及目标特性参数，计算地面光子反射噪声率f_L、水面光子反射噪声率f_W和大气后向散射噪声率f_A；

步骤S3：根据地面光子反射噪声率f_L和大气后向散射噪声率f_A，计算陆地背景噪声率f_nL，根据水面光子反射噪声率f_W和大气后向散射噪声率f_A，计算水体背景噪声率f_nW；

步骤S4：根据陆地背景噪声率f_nL与水体背景噪声率f_nW，计算地面和水面分类的噪声率阈值P；

步骤S5：读取单光子激光雷达的点云数据，统计仅含噪声光子事件的预设高程范围内的背景噪声率f_nS；