单频机载激光测深海陆回波自动分类方法

• Published in: Ce hui xue bao Vol. 51; no. 5; pp. 750 - 761
• Main Authors: 王丹菂, 邢帅, 徐青, 林雨准, 李鹏程
• Format: Journal Article
• Language: Chinese; English
• Published: Beijing Surveying and Mapping Press 01.05.2022; 信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450052; 近地面探测技术重点实验室,江苏无锡 214035%信息工程大学地理空间信息学院,河南 郑州 450052
• Subjects: Accuracy; Automation; Bathymeters; Bathymetry; Classification; Energy distribution; Feature extraction; Histograms; Land classification; Lidar; Signal detection; Signal processing; Support vector machines; Water levels; Waveforms; Wavelength; 支持向量机; 波形分类; 波形特征; 机载激光测深; 海陆分类
• ISSN: 1001-1595; 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2022.20200314

海陆回波分类是机载激光测深中的一项波形预处理步骤, 关系着后续信号检测和点云生成的精度。针对现有海陆回波分类方法不适用于单频机载激光测深系统且自动化程度不高的问题, 本文提出一种单频机载激光测深海陆回波自动分类方法: 首先, 通过首末回波信号检测及点位计算获得回波的点云高程特征; 然后, 采用高程直方图拟合的方式确定平均水面位置, 依据点云高程特征判定大部分回波的海陆属性, 对余下的未定回波, 仅保留其中的最强信号并统一处理为单信号回波, 同时提取波形的信号特征和能量分布特征, 依据点云高程特征的相似性自动建立训练样本集; 最后, 利用支持向量机分类器实现未定回波的分类。采用国产系统Mapper5000采集的实测数据进行试验, 结果表明基于首末回波点云的初分类可快速、准确地对远离海陆交界处的回波进行分类, 基于波形特征的未定回波分类可在自动建立的训练样本集支持下实现海陆交界处未定回波的高精度分类。与传统方法相比, 本文方法无须近红外通道波形和人工样本的辅助就可以达到较高的分类精度, 其中总体分类精度可达99.82%, 海陆交界处分类精度可达91.59%。