应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法与流程

本发明涉及星载激光雷达光子识别及信息提取，具体为一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法。

背景技术：

1、水深地形是了解认知海洋的基础和前提，获取浅海水深信息对航运安全和海洋工程都具有重要意义。卫星遥感反演水深具有较高的时间和空间分辨率，是获取浅海水深信息的有效手段；卫星遥感反演水深需要先获取高精度的原位水深控制点。目前获取原位水深控制点的测量手段包括船载单波束系统、船载多波束系统、机载激光雷达系统等；但是，船载声学测量系统会受水深限制而效率明显降低，机载激光雷达系统成本高且只适用于小范围检测。基于此，市场上逐渐出现了星载激光雷达(ice,cloud,and land elevationsatellite-2,icesat-2)，其发射的蓝绿色激光具有穿透水面的能力，从而可以实现浅海以及岛礁周边区域的水深测量，为获取原位水深控制点提供了新的途径。然而，由于icesat-2激光器(atlas)的高灵敏性，其接收到的信号会受到太阳和水柱散射的严重干扰，进而会导致卫星获取的激光光子点云存在大量噪声；因此，有必要采用去噪算法提取有效信号光子，以便于开展后续的卫星测深研究。

2、现有技术中，常用的去噪算法主要包括基于密度聚类的去噪算法和基于栅格图像的去噪算法；例如公开号为cn114494287a的中国专利提供了一种远距离激光雷达点云数据处理方法，其中就应用基于密度的空间聚类去噪算法降噪。但是，目前的这两种去噪算法均存在着局限性，具体地：基于密度聚类的去噪算法易受参数和搜索区域的限制，基于栅格图像的去噪算法在图像转换过程中会产生精度下降的问题；并且，此两种去噪算法在进行光子去噪时，均不能保证光子条带的完整性和连续性，还会将稀疏的深海信号光子识别为噪声，进而会导致遗失重要的深海水深信息。

3、基于上述问题，本发明提出一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，以解决上述背景技术中所提到的，现有的去噪算法存在着局限性，无法良好适用于通过星载激光雷达获取海洋水深信息的问题。

2、本发明是采用以下技术方案实现的：

3、一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，包括如下步骤：

4、步骤s1、数据预处理：输入数据，提取海面光子和海底光子；

5、步骤s2、粗略去噪：去除海底光子异常点，获得粗略去噪后的海底光子点云；

6、步骤s3、精细去噪：对粗略去噪后的海底光子点云划分窗口，通过计算阈值提取海底信号光子点云。

7、进一步地，所述步骤s1包括如下子步骤：

8、步骤s1-1、读取星载激光雷达获取的光子数据，将星载激光光子点云绘制在高程和沿轨距离的二维空间上；

9、步骤s1-2、使用核密度算法计算海面高程，并获取海面光子分割阈值，仅保留低于该阈值处的光子用于进行海底信号光子提取。

10、进一步地，所述步骤s1-2中，使用核密度算法得到核密度曲线，将核密度曲线上第一个局部最大值处的高程视为海面高程，将核密度曲线上低于海面高程的第一个局部最小值处的高程视为海面光子分割阈值。

11、进一步地，所述步骤s2包括如下子步骤：

12、步骤s2-1、向基于密度的聚类算法中输入海底光子；

13、步骤s2-2、设置输入参数，包括邻域半径和邻域最小点数；

14、步骤s2-3、运行基于密度的聚类算法，对海底光子进行粗略去噪。

15、进一步地，所述步骤s3包括如下子步骤：

16、步骤s3-1、沿高程方向对粗略去噪后的海底光子点云划分窗口；

17、步骤s3-2、在窗口内部进行四叉树分割，获取海底光子的对应层值；

18、步骤s3-3、使用最大类间方差法计算各窗口海底光子的密度阈值，依据密度阈值进行海底噪声光子和海底信号光子的分类；

19、步骤s3-4、依据步骤s3-3中的分类结果，将海底噪声光子去除，完成去噪。

20、进一步地，所述步骤s3-2包括如下子步骤：

21、步骤s3-2-1、记录初始根节点空间d0中的海底光子个数为sum(d0)；

22、步骤s3-2-2、对将要进行划分的某象限进行预判断，若划分后海底光子被分隔开，则将当前空间划分为左上、右上、右下、左下四个相同的子象限空间；若划分后没有海底光子被分隔开，则此划分不进行，同时此象限的划分相应终止；

23、步骤s3-2-3、通过递归执行步骤s3-2-2，使sum(d0)个海底光子分别处于四叉树各叶节点所对应的划分空间中。

24、进一步地，进行所述划分的空间划分准则的计算公式如下：

25、

26、式中，dk′-1为第k-1层中可进行划分的象限集合，dk-1为第k-1层象限集合，x为dk-1中某个象限空间，sum[split(x)]≥1表示对象限空间x四等划分后，子象限空间内海底光子数不小于1的空间个数。

27、进一步地，所述步骤s3-3包括如下子步骤：

28、步骤s3-3-1、在步骤s3-2中所划分的窗口内部，设每个窗口内部所有海底光子的层值取值范围为[0,k]，假定密度阈值为t，将窗口内部的海底光子按照层值取值范围分为[0,t-1]和[t,k]两类，对此两类计算类间方差σ2(t)；

29、步骤s3-3-2、获取窗口内部海底光子的最佳密度阈值t*，其为使类间方差σ2(t)最大时所对应的t值；

30、步骤s3-3-3、将窗口内部层值小于最佳密度阈值t*的海底光子分类为海底噪声光子，其他海底光子分类为海底信号光子。

31、进一步地，所述核密度算法中，核密度带宽由k折交叉验证的方法确定。

32、进一步地，所述设置输入参数时，使用k距离图进行自动确定。

33、本发明实现的有益效果是：

34、提供一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，该去噪方法不单纯使用现有的基于密度聚类或是基于栅格图像的去噪算法，而是通过依次进行数据预处理、粗略去噪和精细去噪这三个步骤，来实现对海底信号光子点云的完整、准确提取；本去噪方法可以有效处理不同海底地形、不同噪声密度的光子点云，并且能够保证海底信号光子条带的完整性和连续性，还可以识别出深海区域的信号光子，从而能够良好适用于通过星载激光雷达获取海洋水深信息。

技术特征：

1.一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，所述步骤s1包括如下子步骤：

3.根据权利要求2所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于：所述步骤s1-2中，使用核密度算法得到核密度曲线，将核密度曲线上第一个局部最大值处的高程视为海面高程，将核密度曲线上低于海面高程的第一个局部最小值处的高程视为海面光子分割阈值。

4.根据权利要求1所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：

5.根据权利要求1所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，所述步骤s3包括如下子步骤：

6.根据权利要求5所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，所述步骤s3-2包括如下子步骤：

7.根据权利要求6所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，进行所述划分的空间划分准则的计算公式如下：

8.根据权利要求5所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于，所述步骤s3-3包括如下子步骤：

9.根据权利要求2所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于：所述核密度算法中，核密度带宽由k折交叉验证的方法确定。

10.根据权利要求4所述的应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，其特征在于：所述设置输入参数时，使用k距离图进行自动确定。

技术总结本发明提供一种应用于海洋水深探测的星载激光光子点云去噪方法，涉及星载激光雷达光子识别及信息提取技术领域。去噪方法包括步骤S1、数据预处理：输入数据，提取海面光子和海底光子；步骤S2、粗略去噪：去除海底光子异常点，获得粗略去噪后的海底光子点云；步骤S3、精细去噪：对粗略去噪后的海底光子点云划分窗口，通过计算阈值提取海底信号光子点云。本发明通过依次进行数据预处理、粗略去噪和精细去噪这三个步骤，来实现对海底信号光子点云的完整、准确提取；基于此，解决了现有的去噪算法存在着局限性，无法良好适用于通过星载激光雷达获取海洋水深信息的问题。技术研发人员：董志鹏,张百川,刘焱雄,冯义楷,李杰,陈义兰,徐文学,唐秋华受保护的技术使用者：自然资源部第一海洋研究所技术研发日：技术公布日：2024/11/4