基于有效峰值修正算法的全波形数据研究

针对奇偶拐点高斯分解法在全波形数据处理中存在的精度不足的问题,提出了一种基于有效峰值修正的全波形数据处理算法。该方法首先在数据预处理过程中使用了数据分段的方式来进行噪声均值、方差的估计,在不同的信号段使用与之对应的滤波宽度进行高斯滤波,然后结合噪声阈值与滤波后波形提取出有效峰值信息,最后根据峰值信息修正高斯分量参数。以北京市区作为实验研究区,就分解精度与其他分解算法的结果进行对比。结果表明,本文算法估测的地物高度与实际测量值的均方根误差为1.02,优于奇偶拐点高斯分解法和高斯分解产品GLA14计算的结果。

激光测高卫星全波形回波数据的参数优化小波降噪

针对城市复杂场景,全波形回波中混有多种噪声,这对有效信号的提取产生了很大的影响。为解决这一问题,提出一种参数优化下的小波降噪算法。该算法首先根据波形特征设定5个输入参数类型,参照小波公式和一维降噪函数重构回波波形,其次依据信噪比提取出各种验证波形的对应最佳参数组合,最后依据降噪效果评价指标对取得的实验结果进行分析。在实验过程中,参数优化小波降噪算法对验证波形实现了较好的滤波效果,与其他方法对比显示,本文滤波方法相较于传统的高斯类滤波,其滤波效果大幅提升,并且参数优化小波降噪在波形分解提取地物高度中也具有一定的应用价值。