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偏正态全波激光雷达数据的可变分量波形分解
被引量:
7
1
作者
赵泉华
陈为多
+1 位作者
王玉
李玉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期161-171,共11页
针对传统方法难以实现全波激光雷达数据中非对称波形分解的问题,本文提出一种结合可变分量偏正态模型和可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的波形分解方法。首先,利用能量函数刻画服从偏正态分布的理想波形与实际波形间的差异程度,并...
针对传统方法难以实现全波激光雷达数据中非对称波形分解的问题,本文提出一种结合可变分量偏正态模型和可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的波形分解方法。首先,利用能量函数刻画服从偏正态分布的理想波形与实际波形间的差异程度,并用Gibbs分布定义其似然函数;然后,定义理想波形参数模型的先验分布;在贝叶斯定理框架下,建立具有分量可变性的波形分解模型;设计RJMCMC的移动操作,确定偏正态分布中的分量数以及求解模型参数。利用提出算法,对不同波形特征(偏态、正态)的ICESat-GLAS全波激光雷达数据进行可变分量分解实验。实验结果表明:实验波形结果与实际波形数据相关系数达到0.989以上,所提方法不仅能够同时实现对偏态数据和正态数据的拟合,还能更为准确地确定波形分量数。证明了该方法能实现全波激光雷达数据的精确分解,且分解结果与对应地物高程信息相符。
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关键词
全波激光雷达
波形分解
偏正态分布
RJMCMC算法
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职称材料
题名
偏正态全波激光雷达数据的可变分量波形分解
被引量:
7
1
作者
赵泉华
陈为多
王玉
李玉
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期161-171,共11页
基金
辽宁省教育厅科学技术研究一般资助项目(No.LNCL009)
国家自然科学基金青年基金资助项目(No.41301479)
文摘
针对传统方法难以实现全波激光雷达数据中非对称波形分解的问题,本文提出一种结合可变分量偏正态模型和可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛(RJMCMC)算法的波形分解方法。首先,利用能量函数刻画服从偏正态分布的理想波形与实际波形间的差异程度,并用Gibbs分布定义其似然函数;然后,定义理想波形参数模型的先验分布;在贝叶斯定理框架下,建立具有分量可变性的波形分解模型;设计RJMCMC的移动操作,确定偏正态分布中的分量数以及求解模型参数。利用提出算法,对不同波形特征(偏态、正态)的ICESat-GLAS全波激光雷达数据进行可变分量分解实验。实验结果表明:实验波形结果与实际波形数据相关系数达到0.989以上,所提方法不仅能够同时实现对偏态数据和正态数据的拟合,还能更为准确地确定波形分量数。证明了该方法能实现全波激光雷达数据的精确分解,且分解结果与对应地物高程信息相符。
关键词
全波激光雷达
波形分解
偏正态分布
RJMCMC算法
Keywords
full-waveform LiDAR
waveform decomposition
skew-normal distribution
RJMCMC algorithm
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
偏正态全波激光雷达数据的可变分量波形分解
赵泉华
陈为多
王玉
李玉
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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