ICESAT/GLAS激光脚点定位及误差分析

阐述了ICESAT卫星星载地学激光测高系统(GLAS)激光脚点定位原理,给出了具体的GLAS脚点定位算法以及数据处理流程,分析了激光测高的误差源,并总结了GLAS不同产品各项误差的量级以及误差的标准偏差。

ICESAT/GLAS激光测高原理及其应用

本文介绍了ICESAT卫星的基本工作原理,对该卫星上的地学激光测高系统GLAS的测量原理和精度进行了分析,通过GLAS可获得冰原地形及其时变,同时也可对云及大气层的特征有更深入地了解。对GLAS的适用于冰原、冰面、陆地以及海面波形的算法进行了分析,简单介绍了对GLAS测高数据进行检核和校准,并对ICESAT数据在地学研究中的应用进行了探讨。

基于ICESat/GLAS高度计数据的SRTM数据精度评估——以青藏高原地区为例

为全面了解航天飞机雷达测图计划(shuttle Radar topography mission,SRTM)高程数据的精度及误差特征,利用精度更高的ICESat/GLAS激光高度计数据(简称ICESat高度计数据)为参照数据,以具有多种地貌类型的中国青藏高原地区为实验区,采用双线性插值算法分析了SRTM在中国青藏高原地区的高程精度,以及SRTM高程数据与地形因子(坡度和坡向)间的关系。实验结果表明:在青藏高原地区,ICESat高度计数据与相对应的SRTM高程数据高度相关,相关系数高达0.999 8;SRTM的系统误差为2.36±16.48 m,中误差(RMSE)为16.65 m;当坡度低于25°时,SRTM高程数据精度随坡度增大而显著降低。此外,相对于ICESat高度计数据,SRTM在青藏高原地区N,NW和NE方向的测量值偏高,在S,SE和SW方向的测量值偏低。

基于窗函数的林区ICESat-GLAS波形数据消噪研究

在利用对地学激光测高系统(the Ice,Cloud and land Elevation-Geoscience Laser Altimeter System)数据估测森林结构参数时,需对原始波形进行去噪处理,以提高估测精度。以吉林汪清林区为例,提出了基于窗函数的林区GLAS数据消噪方法,选取了5种窗函数对GLAS数据进行消噪并比较其消噪精度。结果表明:窗函数对林区波形数据消噪具有较好的效果,窗函数消噪法的信噪比SNR最高为40.488 679,均方根误差RMSE最低为0.000 335;GLAS数据经窗函数消噪后能够合理地预测林区冠层高度,预测冠层高度与实测冠层高度的回归精度r从0.725增至0.820;本研究所选的几种窗函数中布拉克曼窗函数的消噪效果较好。结果说明了窗函数在对ICESat-GLAS波形数据消噪中具有很大的应用潜力。

坡度和粗糙度对ICESat-GLAS回波特征及其光斑脚点高程误差的影响研究

为评价ICESat-GLAS数据在青藏高原地区冰川表面高程变化中的不确定性,采用GLA01产品和GLA14产品,基于SRTM DEM数据所派生的冰川区和非冰川区表面坡度、粗糙度数据,利用多元线性回归关系模型分析了表面粗糙度、坡度对GLAS光斑脚点高程的不确定误差。结果表明:当GLAS光斑脚点坡度小于10°时,GLAS光斑脚点高程偏差为0.1m,且高程偏差随着坡度的增加而增大。在受坡度和粗糙度影响复杂地形下,GLAS光斑的回波展宽较大,不确定性偏差为0.3m。此外,冰川区GLAS光斑脚点高程误差可通过高斯滤波进行展宽偏差校正,但当冰川表面坡度大于45°时,相应的GLAS光斑脚点高程在冰川表面高程变化估算中不可用。在后续的研究中,需考虑冰川运动、GLAS回波在冰雪表面渗透对冰川DEM高程精度以及GLAS光斑脚点水平位移的高程偏差影响。

基于ICESat-GLAS波形估测平均树高的研究

以吉林省汪清林业局经营区域为例,基于星载激光雷达ICESat-GLAS回波参数,构建了平均树高回归模型,预估精度为84.05%;利用反距离加权法,对ICESat-GLAS光斑平均树高估测值进行差值运算,得到初始CHM(Canopy Height Model),实现了平均树高空间连续分布制图;再利用坡度校正和3×3移动窗口差分滤波平滑初始CHM,得到研究区平均树高修正CHM,预估精度达到91.52%。研究结果表明,坡度校正和移动窗口差分滤波方法能有效削弱坡度影响,剔除异常点,提高平均树高估测精度。

基于小波变换的ICESAT-GlAS波形处理

小波变换在信号处理方面的优势越来越明显,但是小波中的小波基不是唯一的,所以采用不同的小波基即使处理同一组数据其结果也会不同。为了确定那种小波基更适合于大光斑激光雷达,通过对MATLAB中常用的小波基参数特性的比较分析最终确定选用Daubechies小波基和Symlets小波基,并分别通过对ICESAT-GLAS波形进行小波分解、阈值处理和小波重构来实现波形去噪过程。结果表明:用Symlets小波基中的sym7小波基比用Daubechies小波基中的db1小波基去噪后波形信噪比要高,而均方根误差则比用Daubechies小波基中的db1小波基的低,由此看来Symlets小波基中sym7小波基更适合于处理大光斑激光雷达波形数据。

ICESat GLAS完整波形信号处理技术在南极查尔斯王子山脉地区地表覆盖分类中的应用研究

波形激光雷达传感器所获取的遥感数据几乎可以提供后向散射信号的全部特征,除了距离观测值,需要通过进一步分析接收的脉冲获取更多关于地表实体的物理特性,因此,这些相关的物理特性成为研究地表覆盖的新领域。通过总结利用波形信号处理技术进行地表覆盖解译工作的研究进展,开展了南极查尔斯王子山脉地区地表覆盖分类工作。首先,描述了GLAS的数据结构;其次,总结了相关的信号处理技术;然后,从实际应用角度讨论了方法的可用性;最后,以南极查尔斯王子山脉地区为例,实践了基于ICESat GLAS完整波形信号处理技术的地表覆盖分类方法。

协同ICESat/GLAS和MISR数据估算小兴安岭地区森林地上生物量

大光斑激光雷达ICESat／GLAS波形数据包含大量的地物垂直结构信息，如森林垂直断面、地形等。这些信息与森林地上生物量具有很强的相关性。本研究在雷达波形数据处理的基础上，提取波形参数，分别用线性逐步回归模型和Erf-BP神经网络模型建立波形参数与森林地上生物量的关系式。使用Erf-BP神经网络模型计算研究区域内GLAS光斑点的生物量，协同多角度光学遥感数据MISR应用随机森林机器学习方法构建从点到面的空间尺度生物量扩展模型，最后用样地数据对模型反演的生物量结果进行检验。研究结果表明Erf-BP神经网络模型预测能力（P=0．965，RMSE=3．81t·ha^-1）优于线性逐步回归模型（P=0．86，RMsE=4．54t·ha^-1）；空间尺度扩展模型预测精度P=0．81，RMsE=2．39t·ha^-1，反演的森林地上生物量估计值范围在0～144．4t·ha^-1，平均地上生物量估计值为59．28t·ha^-1，用样地数据检验模型的反演结果（R^2=0．72，R_MSE=8．98t·ha^-1），估计值与实际值较为接近。研究实现使用少量实测数据获取大尺度、高精度森林地上生物量的目的，为森林资源调查、生态研究及碳循环研究提供基础。

基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据。采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较:第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型。结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力。

ICESat/GLAS水面回波波形分析及判定

正确识别水面上的观测值,对于利用ICESat/GLAS卫星激光测高数据监测内陆水系和确定海冰覆盖区的海面高的研究具有重要意义。通过对ICESat/GLAS在水面的回波波形特性的分析,并考虑波形饱和与大气前向散射对波形的影响,提出了根据GLA14数据中提供的回波波形参数识别ICESat/GLAS水面测高数据的方法。测试结果表明,该方法的正确率可达90%以上,可以为内陆水体监测提供有效的支持和帮助。

基于ICESat-GLAS和GRACE卫星遥感资料的高亚洲冰川物质平衡变化研究

针对高亚洲冰川物质平衡和水资源的热点问题,首先利用2003—2009年ICESat-GLAS和2000年2月SRTM DEM V2.1资料,推算高亚洲地区冰川表面高程和冰量变化;其次,利用GRACE卫星的2002年8月至2012年12月时变重力场资料反演出研究区地表质量变化,继而在综合分析各流域内地表各种物质变化的基础上,恢复出流域冰川物质平衡;再次,根据高亚洲流域冰川的物质平衡状况,估算了外流河流域冰川物质亏损对海平面上升和内流河流域冰川物质亏损对内陆湖泊水量的贡献。

ICESat-GLAS激光天顶角对反演森林冠层高度的影响

为了量化激光天顶角对ICESat-GLAS波形数据反演森林冠层高度的影响,以吉林省汪清林业局经营区为例,基于ICESat-GLAS波形数据及DEM数据,在Allouis模型和Nie模型基础上,分别引入激光天顶角,对光斑内坡度引起的高度距离(GroundExtent)进行修正,建立森林冠层高度估测模型,并通过模型对坡度的校正能力、天顶角引起的GroundExtent理论误差以及大气延迟增量三个方面讨论分析天顶角在反演森林冠层高度中的影响。结果表明:天顶角的引入能够提高模型的估测精度,决定系数(R2)分别提高了6.56%、4.26%,且能更好地校正地形坡度;在外部条件相同的情况下,由天顶角(<1°)引起的GroundExtent理论误差在0.122~1.100m范围内;在天顶延迟约为2.3m时,天顶角(<1°)对大气延迟增量的影响为0.04~3.50mm。由此可知天顶角对估测森林冠层高度存在一定的影响,引入激光天顶角的冠层估测模型能更准确地反演森林冠层高度。

利用ICESat/GLAS数据获取北极海冰出水高度的研究

利用ICESat激光测高卫星数据获取2003-10~2008-03北冰洋秋季与冬季海冰出水高度,结果与国外相关研究基本一致。出水高度数据的拟合结果表明,北极海冰出水高度以每年约2.3cm的速度递减,该速度比此前的相关研究结果更快。在不同作者利用ICESat数据计算的北极海冰出水高度的对比中,不同方法得到的结果之间存在明显的系统误差。对引起系统误差的原因进行深入分析表明,高程滤波的窗口长度、确定海面高的范围以及海面观测值的选取方式都会使出水高度的计算产生cm级的误差。

ICESat/GLAS矩形切片分析2003年2月～2008年10月南极冰盖高程变化

1969考拉首次提出卫星测高的构想，随后便被广泛的应用于高精度地测定南极冰盖高程变化、质量均衡和全球海平面变化的研究之中。本文采用2003年2月-2008年10月共14期数据专门对极地冰盖高程的周年变化进行研究，基于激光光斑交叉重叠方法数据量少的不足，设计提出沿轨切向长510m，沿轨法向长390m的矩形片段，并将可能影响高程变化的主要因素归结为地表坡度、季节性影响、高程变化，并组成时间序列，进行最小二乘间接平差，与交叉重叠方法估计冰盖高程变化相比，显著地增加了研究区的有效数据量，提高解算成果的精度和增强模型的可靠性。实验证明，该方法对分析南极冰盖高程周年变化是有效的。

基于ICESat-GLAS波形与LPA数据估测森林生物量

针对星载激光雷达波形数据估测森林生物量精度较低的问题,研究以冰云陆地高程卫星(Ice,Cloud,and land Elevation Satellite,ICESat)/地球科学激光测高系统(Geoscience Laser Altimeter System,GLAS)回波波形为例,通过修正GLAS回波波形背景噪声阈值,识别GLAS冠层回波波形,设定冠层回波波形起止点位置,提出冠层回波能量值参数Eca,并基于激光断面阵列(Laser Profile Array,LPA)数据校正Eca,得到校正后的冠层回波波形能量值参数ECca,进而估测森林生物量。研究结果显示,GLAS冠层回波波形能量值参数Eca经LPA数据校正前后森林生物量估测精度R2分别为0.87和0.89,RMSE分别为17.28 t/ha和15.76 t/ha。研究结果表明,所提出的冠层回波能量值参数能够有效估测森林生物量,且冠层回波波形能量值参数Eca经LPA数据修正后能够提高森林生物量估测精度。

一种利用级联小波变换的ICESat-GLAS波形去噪方法

波形去噪是大光斑星载激光雷达数据处理和应用结果可靠性的重要保障。针对ICESat-GLAS回波波形中的噪声问题,构建一种自适应阈值的级联离散小波变换的方法,可实现对地球科学激光测高系统(GLAS)回波信号的去噪处理,该方法既能够使高频信号得到再分解,又降低小波包变换去噪的复杂度。通过与传统的小波噪声阈值去噪等方法的对比分析,可以发现:在同样的小波分解层次下,文中构建的方法要优于传统的小波噪声阈值法,有助于ICESat-GLAS大光斑激光雷达波形数据去噪处理。

基于ICESat-GLAS数据和回波仿真原理识别森林类型

【目的】利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数。【方法】结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数Rcafit1-47、K1-47,并与其他森林类型相关的波形特征参数进行联合,建立多种波形特征参数组合,用于森林类型识别。【结果】1)针叶林和阔叶林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为92.86%,优于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;2)针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为77.03%,低于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;3)波形特征参数Rcafit1-47、K1-47与其他波形特征参数组合后能够提高森林类型识别精度,其中,Rcafit1-47、K1-47、AGS、MSGS参数组合森林类型识别精度最高,针叶林和阔叶林森林类型识别精度为94.64%,针叶林、阔叶林和混交林林分类型识别精度为89.19%。【结论】提出的波形特征参数Rcafit1-47和K1-47在针叶林和阔叶林森林类型识别方面具有明显优势,而且与其他波形特征参数组合后能够明显提高针叶林、阔叶林和混交林3种森林类型的识别精度。

基于ICESat-GLAS的坡地最大树高估测模型比较研究

地形坡度对星载LiDAR(lightdetection and ranging)估测最大树高具有较大的影响。为了提高坡度条件下树高的反演精度,通过建立坡地条件下5种不同的最大树高估测模型,前3个模型分别使用不同DEM(digital elevation model)数据的地形指数来量化地形坡度的Xing模型,第4个模型使用波形参数-未改进边缘长度来量化地形坡度,第5个模型与第4个模型类似,用改进边缘长度来替换未改进边缘长度。结果可知,波形参数模型的精度要高于使用DEM数据的地形指数的Xing模型的精度,第5个模型的精度要高于第4个模型的精度。表明波形参数量化地形坡度的能力要优于DEM数据的地形指数,而改进边缘长度模型更适合估测坡地的最大树高。

ICESat/GLAS回波能量数据的云光学厚度反演

星载激光测高仪能够有效获取地面点的三维坐标信息且具有较高的高程精度,但是在大气传输中激光不可避免会受到云的影响。首先,根据GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)地学激光测高系统记录的大气传输过程中的回波能量数据拟合回波波形;其次,采用微分零交叉法和Fernald法分别实现了云检测和云光学厚度的反演;最后,利用广东省MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)数据以及北京地区AERONET(Aerosol Robotic Network)地面观测站实测数据进行了验证分析。结果表明:文中方法在激光测高卫星云光学厚度反演上具有较高的可信度,在实际情况下云光学厚度反演误差小于0.1,且云光学厚度小于1时,相对误差远远小于0.01,相关结论对国产卫星激光测高数据质量控制具有参考价值。