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    激光測高衛(wèi)星波形飽和識別與測高誤差改正初步研究

    2022-09-03 08:10:20郭金權(quán)李國元裴亮么嘉棋聶勝
    遙感學(xué)報 2022年8期
    關(guān)鍵詞:形心峰度交點

    郭金權(quán),李國元,裴亮,么嘉棋,聶勝

    1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測繪與地理科學(xué)學(xué)院,阜新 123000;2.自然資源部國土衛(wèi)星遙感應(yīng)用中心,北京 100048;3.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院,青島 266590;4.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 數(shù)字地球重點實驗室,北京 100094

    1 引 言

    衛(wèi)星激光測高作為一種新型的地理空間信息獲取手段,因其可以快速獲取大范圍的地表高精度三維信息而被廣泛關(guān)注(李國元等,2017)。NASA于2003年發(fā)射的冰,云和陸地高程衛(wèi)星/地球科學(xué)激光測高系統(tǒng)ICESat/GLAS(Ice,Cloud and land Elevation Satellite/Geo-science Laser Altimeter System)在其任務(wù)期獲取了大量數(shù)據(jù),取得了很好的科學(xué)應(yīng)用效果(王成等,2015)。之后NASA 于2018年發(fā)射了ICESat/ATLAS,繼續(xù)依靠激光測高相關(guān)技術(shù)對極地冰蓋、森林樹高、海冰覆蓋等方面進行科學(xué)研究。中國已經(jīng)發(fā)射的高分七號衛(wèi)星也裝備具有全波形記錄和采樣功能的激光測高儀(唐新明和李國元,2017;李國元,2018)。

    針對激光測高全波形數(shù)據(jù)處理國內(nèi)外學(xué)者進行了廣泛的研究,但大部分研究聚焦于全波形數(shù)據(jù)的分解、波形噪聲濾波和全波形數(shù)據(jù)在極地、森林等方面的應(yīng)用(Lefsky 等,2007;李松 等,2007;邢艷秋和王立海,2009;李增元等,2015;李國元 等,2017;汪垚 等,2018;李洪鵬 等,2019),對于全波形數(shù)據(jù)存在的波形飽和現(xiàn)象研究較少,而回波波形中不可避免地存在飽和現(xiàn)象,對飽和波形進行識別和誤差改正非常必要。Fricker 等(2005)通過經(jīng)驗公式對回波波形能量進行校正,再改正激光飛行時間,改正后高程偏差從9.6 cm 減小到1.9 cm,標準差從4.9 cm 減小到3.2 cm,但是該方法只對增益值為13 的波形數(shù)據(jù)才有效,局限性較大。Kwok 等(2006)將回波能量分級,按照經(jīng)驗公式分別計算不同回波能量下的激光飛行時間偏差,進而改正高程,該方法在波形飽和程度不高時效果較好,對于嚴重的飽和波形其改正效果很差。Sun 等(2017)對回波能量、增益值、和激光飛行時間偏差進行分析建模,改正后0—40 fJ脈沖能量的最大誤差為2 cm,40—140 fJ 脈沖能量的最大誤差為7 cm,但其計算過程較為繁瑣,每一個增益值就需計算相關(guān)的12 個參數(shù),且僅作為GLAS 數(shù)據(jù)經(jīng)驗公式,對于其他衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)的改正效果尚未可知。朱世賢等(2018)提出窗寬自適應(yīng)形心修正算法,計算自適應(yīng)窗寬內(nèi)形心位置改正激光飛行時間和距離,但其方法適用于嚴謹?shù)母咚够夭úㄐ?,對于衛(wèi)星激光測高儀的高斯回波波形的處理效果不太理想。針對全波形數(shù)據(jù)飽和現(xiàn)象,本文提出了一種飽和識別方法及結(jié)合高斯擬合與波形形心的飽和改正方法,并采用ICESat/GLAS數(shù)據(jù)對算法有效性進行驗證。

    2 波形飽和原因及影響

    2.1 波形飽和原因

    波形飽和是指返回脈沖的峰值功率超出了接收機的線性動態(tài)范圍,導(dǎo)致波形扭曲。發(fā)射脈沖高能量、地表高反射率、接收機高增益值等均可導(dǎo)致波形飽和。

    (1)發(fā)射脈沖高能量和地表高反射率。對于接收機接收的回波脈沖能量(累計的光子數(shù))可由下列公式表示:

    式中,G為增益值;e為電子荷;Pt為激光發(fā)射功率;AR為接受孔徑面積;R為激光器與目標間距離;ρ為地表反射率;θ為地表反射面法向量與望遠鏡視場方向夾角;Ta為單程大氣影響;η為光子探測效率(門華濤等,2019;藍曉萍等,2015)。由公式推導(dǎo)出回波脈沖能量與地表反射率成正相關(guān)關(guān)系,當發(fā)射脈沖能量一定時,地表高反射率是造成回波高能量的主要原因。地表高反射率多發(fā)生在晴朗天空條件下的被冰雪覆蓋的極地和湖泊水面。例如,GLAS 記錄的最強回波脈沖能量發(fā)生在玻利維亞的烏尤尼鹽湖,干涸湖床的淺水層發(fā)生鏡面反射,返回脈沖能量大約為1000 fJ,達到探測器損傷水平的十分之一。

    (2)高增益值。GLAS 接收機通過接收到的原始回波能量對增益值進行線性調(diào)整以輸出增益后的能量值,當衛(wèi)星飛行路徑上經(jīng)過反射率相差較大的區(qū)域時,如從陸地到水面,接收器需要一定的時間來通過降低增益以控制電子飽和,GLAS 最大調(diào)整持續(xù)時間為0.25 s,最長距離為1.5 km,接收機調(diào)整增益的時間取決于衛(wèi)星指向角,大于標稱值的指向角會降低飽和概率,但會增加高程誤差(Baghdadi等,2011)。

    2.2 波形飽和影響

    波形飽和使得波形失真,發(fā)生“平頂”現(xiàn)象并伴隨著波形展寬。飽和導(dǎo)致的波形失真使得通過波形計算脈沖到達地物地表的時間產(chǎn)生較大誤差,進而影響高程測量精度。不進行飽和校正的GLAS 高程與參考高程存在0.1—0.9 m 的誤差,極端情況下誤差可達1.5 m(Baghdadi 等,2011)。并且波形飽和廣泛發(fā)生于GLAS 回波數(shù)據(jù)中,尤其是極地冰川地區(qū),如圖1所示。

    圖1 格陵蘭冰蓋區(qū)域不同時間段飽和率Fig.1 Comparison of saturation rates of an orbit in the Greenland ice sheet during each mission period

    3 波形飽和識別算法

    GLAS14 數(shù)據(jù)產(chǎn)品中提供了飽和度改正標簽,標簽取值范圍為0—5,其中0 為未飽和;1 為雖然發(fā)生飽和但是影響可忽略不計;2 為發(fā)生飽和,可以改正;3 為發(fā)生飽和,改正量無法計算;4 和5為飽和改正模型不適用,數(shù)據(jù)不能被改正。GLAS為不同的增益值規(guī)定了不同的飽和電壓閾值,如表1所示。但GLAS提供的標志不一定完全準確。

    表1 GLAS提供的增益值與飽和電壓閾值Table 1 Gain value and saturation voltage threshold provided by GLAS

    峰度的概念來自于對零均值隨機變量分布特征的描述,峰度用來描述隨機變量概率密度函數(shù)的尖峭程度。峰度公式如下:

    式中,x為統(tǒng)計變量;f為變量擬合的高斯函數(shù);β為峰度值;V4為四階中心動差;σ4為標準差的四次方(單聰淼等,2018)。以四階中心動差V4為測定依據(jù),將V4除以其標準差的四次方σ4,以消除單位量綱的影響,便于不同次數(shù)分布曲線的峰度比較,從而得到以無量綱數(shù)表示的相對數(shù),即為峰度的測定值β。在實際應(yīng)用中,為保證標準高斯分布的峰度值為0,通常將計算的峰度值做減3處理,本文計算波形峰度值時均進行減3處理,以統(tǒng)一進行評價。

    峰度是和正態(tài)分布相比較而言的統(tǒng)計量,描述的是數(shù)據(jù)分布的陡峭程度。當β>0時,表示分布曲線呈尖頂峰度,為尖頂曲線,說明變量值的次數(shù)較為密集地分布在眾數(shù)的周圍,β值越大于0,分布曲線的頂端越尖峭。當β<0時,表示分布曲線呈平頂峰度,為平頂曲線。當β值接近于-1.2 時,分布曲線呈水平矩形分布形態(tài),當β小于-1.2 時,則代表發(fā)生了“U”型分布。

    結(jié)合峰度知識,以及對飽和波形的觀察,在GLAS 波形飽和識別的基礎(chǔ)上,利用峰度系數(shù)對未識別的波形進一步判斷,以檢測遺漏飽和波形:

    (1)首先判斷波形中是否有大于或等于飽和閾值的采樣點數(shù)據(jù),若有則直接視為飽和波形,若沒有則進行下一步。

    (2)判斷回波數(shù)據(jù)中是否存在電壓值大于最低飽和閾值0.525 V 的采樣點數(shù)據(jù),若存在則進行第3步,若不存在則視為非飽和波形。

    (3)對有效波形內(nèi)的采樣點求取峰度系數(shù),當峰度系數(shù)小于-1.2時,則認為其發(fā)生了飽和。

    電壓值0.525 V 為GLAS 提供的最小飽和電壓,利用該值可避免因波形整體偏低而導(dǎo)致的峰度系數(shù)偏小而導(dǎo)致的誤識別情況;以峰度系數(shù)-1.2 作為閾值是因為均勻分布函數(shù)更加接近飽和波形,并且飽和波形在飽和區(qū)域內(nèi)的采樣點數(shù)值會出現(xiàn)上下起伏情況,形成局部的“U”型分布,導(dǎo)致峰度系數(shù)更一步減小。

    4 波形飽和改正算法

    GLAS 根據(jù)衛(wèi)星發(fā)射前的地面調(diào)試,確定了激光脈沖能量Er與波形飽和造成的時間偏差Δt之間的經(jīng)驗公式,如下所示:

    式中,時間單位為ns,能量單位為十萬億分之一焦耳fJ。在ICESat發(fā)射后的各項研究表明,該公式對于飽和程度較小的點有較好的改正效果,對于飽和程度較大的波形效果很差(Kwok等,2006)。

    在發(fā)現(xiàn)上式公式效果較差的情況后,NASA 團隊于2017年又推出了新的經(jīng)驗公式對波形飽和進行改正,公式如下:

    式中,Er是由高斯擬合計算的返回脈沖能量;G是VGA 增益;并且Eth(G)是給定增益值下的飽和開始時的閾值能量;常數(shù)a0=0.25 和b0=0.0625 控制Eth(G)附近的δttof的變化率;并且由對測量的擬合確定。參數(shù)α(G)控制行程時間偏差相對于飽和后的接收能量的斜率。函數(shù)Eth(G)和α(G)近似為

    式中,c1—c10是根據(jù)測試數(shù)據(jù)確定的常數(shù),不同的增益值需要重新計算(Sun等,2017)。

    本文以波形為依據(jù),對原始波形進行高斯擬合,以高斯擬合波形與原始波形的交點作為界限,計算范圍內(nèi)高斯擬合形心位置,與原始高斯擬合波形形心位置做差計算時間偏差,進而計算飽和波形高程校正值。具體流程如下:

    (1)依據(jù)上述飽和識別方法判斷回波波形是否飽和,若識別為飽和波形即進行飽和改正;

    (2)采用高斯擬合方法對飽和波形進行擬合,并計算其初始形心位置。對原始波形的采樣點數(shù)據(jù)進行曲線擬合,控制擬合精度大于0.98,以保證后續(xù)提取交點的準確性;

    (3)計算高斯擬合與原始波形的交點,選取兩交點對高斯波形進一步處理。交點選取滿足:1)兩交點分列與高斯擬合波形中軸線兩側(cè);2)兩交點不在原始波形受飽和影響范圍內(nèi);3)為更好地體現(xiàn)波形擬合偏差,兩交點應(yīng)在有效波形內(nèi)距離高斯擬合中軸線最遠。

    (4)連接選取的兩個交點形成線段,計算該線段與高斯擬合波形圍成的封閉區(qū)域的形心位置,即圖2中的陰影區(qū)域。

    圖2 飽和波形高斯擬合差異Fig.2 Difference between gauss fitting and saturated waveform

    (5)高斯擬合形心位置與封閉區(qū)域形心位置做差即為波形飽和引起的測高時間偏差,利用該時間偏差再乘以二分之一光速即為飽和改正值。

    對于飽和波形,依據(jù)波形的特性,即其波形存在“平峰”現(xiàn)象,保證了其存在交點,其因飽和產(chǎn)生的波形展寬現(xiàn)象保證了其存在有限個交點。對于未發(fā)生飽和的波形,因其保有較好的高斯特性,其波形在高斯擬合時會出現(xiàn)大量的交點,甚至重合的曲線范圍,對于飽和波形而言因為高斯波形性質(zhì)被飽和現(xiàn)象破壞,導(dǎo)致其在有效波形范圍內(nèi)只能產(chǎn)生有限個交點。

    如圖2 所示,其中紅色虛線為高斯擬合波形,藍色實線為原始波形,黑色點為兩波形交點,箭頭指向為本次改正所選取的交點,圖2中陰影區(qū)域即為高斯擬合波形在交點范圍內(nèi)的區(qū)域,求取陰影范圍內(nèi)的高斯擬合形心。再計算與初始高斯擬合形心位置差異即為時間偏差,進而計算改正高程。

    誤差的正負號由形心位置決定,若交點范圍區(qū)域的形心位置相較于高斯擬合形心位置前移,則證明波形飽和使得通過形心計算的高程偏低,誤差改正值為正;若范圍內(nèi)的形心位置相較于高斯擬合形心位置后移,則證明波形飽和使得通過形心計算的高程偏低,誤差改正值為負。

    5 研究區(qū)域與實驗數(shù)據(jù)介紹

    5.1 研究區(qū)域介紹

    選取青海湖、納木錯湖、色林錯湖3 個區(qū)域GLAS 數(shù)據(jù)進行實驗分析。青海湖位于青海省西北部的青海湖盆地內(nèi),既是中國最大的內(nèi)陸湖泊,也是中國最大的咸水湖,總面積約4583 km2。納木錯位于西藏自治區(qū)中部,是西藏第一大湖泊,也是中國第二大的咸水湖,總面積約1920 km2。色林錯地處西藏自治區(qū)申扎、班戈和尼瑪三縣交界處,位于崗底斯山北麓,申扎縣以北,總面積約239 km2。如圖2 所示,為3 個湖泊區(qū)域概況,其中紅色點為受飽和影響激光點,黃色為正常激光點。

    選擇湖泊區(qū)域進行實驗主要有以下幾點原因:

    (1)水體因存在耀斑現(xiàn)象,易發(fā)生波形飽和情況,湖泊范圍內(nèi)可獲得多個飽和波形數(shù)據(jù)。

    (2)GLAS 光斑面積較大,回波波形受到光斑內(nèi)復(fù)雜地物的影響,而水體回波波形一般為單峰波形,可以更好的對因飽和產(chǎn)生的誤差進行分析,避免其他因素影響。

    (3)現(xiàn)實中因風力等因素水體高程值存在差異,但靜態(tài)非流動的湖面在同一時間段內(nèi)水面高程在小范圍內(nèi)基本保持一致。

    圖3 研究區(qū)域概覽Fig.3 Overview of the research region

    5.2 實驗數(shù)據(jù)介紹

    在選取實驗用GLAS數(shù)據(jù)時應(yīng)滿足以下原則:

    (1)因為實驗區(qū)域皆為高原湖泊,為避免結(jié)冰期與風期對高程數(shù)據(jù)的影響,應(yīng)選用收集時間為4月—10月的GLAS數(shù)據(jù)。

    (2)湖泊與陸地相接處易發(fā)生飽和情況,但是湖岸邊復(fù)雜的地形情況導(dǎo)致無法獲得高程的近似真值,所以選取的飽和數(shù)據(jù)應(yīng)在湖泊深水區(qū)域內(nèi)。

    (3)每組內(nèi)飽和點數(shù)不應(yīng)超過總點數(shù)的三分之一,各未飽和數(shù)據(jù)高程值波動程度小,以保證通過未飽和數(shù)據(jù)計算的高程真值的準確性。

    依據(jù)以上原則,本文實驗共選取4組數(shù)據(jù),分為A、B、C、D 共4 組。組內(nèi)數(shù)據(jù)按A1、A2、A3至A12 排序,每組數(shù)據(jù)總長度約為2 km。A 組為2004年8月青海湖GLAS 數(shù)據(jù),A 組數(shù)據(jù)內(nèi)包含3 個飽和點,分別為A1、A2、A5。B 組為2008年8月青海湖GLAS 數(shù)據(jù),B 組數(shù)據(jù)內(nèi)包含3 個飽和點,分別為B7、B8、B9。C 組為2007年4月納木錯GLAS 數(shù)據(jù),C 組數(shù)據(jù)內(nèi)包含3 個飽和點分別為C4、C5、C6。D 組為2005年6月色林錯GLAS 數(shù)據(jù),D 組數(shù)據(jù)內(nèi)包含3 個飽和點分別為D9、D10、D11,其中D9為本文算法探測到的GLAS未注明為飽和的激光點。

    6 實驗結(jié)果與分析

    6.1 飽和識別結(jié)果與分析

    對4組數(shù)據(jù)進行飽和識別實驗,按前文方法先判斷回波波形是否有采樣點電壓值大于GLAS 飽和閾值的情況,有則視為飽和波形,然后判斷最大采樣點電壓值是否大于0.525 V,小于則視為未飽和波形,大于則計算其有效波形峰度系數(shù),若峰度系數(shù)值小于-1.2 則視為飽和。經(jīng)過試驗發(fā)現(xiàn),本文方法對A、B、C 3 組數(shù)據(jù)進行飽和識別結(jié)果與GLAS 提供結(jié)果一致,D 組中D9 點GLAS 未認為發(fā)生飽和,但通過本文方法識別出來,如圖4所示。

    圖4 波形飽和識別及誤差改正實驗流程圖Fig.4 Flow chart of waveform saturation identification and error correction experiment

    D9 點波形最大電壓值大于0.525 V,峰度系數(shù)為-1.62小于閾值-1.2,為本文方法發(fā)現(xiàn)的GLAS未將其標志為飽和的數(shù)據(jù)點,下面我們利用飽和波形相關(guān)特性對其準確性進行評估。首先D9 點波形最大電壓值為1.36 V,明顯高于同組內(nèi)其他未飽和激光點波形最大電壓值,且與GLAS 認為飽和的D10、D11 點最大電壓值十分接近;以波形形狀來說,D9點出現(xiàn)了明顯的“平峰”,且“平峰”范圍較大,符合飽和波形形狀特點。

    6.2 飽和改正實驗及精度分析

    使用GLAS14 提供的地面高程值作為原始高程值,以每組內(nèi)未飽和數(shù)據(jù)的平均值作為水面高程近似真值,對于飽和數(shù)據(jù)分別將GLAS 數(shù)據(jù)提供的飽和校正量與本文算法計算的飽和校正量加入到原始高程值中,計算飽和改正后高程值,再與未飽和數(shù)據(jù)計算的近似水面高程值進行比較,以評價精度。

    改正前后數(shù)據(jù)均值、飽和波形改正前后高程對比、改正后誤差對比如下表3、4所示。

    表3 改正前后數(shù)據(jù)均值比較Table 3 Comparison of data mean before and after correction /m

    在共12 個飽和點數(shù)據(jù)中,D10 數(shù)據(jù)點在改正后與近似真值差距大于0.1 m,B9 點改正后偏離近似真值,下面對這兩點進行分析:

    D10 點本文改正量為0.041 m,改正后與近似真值偏差為0.124 m,雖然相較于GLAS 改正后的偏差值0.153 m 較小,但是相對于近似真值來說誤差較大。但GLAS 提供的D10 點飽和改正量僅為0.012 m,即GLAS認為D10點由飽和引起的測量誤差值不大,所以我們推測D10 點與近似真值之間的誤差中不僅僅包含由飽和引起的偏差,可能還包含其他原因造成的偏差,導(dǎo)致僅僅利用飽和改正無法獲得理想結(jié)果。

    B9 點本文給出的改正量為0.027 m,GLAS 給出的改正量為0.167 m。相較于GLAS 給出的改正數(shù)值,本文給出的值要小很多,雖然改正后B9高程值更加偏離近似真值,但是差值為0.052 m,仍在可接受的范圍內(nèi)。我們推測B9 點的高程可能因為水面風浪等原因,造成局部水面的升高,以致于高程值高于利用均值計算的近似水面真值。

    總體來看,本文算法飽和改正最大值為0.136 m,飽和改正最小值為-0.008 m,改正后的誤差的絕對值均值為0.045 m,相較于GLAS 改正量的誤差均值0.119 m 有了很大提高,改正后精度可達0.05 m

    6.3 特殊波形分析

    D9 點是本文識別算法發(fā)現(xiàn)的GLAS 遺漏的飽和波形,下面對其進行分析

    首先,D9點的波形形狀滿足飽和波形的特征,從圖5(a)中可以看出,D9 點波形出現(xiàn)明顯的“平峰”,并且波形相較于未發(fā)生飽和的D12點明顯展寬,且波形幅值與GLAS 探測到的發(fā)生飽和的D10、D11 點十分接近,高于未飽和波形,所以認為D9點發(fā)生飽和,并且被本文識別算法正確識別。

    圖5 D組數(shù)據(jù)飽和波形識別結(jié)果Fig.5 Identification results of saturated waveform in group D

    表2 波形數(shù)據(jù)峰度系數(shù)Table 2 Kurtosis coefficient of waveform data

    利用本文算法進行飽和改正,得出了-0.008 m的改正量,即波形飽和導(dǎo)致高斯擬合的形心位置前移,使得測量高程值加大。

    這與前人的研究相反,以前的研究都認為波形飽和會使得高斯擬合位置后移而使得測量高程偏低,但是前人的研究都是以GLAS 提供的飽和標志作為依據(jù),僅僅對GLAS 探測到的飽和波形進行分析,而D9 點GLAS 并不認為其發(fā)生波形飽和,而是通過本文的飽和識別方法篩選出來的,所以與前人的研究有差異也是可能存在的,并且可信的。

    表4 飽和波形改正后比較Table 4 Elevation comparison after correction of saturated waveform /m

    圖6 改正前后高程數(shù)據(jù)對比Fig.6 Elevation data comparison before and after correction.

    作為水面上的激光點,其高程應(yīng)該與相鄰激光點在小范圍內(nèi)保持一致,由于D10、D11 點發(fā)生飽和,其原始高程不可信,將D9 點與相鄰的D7點、D8 點高程相比較,以評價飽和改正量是否可信。

    從表6 中可以看出,D9 點高程不僅高于以組為單位計算的近似真值,并且高于相鄰的D7 點、D8 點高程,所以本文認為GLAS 給出的原始高程值要高于D9 點真實高程值,本文改正方法給出的-0.008 m 的飽和改正值也是可信的,雖然改正量偏小,但是改正后高程值確是更加接近于真實值。根據(jù)D9 點的情況認為波形飽和是在大多數(shù)情況下導(dǎo)致測量的高程值偏低,但不是絕對的,存在少量高程值偏高的情況。

    表6 D7點,D8點,D9點原始高程值Table 6 D7 point,D8 point,D9 point original elevation value

    圖7 D9點高斯擬合差異Fig.7 Difference of gaussian fitting at D9 point

    7 結(jié) 論

    針對激光測高儀回波飽和現(xiàn)象,本文結(jié)合飽和閾值與波形峰度系數(shù)對飽和波形進行了有效識別;并利用原始波形數(shù)據(jù)形狀特征信息,計算形心位置差異,進而確定飽和改正值,以3個湖泊區(qū)域的4 組12 個GLAS 數(shù)據(jù)進行實驗,證明了算法的有效性。

    相較于前人的研究,本文提出的飽和識別算法更加準確,發(fā)現(xiàn)了GLAS 利用固定閾值識別所遺漏的飽和波形;本文提出的飽和改正算法相較于Sun 等(2017)提出的方法更加簡單、易于實現(xiàn),相較于朱世賢等提出的方法改正后精度更高。且僅依靠波形數(shù)據(jù)形狀特征進行計算,不依靠經(jīng)驗公式,所以更具有普遍適用性。與前人研究不同的是,本文實驗中還發(fā)現(xiàn)波形飽和對高程測量影響不總是偏低,也會造成偏高的情況,并通過改正后的高程與真實高程的比較證明了該種情況確實存在。

    中國已經(jīng)發(fā)射高分七號并計劃發(fā)射陸地生態(tài)系統(tǒng)碳監(jiān)測等搭載全波形激光測高儀的國產(chǎn)衛(wèi)星,通過對飽和波形數(shù)據(jù)的有效改正可以大大增加可用激光點數(shù)目及精度。本文所提方法對國產(chǎn)激光測高儀回波數(shù)據(jù)飽和處理能提供一定參考,但主要適用于湖泊、裸地、極地冰蓋等單波形飽和數(shù)據(jù)的有效地識別和改正,對于森林等復(fù)雜區(qū)域多波形疊加的飽和數(shù)據(jù)如何識別及改正仍待研究。

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