星载激光测高仪多模式回波参数精确提取技术

"星载激光测高仪多模式回波参数提取方法" 星载激光测高仪是一种关键的遥感技术，用于获取地球表面精确的地形信息。这种仪器能够记录接收的脉冲波形，该波形是目标响应与系统响应的卷积，包含了关于目标的几何和物理属性的细节。在复杂的地形或地物分布下，接收的波形往往呈现多模式特性，这增加了参数提取的难度。 全波形数据的特征参数提取对于星载激光测高仪的数据应用至关重要，因为它直接影响到数据的准确性和可靠性。目前，高斯分解法是最常见的波形处理方法，通常先用拐点法估计初始参数，再通过非线性最小二乘拟合（如LM算法）或其他优化算法（如最大期望的极大似然法、可逆马尔可夫链蒙特卡洛算法和遗传算法）来提取特征参数。然而，这些方法对初始参数敏感，且可能在处理混叠回波时陷入局部最优解。 反卷积算法提供了一种解决方案，它可以去除发射和接收系统带来的展宽效应，仅保留目标响应波形。直接反卷积算法（如维纳滤波和Tikhonov正则化滤波）虽然简单，但受噪声影响较大，稳定性不足。迭代反卷积算法（如RL算法、Gold算法和盲去卷积算法）更精确，但也存在目标响应波形失真、无法完全匹配真实波形和仍存在混叠等问题。 针对上述挑战，文中提出了一种新的波形分解方法，结合偏正态模型、激励反卷积算法、逐层分解算法、梯度下降法和LM算法。这种方法旨在解决多模式回波的混叠问题，并能更好地处理偏离高斯形态的波形，提高参数提取的精度。通过这种方式，可以更有效地分析地表粗糙度、坡度、冰层高度、森林结构和地物反射率等信息，进一步提升星载激光测高仪在地物分类、高精度测绘、森林调查和冰川监测等领域的应用性能。