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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所申請的專利一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115586537B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211247774.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S17/88；該發(fā)明授權(quán)一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法及系統(tǒng)是由龐勇;何力設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法及系統(tǒng)，包括：獲取目標(biāo)光子數(shù)據(jù)；目標(biāo)光子數(shù)據(jù)由光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)采集得到；多次提取在預(yù)設(shè)高程閾值范圍內(nèi)的光子數(shù)據(jù)，對提取后的光子數(shù)據(jù)利用水平橢圓LOF模型進(jìn)行光子去噪，并利用旋轉(zhuǎn)橢圓LOF模型對光子數(shù)據(jù)進(jìn)一步去噪，實(shí)現(xiàn)了光子數(shù)據(jù)精確提取和分類；采用地形坡度作為旋轉(zhuǎn)橢圓LOF模型的旋轉(zhuǎn)角度，考慮了復(fù)雜地形對光子分布的影響，在不顯著增加計(jì)算量情況下，提升了光子去噪準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種光子數(shù)據(jù)去噪及分類方法，其特征在于，包括：步驟1：獲取目標(biāo)光子數(shù)據(jù)；所述目標(biāo)光子數(shù)據(jù)由光子計(jì)數(shù)激光雷達(dá)采集得到；步驟2：提取高程在第一預(yù)設(shè)高程閾值范圍內(nèi)的所述目標(biāo)光子數(shù)據(jù)，得到高程直方圖粗篩的光子數(shù)據(jù)；步驟3：對所述高程直方圖粗篩的光子數(shù)據(jù)在沿軌方向上進(jìn)行單元?jiǎng)澐郑崛∶恳粍澐謫卧懈叱淘趯?yīng)的第二預(yù)設(shè)高程閾值范圍內(nèi)的所述高程直方圖粗篩的光子數(shù)據(jù)，得到高程粗篩的原始數(shù)據(jù)；每一劃分單元對應(yīng)一第二預(yù)設(shè)高程閾值范圍；步驟4：利用水平橢圓LOF模型計(jì)算每一所述高程粗篩的原始數(shù)據(jù)的LOFE得分；步驟5：提取所述高程粗篩的原始數(shù)據(jù)中LOFE得分滿足預(yù)設(shè)LOFE閾值的光子數(shù)據(jù)，得到粗去噪的信號光子數(shù)據(jù)；步驟6：將所述粗去噪的信號光子數(shù)據(jù)在沿軌方向上進(jìn)行滑動窗口劃分，得到若干個(gè)第一滑動窗口；步驟7：提取每一所述第一滑動窗口中高程最小的所述粗去噪的信號光子數(shù)據(jù)，得到粗分類的地面光子；步驟8：將所述高程粗篩的原始數(shù)據(jù)在沿軌方向上進(jìn)行區(qū)間劃分，得到若干個(gè)第一劃分區(qū)間；步驟9：提取每一所述第一劃分區(qū)間中高程在第三預(yù)設(shè)高程閾值范圍內(nèi)的所述高程粗篩的原始數(shù)據(jù)，得到高程精篩的原始數(shù)據(jù)；所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)包括所述粗分類的地面光子；步驟10：將所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)在沿軌方向上進(jìn)行區(qū)間劃分，得到若干個(gè)第二劃分區(qū)間；步驟11：根據(jù)每一所述第二劃分區(qū)間內(nèi)所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)中的所述粗分類的地面光子的沿軌距離和高程計(jì)算每一所述第一劃分區(qū)間的地形坡度；步驟12：對于每一所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)，采用所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)所屬第二劃分區(qū)間對應(yīng)的地形坡度作為旋轉(zhuǎn)橢圓LOF模型的旋轉(zhuǎn)角度，來計(jì)算所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)的LOFR得分；步驟13：提取所述高程精篩的原始數(shù)據(jù)中LOFR得分滿足預(yù)設(shè)LOFR閾值的光子數(shù)據(jù)，得到精去噪的信號光子數(shù)據(jù)；步驟14：在沿軌方向上根據(jù)每一第二滑動窗口中所述精去噪的信號光子數(shù)據(jù)中每一光子數(shù)據(jù)的高程大小對每一第二滑動窗口中的光子進(jìn)行分類，得到精分類的冠頂光子、地面光子和冠層光子。

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