森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法

1.本发明涉及星载波形激光雷达遥感应用技术领域，尤其涉及一种森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法。


背景技术：

2.全球生态系统动力学调查系统(global ecosystem dynamics investigation，gedi)已经于2018年12月发射成功，gedi为一种星载波形激光雷达系统。gedi被搭载在国际空间站(international space station，iss)，其主要科学任务为，利用高分辨率的波形激光测距系统，观测调查地球51.6
°
n-51.6
°
s间的森林资源情况，提高对于碳、水循环过程、生物多样性和栖息地的能力科学认识的能力。该系统的主载荷采用的技术是线性体制的波形记录技术，该系统具有高能量值、低重频的工作特性，可以有效探测从地球表面反射回来的激光波形数据，通过接收返回的波形信号描述地表的高程信息。gedi由3个激光器组成，其中2个是全功率激光器，通过改变激光束指向，各自产生2个光束。另外一个激光器是覆盖激光器，被分成2个光束，然后共产生4个光束，最终3个激光器产生8个地面光束轨迹。gedi的激光发射频率能够达到242hz，结合其卫星运行高度与卫星运行速度可知，gedi的光斑直径约为25m，沿轨的光斑间距为60m，相邻地面轨迹的间距为600m。gedi特有的工作方式使其可以获得光斑内离散的三维信息，为完成其科学目标提供硬件方面的支持。虽然gedi系统具有记录激光波形的特性，但是受环境因素影响，如何判断波形数据反馈的地表信息，是影响gedi系统数据处理的主要因素。特别是森林研究区，仅通过单一算法，无法有效提取gedi波形数据反映的林下地表的高程信息，其将严重影响星载波形激光雷达在林业方向的应用。因此需要增加针对森林研究区的星载波形激光雷达地面高程验证的研究，用以验证星载波形激光雷达反演精度。但是，目前为止，针对森林研究区地面高程验证的研究，均采用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,gnss)开展人工实地测量方式，对星载光斑区域进行离散点测量，但是该类方法仅能完成光斑内小部分离散点的位置测量，而且由于处于林下位置，gnss信号容易失锁，进而降低其精度。
3.针对星载波形雷达在森林研究区应用而言，专家学者开展了大量的波形信息识别研究，但是其精度评价标准并未开展深入研究与分析，故迫切需要提出一种依据森林研究区科学数据开展的高程精度评价方法。因此针对森林研究区，开展星载波形雷达反演地面高程精度验证具有十分重要的科学意义与应用价值。


技术实现要素：

4.针对上述现有技术的不足，本发明提供一种森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法。
5.为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，包括如下步骤：
6.步骤1：选择星载波形激光雷达的轨迹与森林研究区的机载点云数据轨迹的重合
区域作为评价区，过程如下：
7.步骤1.1：根据星载波形激光雷达的轨迹，在森林研究区选定具有机载点云数据轨迹的地区，并以该地区作为评价区，完成评价区的初选定；
8.步骤1.2：根据星载波形激光雷达轨迹的经纬度数据和机载高程验证数据的标记语言kml(keyhole markup language)数据，选择两种数据相交位置，完成评价区的精确定。
9.步骤2：根据评价区位置，获取对应星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品，提取l2a数据产品中星载波形数据的经纬度、高程、大地水准面改正信息及光斑质量筛选参数，过程如下：
10.步骤2.1：通过nasa官方网站获取星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品；
11.步骤2.2：根据评价区位置的经纬度信息，提取l2a数据产品中星载波形数据的信息，即光斑数据信息，具体包括：光斑的纬度信息lat_lowestmode_an、光斑的经度信息lon_lowestmode_an、光斑的高程信息elev_lowestmode_an和光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface；同时提取光斑质量筛选参数，包括：波形质量评估参数quality_flag、波形的信噪比sensitivity和卫星状态参数degrade_flag。
12.步骤3：利用l2a数据产品中的大地水准面改正信息完成l2a数据产品中激光光斑数据的大地水准面改正信息修正，使得星载波形激光雷达光斑数据与机载点云数据同处于wgs-84坐标系下，并根据光斑质量筛选参数完成星载波形激光雷达数据质量筛选，过程如下：
13.步骤3.1：将l2a数据产品中涉及的光斑的高程信息elev_lowestmode_an与对应光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface进行匹配，获得带有大地水准面改正信息的光斑数据，使得改正后的星载波形激光雷达光斑数据与机载点云评价数据均处于wgs-84坐标系下；
14.步骤3.2：为提高光斑数据质量，利用光斑质量筛选参数开展星载波形激光雷达数据筛选，选择的条件包括：quality_flag＝1、sensitivity》0.95、degrade_flag＝0，其中quality_flag＝1为良好产品数据的标识，sensitivity》0.95为波形的灵敏度大于0.95的波形数据作为有效数据，degrade_flag＝0为不存在地理位置退化的标识；
15.步骤3.3：将筛选后的光斑数据存储到.csv文件，便于后续高程精度验证。
16.步骤4：以机载数字地面模型dtm数据作为地面高程精度评价数据，根据评价区位置的经纬度信息，获取对应光斑经纬度的dtm数据，根据光斑大小，获取光斑内的林下dtm数据，将光斑内的dtm数据存储到.csv文件中，便于后续对于光斑高程精度的验证；
17.步骤5：将星载波形激光雷达gedi的光斑数据与dtm数据进行匹配，并对星载波形激光雷达数据进行林下地形高程精度评价，过程如下：
18.步骤5.1：根据dtm数据的.csv文件，提取机载数据在评价区光斑内的对应经纬度的dtm数据，基于星载波形激光雷达数据的波形特性，选择光斑区域内最高的林下地形高程点作为评价数据；
19.步骤5.2：统计经过步骤3.2光斑数据质量筛选的高程验证数据并记录，作为评价信息，根据评价信息完成森林研究区星载波形激光雷达反演林下地形高程的精度评价。
20.所述林下地形高程的精度评价的评价指标包括：决定系数、均方根误差和绝对平均误差。
21.采用上述技术方案所产生的有益效果在于：
22.1、本发明提供的方法可以科学的表述研究区的林下地面的变化情况，精确评价星载波形雷达提取信息的准确性。
23.2、本发明使用机载点云数据完成对星载波形激光雷达数据的评价验证，评价了星载波形激光雷达反演地面高程的准确性，并提供星载波形激光雷达反演地面的精度，具有较强的实际应用价值。
附图说明
24.图1为本发明实施例中森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法的流程图；
25.图2为本发明实施例中机载数据dtm数据示意图；
26.图3为本发明实施例中星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品示意图；
27.图4为本发明实施例中评价区的gedi数据覆盖示意图；
28.图5为本发明实施例中评价区的某一个gedi光斑覆盖示意图；
29.图6为本发明实施例中评价区的gedi波形示意图。
具体实施方式
30.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
31.如图1所示，本实施例中森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法如下所述。
32.本实施例中，森林研究林区位于美国缅因州(maine)的佩诺布斯科特实验森林，研究区地貌以平地、缓坡为主，海拔范围为9.05m-91.08m。研究区内的树种包括：有云杉(spruce)、冷杉(fir)、铁杉(hemlock)等，具有区域代表性。
33.步骤1：选择星载波形激光雷达的轨迹与森林研究区的机载点云数据轨迹的重合区域作为评价区，过程如下：
34.步骤1.1：根据星载波形激光雷达的轨迹，在森林研究区选定具有机载点云数据轨迹的地区，并以该地区作为评价区，完成评价区的初选定；
35.步骤1.2：根据星载波形激光雷达轨迹的经纬度数据和机载高程验证数据的标记语言kml数据，选择两种数据相交位置，完成评价区的精确定。
36.本实施例中，本次研究采用机载研究数据为g-liht(goddard's lidar hyperspectral and thermal imager)数据，该系统为一种便携式的机载成像系统，可同时使用lidar、成像光谱和热能量观测方式绘制陆地生态系统的功能图，本发明选择利用g-liht提供的dtm数据作为研究验证林下地面高程的验证数据，覆盖研究区g-liht的dtm数据，见图2。
37.步骤2：根据评价区位置，获取对应星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品，提取l2a数据产品中星载波形数据的经纬度、高程、大地水准面改正信息及光斑质量筛选参数，过程如下：
38.步骤2.1：通过nasa官方网站获取星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品；
39.步骤2.2：根据评价区位置的经纬度信息，提取l2a数据产品中星载波形数据的信息，即光斑数据信息，具体包括：光斑的纬度信息lat_lowestmode_an、光斑的经度信息lon_lowestmode_an、光斑的高程信息elev_lowestmode_an和光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface；同时提取光斑质量筛选参数，包括：波形质量评估参数quality_flag、波形的信噪比sensitivity和卫星状态参数degrade_flag。
40.本实施例中，星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品包括了光斑的纬度信息、经度信息、高程信息等光斑信息，本实施例针对l2a数据产品开展数据提取研究与分析，l2a数据产品示意图，见图3。
41.步骤3：利用l2a数据产品中的大地水准面改正信息完成l2a数据产品中激光光斑数据的大地水准面改正信息修正，使得星载波形激光雷达光斑数据与机载点云数据同处于wgs-84坐标系下，并根据光斑质量筛选参数完成星载波形激光雷达数据质量筛选，过程如下：
42.步骤3.1：将l2a数据产品中涉及的光斑的高程信息elev_lowestmode_an与对应光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface进行匹配，获得带有大地水准面改正信息的光斑数据，使得改正后的星载波形激光雷达光斑数据与机载点云评价数据均处于wgs-84坐标系下；
43.步骤3.2：为提高光斑数据质量，利用光斑质量筛选参数开展星载波形激光雷达数据筛选，选择的条件包括：quality_flag＝1、sensitivity》0.95、degrade_flag＝0，其中quality_flag＝1为良好产品数据的标识，sensitivity》0.95为波形的灵敏度大于0.95的波形数据作为有效数据，degrade_flag＝0为不存在地理位置退化的标识；
44.步骤3.3：将筛选后的光斑数据存储到.csv文件，便于后续高程精度验证。
45.本实施例中，将经过数据筛选的星载波形激光雷达数据，展示到研究区的dtm数据中，研究区筛选的星载波形激光雷达数据，如图4。图4中某一个gedi光斑覆盖示意如图5所示。
46.步骤4：以机载数字地面模型dtm数据作为地面高程精度评价数据，根据评价区位置的经纬度信息，获取对应光斑经纬度的dtm数据，根据光斑大小，获取光斑内的林下dtm数据，将光斑内的dtm数据存储到.csv文件中，便于后续对于光斑高程精度的验证；
47.步骤5：将星载波形激光雷达gedi的光斑数据与dtm数据进行匹配，并对星载波形激光雷达数据进行林下地形高程精度评价，过程如下：
48.步骤5.1：根据dtm数据的.csv文件，提取机载数据在评价区光斑内的对应经纬度的dtm数据，基于星载波形激光雷达数据的波形特性，选择光斑区域内最高的林下地形高程点作为评价数据；
49.步骤5.2：统计经过步骤3.2光斑数据质量筛选的高程验证数据并记录，作为评价信息，根据评价信息完成森林研究区星载波形激光雷达反演林下地形高程的精度评价。
50.本发明实施例中，图6为星载波形激光雷达的波形示意图，根据星载波形激光雷达的波形特性可知，当激光波束打到冠层与林下地面位置会有两个明显波峰出现，根据波峰位置可以获取以冠层顶与地面的高程信息，故本发明选择使用光斑内地面最大高程位置，作为星载波形激光雷达波形的地面点位置，并以此位置的dtm作为星载波形激光雷达的林下地面高程验证数据。
51.所述林下地形高程的精度评价的评价指标包括：决定系数、均方根误差和绝对平均误差。
52.其中，决定系数r2的计算式如下：
[0053][0054]
均方根误差(root mean squard error,rmse)的计算式如下：
[0055][0056]
绝对平均误差(mean absolute error,mae)的计算式如下：
[0057][0058]
式中，n是样本数量，yi是第i个dtm数据，是第i个星载波形激光雷达反演值，表示dtm数据的平均值。

技术特征：
1.一种森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：选择星载波形激光雷达的轨迹与森林研究区的机载点云数据轨迹的重合区域作为评价区；步骤2：根据评价区位置，获取对应星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品，提取l2a数据产品中星载波形数据的经纬度、高程、大地水准面改正信息及光斑质量筛选参数；步骤3：利用l2a数据产品中的大地水准面改正信息完成l2a数据产品中激光光斑数据的大地水准面改正信息修正，使得星载波形激光雷达光斑数据与机载点云数据同处于wgs-84坐标系下，并根据光斑质量筛选参数完成星载波形激光雷达数据质量筛选；步骤4：以机载数字地面模型dtm数据作为地面高程精度评价数据，根据评价区位置的经纬度信息，获取对应光斑经纬度的dtm数据，根据光斑大小，获取光斑内的林下dtm数据，将光斑内的dtm数据存储到.csv文件中，便于后续对于光斑高程精度的验证；步骤5：将星载波形激光雷达gedi的光斑数据与dtm数据进行匹配，并对星载波形激光雷达数据进行林下地形高程精度评价。2.根据权利要求1所述的森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，所述步骤1的方法如下：步骤1.1：根据星载波形激光雷达的轨迹，在森林研究区选定具有机载点云数据轨迹的地区，并以该地区作为评价区，完成评价区的初选定；步骤1.2：根据星载波形激光雷达轨迹的经纬度数据和机载高程验证数据的标记语言kml数据，选择两种数据相交位置，完成评价区的精确定。3.根据权利要求1所述的森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，所述步骤2的过程如下：步骤2.1：通过nasa官方网站获取星载波形激光雷达gedi的l2a数据产品；步骤2.2：根据评价区位置的经纬度信息，提取l2a数据产品中星载波形数据的信息，即光斑数据信息，具体包括：光斑的纬度信息lat_lowestmode_an、光斑的经度信息lon_lowestmode_an、光斑的高程信息elev_lowestmode_an和光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface；同时提取光斑质量筛选参数，包括：波形质量评估参数quality_flag、波形的信噪比sensitivity和卫星状态参数degrade_flag。4.根据权利要求3所述的森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程如下：步骤3.1：将l2a数据产品中涉及的光斑的高程信息elev_lowestmode_an与对应光斑的大地水准面改正信息mean_sea_surface进行匹配，获得带有大地水准面改正信息的光斑数据，使得改正后的星载波形激光雷达光斑数据与机载点云评价数据均处于wgs-84坐标系下；步骤3.2：为提高光斑数据质量，利用光斑质量筛选参数开展星载波形激光雷达数据筛选，选择的条件包括：quality_flag＝1、sensitivity>0.95、degrade_flag＝0，其中quality_flag＝1为良好产品数据的标识，sensitivity>0.95为波形的灵敏度大于0.95的波形数据作为有效数据，degrade_flag＝0为不存在地理位置退化的标识；步骤3.3：将筛选后的光斑数据存储到.csv文件，便于后续高程精度验证。
5.根据权利要求1所述的森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，所述步骤5的方法如下：步骤5.1：根据dtm数据的.csv文件，提取机载数据在评价区光斑内的对应经纬度的dtm数据，基于星载波形激光雷达数据的波形特性，选择光斑区域内最高的林下地形高程点作为评价数据；步骤5.2：统计经过步骤3.2光斑数据质量筛选的高程验证数据并记录，作为评价信息，根据评价信息完成森林研究区星载波形激光雷达反演林下地形高程的精度评价。6.根据权利要求5所述的森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，其特征在于，所述林下地形高程的精度评价的评价指标包括：决定系数、均方根误差和绝对平均误差。

技术总结
本发明公开一种森林研究区的星载波形激光雷达地面高程精度评价方法，方法首先选择星载波形激光雷达的轨迹与森林研究区的机载点云数据轨迹的重合区域作为评价区，并获取评价区GEDI的L2A数据产品；然后利用大地水准面改正信息完成L2A数据产品中光斑数据的大地水准面改正信息修正，使光斑数据与机载点云数据同处于WGS-84坐标系，并完成星载波形激光雷达数据质量筛选；接着根据评价区位置的经纬度信息，获取对应经纬度的DTM数据，并根据光斑大小，获取光斑内的林下DTM数据；最后将星载波形激光雷达GEDI的光斑数据与DTM数据进行匹配，完成星载波形激光雷达数据林下地形高程精度评价。本发明提供星载波形激光雷达反演地面的精度评价，具有较强的实际应用价值。具有较强的实际应用价值。具有较强的实际应用价值。


技术研发人员：黄佳鹏 帅艳民 祝会忠 夏婷婷
受保护的技术使用者：辽宁工程技术大学
技术研发日：2021.12.16
技术公布日：2022/3/8