高斯混合模型在星载激光全波形数据反演树高中的应用

• 作者: 夏雪飞 赵大力
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 高斯混合模型 GLAS 波形分解 反演树高
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: P228.1
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2019.05.018

摘要

全波形激光雷达后向散射回波,通过分解返回波形获取多种地物属性信息,在森林结构参数反演方面具有显著的优势,但是,当波形变形或者存在饱和度和前向散射时,高斯分量参数确定不准确以及有效波形起始位置不准确,降低波形分解精度.本文采用高斯混合模型对波形进行拟合,利用期望最大算法估计混合模型参数,抑制高斯分量初值敏感问题,特别是在大范围树高估算且要求一定精度的时候,以确定波形分解并且反演树高.本算法基于C++编程实现,实验结果表明,高斯混合模型能较好地拟合GLAS波形数据且对树高提取精度提升明显,该方法有着很好的有效性、稳定性和精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵大力		3	0	0.0	0.0
2	夏雪飞		4	1	1.0	1.0