基于评价标签的ATLAS控制点筛选方法_张鑫磊.pdf

第3 2卷第3期测 绘 工 程V o l.3 2N o.32 0 2 3年5月E n g i n e e r i n go fS u r v e y i n ga n dM a p p i n gM a y2 0 2 3D O I:1 0.1 9 3 4 9/j.c n k i.i s s n 1 0 0 6-7 9 4 9.2 0 2 3.0 3.0 0 1基于评价标签的AT L A S控制点筛选方法张鑫磊1,2,徐 青2,邢 帅2,张国平2,李鹏程2,高 铭2(1.西安测绘研究所,西安7 1 0 0 5 4;2.信息工程大学 地理空间信息学院,郑州4 5 0 0 0 1)摘 要:I C E S a tG L A S激光测高数据已成为全球高程控制的重要数据源之一。I C E S a t-2所搭载的激光器先进地形激光高度计系统A T L A S采用光子计数体制,具有极高的灵敏性,能够进一步提高立体测绘的应用能力。由于激光高度计的模式不同,G L A S控制点筛选方法不能直接应用于I C E S a t-2数据。针对A T L A S数据特点,文中提出一种基于评价标签的A T L A S控制点筛选方法。该方法首先关联A T L 0 3、A T L 0 8内部参数,然后利用A T L 0 3评价标签进行粗筛选,最后利用A T L 0 8评价标签进行精细筛选。选取河南郑州地区1 2对第五版A T L 0 3、A T L 0 8数据对所提算法进行精度验证,经筛选后控制点的RM S E可提升5 4.4 6%。关键词:A T L A S;星载激光测高;I C E S a t-2;全球控制点中图分类号:P 2 2 8 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 6-7 9 4 9(2 0 2 3)0 3-0 0 0 1-0 7A T L A Sc o n t r o l p o i n t e x t r a c t i o nm e t h o db a s e do ne v a l u a t i o n l a b e lZ HA N GX i n l e i1,2,X UQ i n g2,X I N GS h u a i2,Z HA N GG u o p i n g2,L IP e n g c h e n g2,G A O M i n g2(1.X ia nR e s e a r c hI n s t i t u t eo fS u r v e g i n ga n d M a p p i n g,X ia n7 1 0 0 5 4,C h i n a;2.T h eI n s t i t u t eo fG e o s p a t i a lI n f o r m a t i o n,S t r a t e g i cS u p p o r tF o r c e I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n gU n i v e r s i t y,Z h e n g z h o u4 5 0 0 0 1,C h i n a)A b s t r a c t:I C E S a tG L A Sl a s e ra l l o c a t o rd a t ah a sb e c o m eo n eo ft h ei m p o r t a n td a t as o u r c e sf o ra l t i t u d ec o n t r o l i nt h e w o r l d.T h e AT L A Sc a r r i e db yI C E S a t-2a d o p t sap h o t o nc o u n t i n gs y s t e m,w h i c hh a se x t r e m e l yh i g hs e n s i t i v i t ya n dc a nf u r t h e r i m p r o v et h ea p p l i c a t i o na b i l i t yo fs t e r e om a p p i n g.D u et ot h ed i f f e r e n tm o d e so f t h e l a s e ra l t i m e t e r,G L A Sc o n t r o l p o i n t e x t r a c t i o nm e t h o dc a n n o tb ed i r e c t l ya p p l i e dt oI C E S a t-2d a t a.A i m i n ga t t h e a b o v ep r o b l e m s,i n t h i sp a p e r,w ep r o p o s e a c o n t r o l p o i n t e x t r a c t i o nm e t h o db a s e do ne v a l u a t i o nl a b e l s.T h em e t h o df i r s tc o r r e l a t e st h ei n t e r n a lp a r a m e t e r so fAT L 0 3a n dAT L 0 8,t h e nu s e s t h eAT L 0 3e v a l u a t i o n l a b e l f o r r o u g hs c r e e n i n g,a n d f i n a l l yu s e s t h eAT L 0 8e v a l u a t i o n l a b e l f o rf i n e s c r e e n i n g.T h e a c c u r a c yo f t h ep r o p o s e da l g o r i t h mi sv e r i f i e db ys e l e c t i n g1 2p a i r s f i f t he d i t i o nAT L 0 3a n dAT L 0 8d a t a i nZ h e n g z h o u,H e n a nP r o v i n c e.A f t e r e x t r a c t i o n,t h eRM S Eo f t h ec o n t r o l p o i n t s c a nb ei n c r e a s e db y5 4.4 6%.K e yw o r d s:AT L A S;s p a c e b o r n e l a s e ra l t i m e t e r;I C E S a t-2;g l o b a l c o n t r o l p o i n t s收稿日期:2 0 2 2-0 8-1 5基金项目:国家自然科学基金资助项目(4 1 8 7 6 1 0 5;4 1 3 7 1 4 3 6);河南省自然科学基金青年基金资助项目(2 0 2 3 0 0 4 1 0 5 3 5)第一作者简介:张鑫磊(1 9 9 6-),男,博士研究生.星载激光测高技术可为立体测绘提供高精度控制点1-3,是境外地区或外业控制获取困难区域高精度测绘的关键技术。全波形激光测高卫星I C E-S a t数据之前作为该技术的主要数据源。美国2 0 1 8年发射的I C E S a t-2卫星是目前全球最先 进 的 激 光 雷 达 遥 感 卫 星。其 携 带 使 用 的5 3 2n m激光,具有1 0k H z的发射频率,可以得到地面直径约1 7m、沿轨方向间距0.7m、高程精度优于0.8m的激光点。I C E S a t-2能够更精确表达全球地表信息,有望进一步提升该技术在立体测绘领域的应用能力。然而,由于光子计数探测器具有较高灵敏度,且受大气散射和太阳背景噪声的影响,光子计数激光雷达所记录数据中存在大量噪声,这些噪声光子空间分布随机且广泛,给数据处理与应用带来巨大挑战。许多学者针对I C E S a t已提出了基于评价标签的筛选 方案4-6。上述 方法中部分评 价标签如D EM数 据 去 除 异 常 值 可 用 于 处 理I C E S a t-2,但I C E S a t-2不记录回波波形,导致无法使用与回波特征相关的评价标签,因此需要针对I C E S a t-2的数据特点,制定相应的筛选方案。因此,文中提出一种基于AT L 0 3与AT L 0 8评价标签的AT L A S(a d v a n c e dt o p o g r a p h i cl a s e ra l-t i m e t e rs y s t e m,AT L A S)控制点筛选方法。该方法通过联合处理AT L 0 3低级数据产品,相对于仅处理AT L 0 8数据的控制点筛选方案7-8,能够保证更大的数据密度。筛选后利用高精度机载激光采集的D EM验证其高 程精度,验证 了该方法的 有效性。1 技术路线和方法星载光子计数系统主要受卫星姿态和轨道、大气、太阳背景和探测区域内物体的影响,导致精度不一致。在文中,由于I C E S a t-2系统具有高精度的姿态和轨道质量控制9,需主要关注其他因素,即大气、太阳背景、地形起伏和地表覆盖。首先对获取的AT L 0 3、AT L 0 8数据进行联合处理,综合利用AT L 0 3、AT L 0 8属性信息。然后基于AT L 0 3评价标签对激光点进行粗筛选,剔除明显噪声点、非陆地点。最后基于AT L 0 8评价标签进行精细筛选,并利用高精度参考数据验证精度。基于评价标签的AT L A S控制点筛选方法如图1所示。图1 基于评价标签的A T L A S控制点筛选流程1.1 A T L产品结构图2展示了I C E S a t-2/AT L A S数据产品及分级的情况。I C E S a t-2在森林地形中生成沿轨剖面数据,包 括 遥 测 数 据(AT L 0 0)、格 式 转 换 数 据(AT L 0 1)、科学单位数据(AT L 0 2)、全球地理定位数据(AT L 0 3)、陆地植被高程(AT L 0 8),以及陆地冠层格网数据(AT L 1 8)1 0。图2 I C E S a t-2/A T L A S数据产品及分级 受到阳光、大气和系统噪声的影响,AT L A S数据中存在大量噪声光子,严重降低了地面高程测量精度。为了提高AT L A S光子数据的估计精度,NA S A提 出 了 差 分、回 归 和 高 斯 自 适 应 最 近 邻(D R AGANN)方法和AT L 0 8数据分类算法,用于滤除噪声 光子数据和 分类地面光 子1 1。文中 将AT L 0 8分类标签与AT L 0 3光子数据相关联1 2,用于关联及后续筛选的I C E S a t-2参数详细列于表1。1.2 基于A T L 0 3评价标签的粗筛选主要 采用AT L 0 3产 品中/g t x/g e o l o c a t i o n给出的s u r f_t y p e和s i n g a l_c o n f_p h两个参数对激光测高点进行粗筛选。s u r f_t y p e参数为激光测高点所对应的地表类型,15分别表示陆地、海洋、海冰、陆冰、内陆水。s i n g a l_c o n f_p h参数代表了每个2测 绘 工 程 第3 2卷 表1 本文所用I C E S a t-2标签类别数据产品组标签具体描述激光传输时间A T L 0 3/g t x/h e i g h t sd e l t a_t i m eG P S已用时长l a t_p h纬度地理定位信息A T L 0 3/g t x/h e i g h t sl o n_p h经度h_p h光子WG S 8 4高度信号置信度A T L 0 3/g t x/h e i g h t ss i g n a l_c