基于多特征自适应的单光子点云去噪算法

新型星载光子计数雷达可获取地面及地面目标的高精度三维信息,但是其测量精度受噪声影响较大.针对在背景噪声不一致及坡度较大区域自动化提取单光子激光数据信号较为困难的难题,文中提出基于多特征自适应的单光子点云去噪算法,有别于传统圆形或椭圆形滤波核,选择更加符合单光子点云数据特征的平行四边形滤波核,分别通过坡度、空间密度、噪声率等多特征自适应识别信号.选择位于青藏高原冰川区域坡度较大且地形破碎的ICESat-2单光子点云数据,开展点云去噪试验和验证,通过与ATL03、ATL08官方去噪结果对比,文中算法在背景噪声水平不一致和大坡度区域具有更优的性能.