气溶胶激光雷达的国内外研究进展与展望

大气气溶胶具有显著的环境与气侯效应,而定量评估上述效应需要准确了解气溶胶物理化学光学性质的时空分布特征。过去几十年,激光雷达已被国内外学者广泛应用于气溶胶探测研究,主要依赖于其在探测范围、时空分辨率等方面具有独特的技术优势。本文主要总结激光雷达在探测气溶胶方面的国内外研究进展,首先简要介绍可用于探测气溶胶的主要激光雷达类型,然后分别根据气溶胶大小、组分、浓度、形状、光学性质等关键信息介绍相关研究进展,最后进行总结并对气溶胶激光雷达发展进行了展望。     

大气金属层探测卫星研究

75~115 km的大气层中存在Na、Fe、K、Ca等多种金属成分,通常认为这些金属成分来自宇宙尘埃和流星烧蚀的产物。大量宇宙尘埃和流星进入地球大气,会对地球气候有重要影响,大气金属层是宇宙尘埃和流星进入地球大气的示踪物。同时研究表明,大气金属层所在区域的大气对全球气候变化的响应很敏感,是全球气候变化的示踪物。大气金属层物质沉降,是夜光云凝聚核的主要来源,对临近空间飞行器具有重要影响。但目前对75~115 km的大气金属层探测和研究还很不够,为此,本文在国际上首次提出专门针对大气金属层探测的卫星概念。在大气金属层探测卫星中,提出以主动探测技术为主要探测手段的载荷配置,包括星载钠激光雷达、大气激光掩星探测仪、空间微流星体探测仪、星载F-P测风仪、金属层气辉成像仪5种先进载荷。大气金属层探测卫星将能够对大气金属层进行全面探测,并取得重大科学创新成果。     

利用激光雷达探测灰霾天气大气边界层高度

为了探测灰霾天气大气边界层高度变化的特征,利用CE370-C型微脉冲激光雷达观测了北京2013年1月严重灰霾期间的大气边界层高度。基于激光雷达距离校正回波信号,使用梯度法处理了严重灰霾天和轻度灰霾天的大气边界层观测数据,发现在灰霾天气时大气边界层高度显著降低,严重污染时的大气边界层高度低于500米,日平均高度约424米,且与PM2.5浓度呈现明显的负相关性。将激光雷达探测结果与探空数据进行了对比分析,结果显示激光雷达与探空数据观测结果有较好的一致性,两者在本次灰霾期间的平均差异约为86米。     

星载激光雷达的发展与测绘应用前景分析

简要介绍了星载激光雷达的原理和特性,分析了国内外星载激光成像雷达的发展历程与发展趋势、启示,阐述了星载激光成像雷达在对地测绘中的意义和作用,最后指出了现阶段我国发展星载激光成像雷达的必要性。     

大气遥感双视场米散射激光雷达信号拼接

介绍了一种双视场米散射激光雷达信号拼接方法。主要思想是寻找近场和远场信号都具有高信噪比的最佳拼接区域,求解该区域两种信号之间的函数关系,自动实现激光雷达近场信号与远场信号的有效拼接和反演。拼接结果兼具近场信号探测盲区低和远场信号探测高度高的优点。反演结果表明,该方法能够准确有效地实现双视场信号拼接,并能反演得到高精度的气溶胶光学特性。     

基于三维大气探测激光雷达的大气颗粒物污染探测

激光雷达是一种监测大气颗粒物分布和传输的有效遥感手段,能够克服常规地面监测站零星分布、无法实现区域覆盖监测的问题。通过布设一台垂直探测激光雷达和一台水平扫描激光雷达,实现大气颗粒物的垂直结构探测以及半径6 km内水平分布情况监测,并结合斜率法和Fernald算法实现更加精确的水平方向消光系数反演,进而实现以三维数据分析颗粒物的传输、分布和浓度变化情况;并利用地面国控站点数据同水平消光系数进行相关性对比。结果表明,利用三维大气探测激光雷达能够有效地揭示城市地区较大区域内的颗粒物分布和传输情况,具有覆盖范围大、探测效率高的优点。     

胶东地区的星载SAR地质探测

本文总结了星载合成孔径雷达在胶东地区地质应用中取得的一些具有重要意义的研究成果及图像处理分析结果。利用ＥＲＳ－１ＳＡＲ和ＪＥＲＳ－１ＳＡＲ图像在胶东地区发现了东西向韧性剪切带，其中以东尹－西林剪切带最为典型，该方向的构造运动对于胶东金矿区的金元素富集起到了重要作用；在图像分析、结合野外调查和实验室观察的基础上，提出了唐家泊影像异常为陨击遗迹的假说。为满足地质应用研究的需要，还研制了噪声抑制、多统计量纹理分析及图像处理分析方法。本研究表明，星载合成孔径雷达在胶东地区的地质应用中发挥了积极作用，是个十分有效的地质探测工具。     

地基GNSS大气水汽探测遥感研究进展和展望

大气水汽是表征极端天气事件和气候变化的重要参数,准确监测与分析水汽含量对于精准预测各类灾害性天气事件与研究气候变化具有显著意义。作为新兴的大气水汽探测方法,GNSS大气水汽探测技术得到了广泛的关注与应用研究,随着多频多模GNSS系统的发展,全球服务能力的逐步完备和地面基础设施的不断加强,地基GNSS大气水汽探测遥感技术水平得到显著提升,为基于空间大数据揭示气候变化、极端天气过程提供了强有力的数据支撑和发展契机。本文首先系统阐述了GNSS大气水汽探测遥感技术及其应用的发展过程;然后介绍了近年来包括对流层延迟、大气可降水量等多类型GNSS大气参数高精度反演的研究进展,特别是对GNSS大气反演在极端天气短临预报及气候变化现象解释两个方向的研究工作进行了科学探析;最后,阐明了GNSS大气水汽探测遥感技术面临的主要挑战及未来研究展望。     

星载GNSS-R海冰边界探测方法

针对星载接收平台提出了一种利用全球导航卫星系统反射信号（Global Navigation Satellite Systemreflectometry,GNSS-R）进行海冰边界探测的方法。该方法利用导航卫星信号经海冰和海水表面散射后反射信号时延相关功率映射（delay map,DM）的差异,结合镜面反射点位置来探测海冰边界。利用自适应阈值调整算法处理TDS-1卫星数据,获取有效的DM数据,进而得到DM衍生量随镜面反射点位置的变化趋势,并设置DM衍生量的阈值来识别海冰。与全球海冰分布图对比发现,DM衍生量阈值对应的镜面反射点位置与海冰分布图的海冰边界位置基本吻合,证明了DM的有效区时延距离、相关功率的峰值和归一化标准差均可用于海冰边界探测,星载GNSS-R技术在海冰边界探测领域具有较大潜力。     

合肥地区平流层气溶胶地基激光雷达与SAGE卫星探测比较

为了解中国上空SAGE反演的平流层气溶胶数据质量,将合肥地区地基激光雷达观测10年(1996年—2005年)的气溶胶数据与SAGE资料进行比较。通过较为系统全面的比较分析,得到如下结果:(1)10—30 km内SAGE与Li DAR分析的气溶胶变化趋势较为一致,出现峰值和低值的位置也较为接近;(2)SAGE结果普遍比Li DAR测量的偏小,对应的平流层气溶胶AOD差异显著,定量表现为:激光雷达获取的平流层气溶胶AOD基本约为0.004,SAGE反演的平流层气溶胶AOD基本约为0.002,只有前者的一半;(3)两者分析的20—35 km气溶胶季节分布差异较小,再次表明平流层气溶胶比较稳定。     

融合LiDAR和多光谱影像的建筑物自动检测

针对已有的从机载激光雷达(LiDAR)点云提取建筑物的方法多需要设置阈值及分类规则,造成算法适应性不强的问题,该文提出了一种LiDAR点云和多光谱影像进行自动化建筑物检测的方法。首先通过数据预处理从LiDAR点云中分离出建筑物点和树木点,然后综合LiDAR点云的表面曲率、强度信息和对应多光谱影像的NDVI值构建特征向量,最后基于支持向量机完成自动化的建筑物检测。试验结果表明,基于支持向量机的方法可将两种数据源有效结合起来用于自动化的建筑物检测。     

机载激光雷达飞行数据的现场快速检查方法

介绍机载激光雷达在飞行数据获取阶段,快速检查航飞获取点云数据与影像数据是否满足设计需求,可在飞行期间及时针对绝对漏洞和相对漏洞进行补飞;文章主要围绕TerraSolid系列软件,详细论述了飞行架次结束后快速检查机载激光雷达数据及数码航片的方法和流程。     

利用机载LiDAR数据提取与分析地裂缝

机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。     

面向对象的车载LiDAR点云滤波方法

针对经典的机载LiDAR点云数据滤波方法不适用于车载LiDAR点云数据滤波的问题,该文提出了一种基于点云分割的不规则三角网渐进加密滤波方法。首先,剔除粗差;然后,进行点云分割;最后,以分割对象为基本判别单元,迭代地进行地面对象的识别。采用两个场景的车载LiDAR点云进行滤波实验。实验结果表明,本文滤波方法的总误差明显小于经典的不规则三角网渐进加密滤波方法。     

机载LiDAR旁向重叠区域冗余数据的消除算法

本文基于点云格网化的思想,提出了一种去除机载LiDAR航带间旁向重叠区域冗余数据的算法。该算法使用规则方格表示点云覆盖的区域,通过给网格赋值的方式提取重叠区域的冗余点云,最后删除靠近条带边缘的冗余点云。经过实验测试,该方法能够快速有效地去除重叠区的冗余数据;无需依赖航迹信息,因此也适用于地面激光点云的消冗。     

LiDAR点云数据的电力线3维重建

利用LiDAR数据进行电力设施提取与建模可以克服传统工程测量电力巡线工作量大,危险性高,效率低下等缺点,但现有的电力线提取研究主要集中在电力线的分离与提取,并且拟合的精度不高。针对此问题本文提出了一种精度较高的电力线拟合方法。首先,根据电力线两端悬挂、中间自然下垂的特点,求解电力线拟合的最佳几何模型;然后,通过电力线的走向和端点,建立电力线拟合的最佳平面坐标系;最后,采用基于二次多项式限制的最小二乘法拟合电力线,解算出最优参数,生成最终电力线模型。对真实数据的处理和精度评价表明,本文方法不仅能够实现电力线的快速3维重建,而且能够达到较高的拟合精度。     

从灾后机载激光点云自动检测损毁房屋的等高线簇分析方法

利用灾后机载激光扫描点云的地震损毁房屋检测方法主要针对平面屋顶房屋,从局部分析屋顶的平面特征,导致只能有效检测屋顶严重破碎的损毁房屋。为此本文提出了一种等高线簇相似分析的地震损毁房屋检测方法,充分挖掘房屋等高线簇蕴含的房屋表面形状丰富的二维和三维信息,利用等高线簇形状相似度的归一化信息熵从整体上综合描述损毁房屋的损毁特征,并利用最大熵模型自动检测损毁房屋。采用2010年4月El Mayor-Cucapah地震断裂带激光点云数据进行了试验,证明本文提出的方法能快速、准确、可靠地检测损毁房屋。     

LiDAR点云的建筑物立面空洞修复

针对树木等遮挡造成的车载LiDAR建筑物立面点云空洞,该文提出了一种基于机载和车载LiDAR数据融合的建筑物点云修复方法,即在空-地LiDAR点云融合的基础上,基于提取的机载LiDAR建筑物外轮廓线,通过缓冲区分析实现车载LiDAR建筑物点云分割;借助轮廓线信息实现了邻近建筑物间的相似性判断,基于匹配后的相似建筑物点云和空洞探测方法,实现了建筑物立面点云空洞修复。最后通过实验数据验证了该方法的可行性。     

LiDAR点云数据的栅格化重心压缩方法

本文分析了国内外点云数据处理中数据压缩方法的研究现状.针对车载LiDAR点云数据量庞大、冗余信息多的问题,提出了栅格化重心压缩方法,介绍了该方法的原理和实现过程.通过实例分析,得出了压缩结果,建立了栅格化重心压缩的预测模型,可用于栅格化重心压缩效果的预测.