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 o n f_p h光子信号置信度起始索引A T L 0 3/g t x/g e o l o c a t i o np h_i n d e x_b e g光子起始索引段号A T L 0 3/g t x/g e o l o c a t i o ns e g m e n t_i d沿轨区段I D编号表面类型A T L 0 3/g t x/g e o l o c a t i o ns u r f_t y p e描述此区间关联的表面类型光子类别标签A T L 0 8/g t x/s i g n a l_p h o t o n sc l a s s e d_p c_f l a g每个光子分类标签光子类别索引A T L 0 8/g t x/s i g n a l_p h o t o n sc l a s s e d_p c_i n d x用于追踪每个A T L 0 8信号光子到A T L 0 3上相应光子记录的唯一标识符光子段号A T L 0 8/g t x/s i g n a l_p h o t o n sp h_s e g m e n t_i d光子区段I D表面覆盖类型A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t ss e g m e n t_l a n d c o v e r土地覆盖表面类型分类参考高差A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t sh_d i f_r e f地形高度中值和D EM之间高差光子数量A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t sn_s e g_p h每个段内的光子数地形光子数量A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i nn_t e_p h o t o n s每个段内的地形光子数云标志A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t sc l o u d_f l a g_a t m云置信标签段内地形坡度A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i nt e r r a i n_s l o p e分段地形坡度子段地形标志A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i ns u b s e t_t e_f l a g指示所有5个子段是否都含地形光子光子高度偏度A T L 0 8/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i nh_t e_s k e w光子高度偏度返回光子的置信水平,04分别表示噪声、背景填充、低中高置信度信号。利用信号置信度参数可以有效剔除点云数据中的噪声值,减少大气散射等作用的影响。粗筛选处理中选取s u r f_t y p e=1,s i n g a l_c o n f_p h=4的激光测高点。1.3 基于A T L 0 8评价标签的精细筛选1)AT L 0 8产 品 中/g t x/s i g n a l_p h o t o n s的c l a s s e d_p c_f l a g表示激光测高点对应的分类参数,03分别表示噪声、地面、冠层、冠层顶部。选择c l a s s e d_p c_f l a g=1的地面光子;2)/g t x/l a n d_s e g m e n t s的s e g m e n t_l a n d c o v e r表示地表覆盖参数,选择2 0m段内数据全为裸地的点;3)仪器误差、极端大气条件等造成的地形高程异常值,可 能 会 超 出 常 规 评 价 标 签 的 评 价 能 力。/g t x/l a n d_s e g m e n t s的h_d i f_r e f表示激光测高点与参考D EM的高差,选择高差小于1 0m的点;4)光子数太低或太高都不利于计算准确的地形高程。光子数太低会导致没有足够的光子来计算地形高程,而太高会导致有更多的噪声光子(由大气或太阳背景产生)。/g t x/l a n d_s e g m e n t s的n_s e g_p h表示段内光子数,选择光子数小于5 0 0的区段;5)段中地形光子的比例越高越有利于地形高程反演。/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i n的n_t e_p h o t o n s表示段内地形光子数,选择地形光子比例高于5 0%的区段;T=Nt e r r a i nNT o t a l5 0%.(1)式中:Nt e r r a i n表示段内地形光子数;NT o t a l表示段内光子数;T表示比例系数。6)较高的云层或气溶胶会导致更大的测距误差,从而降低地理定位精度。/g t x/l a n d_s e g m e n t s的c l o u d_f l a g_a t m表示段内云量,取值区间为0,1 0,选择云量小于3 0%的区段;7)地 形 起 伏 对 高 程 精 度 有 显 著 影 响,/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i n的t e r r a i n_s l o p e表 示段内地 形 坡 度,选 择 段 内 地 形 坡 度 小 于0.0 1的区段;8)地形光子需要在分段的水平方向上均匀分布,/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i n的s u b s e t_t e_f l a g表示地形字段数量,取值区间为0,5,选择地形子段数量等于5的区段;9)地 形 偏 度 对 高 程 精 度 同 样 有 影 响,/g t x/l a n d_s e g m e n t s/t e r r a i n的h_t e_s k e w表示偏度,选择偏度小于1的区段。3第3期 张鑫磊,等:基于评价标签的A T L A S控制点筛选方法2 实验与分析2.1 研究区域与实验数据本实验结合星载激光测高数据和野外实验数据条件,选取郑州地区为主要实验区域,经纬度范围为3 4 0 3 5 0 5 N,1 1 2 3 0 1 1 4 0 E。研究区域地形以平原为主,丘陵和山地为辅,多种类型的地形种类能够有效验证控制点筛选方法适用性。将I C E S a t-2/AT L A S所 获 取 的AT L 0 3、AT L 0 8数据作为实验数据,开展控制点筛选的研究。利用NA S A地球数据搜索中心获取了2 0 2 1年7月2 0 2 2年2月穿过研究区域的AT L 0 3(0 8)第五版数据,其中数据轨迹分布如图3所示。将实验数据获取日期和光束编号作为数据编号,文中所使用的AT L 0 3(0 8)数据和光子数如表2所示。另获取了郑州全域航空摄影测量生成的1m格网D EM数据作为实验验证参考。图3 研究区域2.2 筛选结果分析对每个参数的筛选率进行分析,分析结果如表3所示。从表3可以看出,粗筛选指标对于不同数据的筛选率区别差异大,数据剔除率均值为3 7.1 8%,其可有效去除明显噪声。c l a s s e d_p c_f l a g参数筛选效果稳定,数据剔除率均值为1 9.8 2%,对于不同类型的 数 据 都 可 以 有 效 剔 除 大 部 分 非 地 面 点。s e g m e n t_l a n d c o v e r参数对于不同的地表覆盖类型筛选率略有不同,数据剔除率均值为1 2.7 4%,可有效剔除非裸地地形。h_d i f_r e f参数能够剔除高程值存在明显粗差的点,数据剔除率均值为0.4 0%,这表明经过上述4个参数筛选后,存在高程粗差的点已显著减少。n_s e g_p h参数数据剔除率均值为7.8 8%,能够有效去除噪声点、植被反射带来的影响。n_t e_p h o t o n s参数对于不同条带剔除率差异不大,数据剔除率均值为3.8 8%,能够去除地形光子数占比少的区段。c l o u d_f l a g_a t m参数经上述参数筛选后,已基本满足云量低于2 0%。t e r r a i n_s l o p e参数筛选效果明显,数据剔除率均值为5.6 8%,具有不可替代的作用。s u b s e t_t e_f l a g和h_t e_s k e w参数能在最后阶段再剔除部分光子点。经粗筛选和精筛选后,整体数据剔除率为8 8.2 2%,能够保留地势平坦区域的地面光子。4测 绘 工 程 第3 2卷表2 本文所使用的A T L 0 3(0 8)数据信息数据名称光束编号数据编号光子数g t 1 r0 7 2 6 g 1 1 r6 3 91 6 7A T L 0 3_2 0 2 1 0 7 2 6 0 7 2 1 1 6_0 4 9 9 1 2 0 2_0 0 5_0 1g t 2 r0 7 2 6 g 1 2 r5 4 99 8 9g t 3 r0 7 2 6 g 1 3 r5 8 70 6 9g t 1 r0 7 3 0 g 1 1 r14 5 68 2 8A T L 0 3_2 0 2 1 0 7 3 0 0 7 1 2 5 9_0 5 6 0 1 2 0 2_0 0 5_0 1g t 2 r0 7 3 0 g 1 2 r11 9 25 6 4g t 3 r0 7 3 0 g 1 3 r14 3 32 7 5g t 1 r0 9 2 0 g 1 1 r2 8 55 0 7A T L 0 3_2 0 2 1 0 9 2 0 1 6 4 9 1 8_1 3 6 0 1 2 0 6_0 0 5_0 1g t 2 r0 9 2 0 g 1 2 r3 7 49 8 6g t 3 r0 9 2 0 g 1 3 r2 7 44 4 2g t 1 r1 1 1 7 g 1 1 r6 12 4 3A T L 0 3_2 0 2 1 1 1 1 7 1 4 0 1 3 3_0 8 5 7 1 3 0 6_0 0 5_0 1g t 2 r1 1 1 7 g 1 2 r7 05 7 4g t 3 r1 1 1 7 g 1 3 r6 94 0 0g t 1 l1 2 0 1 g 1 1 l7 0 45 6 2A T L 0 3_2 0 2 1 1 2 0 1 0 1 2 0 4 1_1 0 6 3 1 3 0 2_0 0 5_0 1g t 2 l1 2 0 1 g 1 2 l5 3 90 9 3g t 3 l1 2 0 1 g 1 3 l6 4 41 6 4g t 1 l1 2 1 6 g 1 1 l2 9 26 6 1A T L 0 3_2 0 2 1 1 2 1 6 1 2 3 7 3 5_1 2 9 9 1 3 0 6_0 0 5_0 1g t 2 l1 2 1 6 g 1 2 l3 3 80 9 6g t 3 l1 2 1 6 g 1 3 l2 8 05 7 0数据名称光束编号数据编号光子数g t 1 l1 2 2 0 g 1 1 l3 2 16 6 4A T L 0 3_2 0 2 1 1 2 2 0 1 2 2 9 1 4_1 3 6 0 1 3 0 6_0 0 5_0 1g t 2 l1 2 2 0 g 1 2 l2 3 14 2 7g t 3 l1 2 2 0 g 1 3 l3 0 54 1 9g t 1 l1 2 2 6 g 1 1 l3 7 31 7 8A T L 0 3_2 0 2 1 1 2 2 6 0 0 0 5 0 4_0 0 5 7 1 4 0 2_0 0 5_0 1g t 2 l1 2 2 6 g 1 2 l2 9 37 5 4g t 3 l1 2 2 6 g 1 3 l3 5 86 6 7g t 1 l1 2 2 9 g 1 1 l4 4 77 1 5A T L 0 3_2 0 2 1 1 2 2 9 2 3 5 6 4 3_0 1 1 8 1 4 0 2_0 0 5_0 1g t 2 l1 2 2 9 g 1 2 l3 7 88 2 9g t 3 l1 2 2 9 g 1 3 l4 7 17 2 5g t 1 l0 1 1 8 g 1 1 l8 68 0 8A T L 0 3_2 0 2 2 0 1 1 8 1 1 0 5 1 8_0 4 1 5 1 4 0 6_0 0 5_0 1g t 2 l0 1 1 8 g 1 2 l1 0 07 7 2g t 3 l0 1 1 8 g 1 3 l9 99 0 6g t 1 l0 2 2 0 g 1 1 l5 8 58 8 8A T L 0 3_2 0 2 2 0 2 2 0 0 9 3 3 0 1_0 9 1 8 1 4 0 6_0 0 5_0 1g t 2 l0 2 2 0 g 1 2 l4 6 49 3 2g t 3 l0 2 2 0 g 1 3 l4 7 01 5 2g t 1 l0 2 2 5 g 1 1 l9 93 0 1A T L 0 3_2 0 2 2 0 2 2 5 2 1 0 8 5 2_1 0 0 2 1 4 0 2_0 0 5_0 1g t 2 l0 2 2 5 g 1 2 l9 39 4 4g t 3 l0 2 2 5 g 1 3 l8 05 9 1表3 各参数筛选率分析%数据编号粗筛选f l a gl a n d c o v e rh_d i fn_s e gn_t ec l o u ds l o p es u b s e ts k e w总筛选0 7 2 6 g t 1 r2 3.3 69 3.3 37 6.7 29 9.6 74 6.1 48 4.4 81 0 08 8.0 89 4.4 19 4.1 25.0 90 7 2 6 g t 2 r4 2.8 68 9.4 18 0.5 69 9.0 33 1.7 59 1.1 21 0 07 7.9 69 0.4 68 7.7 75.4 80 7 2 6 g t 3 r3 4.8 79 5.0 48 0.5 79 6.7 33 8.2 79 2.4 81 0 08 2.0 89 7.4 39 5.6 46.9 90 7 3 0 g t 1 r5.0 58 8.3 66 0.5 79 8.5 55 4.0 47 8.8 11 0 07 0.3 71 0 01 0 00.8 00 7 3 0 g t 2 r6.2 58 4.8 86 6.8 29 8.5 73 7.6 58 3.8 91 0 06 7.2 49 4.2 58 3.8 70.5 90 7 3 0 g t 3 r4.2 59 3.8 55 8.6 01 0 05 0.5 68 3.2 51 0 06 8.6 59 9.1 09 1.2 60.6 10 9 2 0 g t 1 r9 7.4 45 9.2 27 8.1 79 9.4 55 1.0 17 2.4 91 0 06 6.3 29 8.4 59 6.0 21 0.4 00 9 2 0 g t 2 r9 7.4 36 5.6 38 3.1 19 8.5 42 9.3 77 4.7 31 0 06 6.5 09 7.1 19 1.3 06.7 70 9 2 0 g t 3 r9 7.1 95 5.9 37 3.1 29 9.0 27 3.3 47 5.7 21 0 06 8.8 39 7.3 89 3.2 31 3.6 61 1 1 7 g t 1 r9 4.1 06 1.1 43 3.7 39 9.6 79 5.5 17 6.5 31 0 07 3.0 68 5.2 29 5.3 38.3 91 1 1 7 g t 2 r9 4.8 26 6.7 13 7.4 09 8.5 29 0.9 58 8.9 41 0 06 7.3 58 1.1 07 7.6 27.9 91 1 1 7 g t 3 r9 3.7 76 3.2 83 5.2 59 9.2 29 2.8 08 3.0 41 0 07 6.9 88 7.1 27 8.1 88.3 81 2 0 1 g t 1 l3 2.2 57 3.9 28 9.3 59 9.7 49 0.4 88 4.5 61 0 05 3.7 39 9.2 49 4.8 48.2 21 2 0 1 g t 2 l2 8.8 47 1.4 38 7.3 49 8.7 39 7.4 08 3.9 81 0 05 9.6 79 8.0 69 8.1 98.3 51 2 0 1 g t 3 l3 2.4 47 8.5 89 4.9 29 9.2 79 6.8 18 9.0 41 0 05 7.0 39 9.0 89 7.7 61 1.4 41 2 1 6 g t 1 l9 8.3 27 2.0 78 3.4 09 5.6 38 6.8 58 8.9 61 0 07 9.9 59 9.3 79 3.6 23 2.4 81 2 1 6 g t 2 l9 7.5 47 4.5 66 4.6 99 5.0 46 6.7 98 8.5 71 0 07 6.0 19 7.3 99 4.6 91 8.5 41 2 1 6 g t 3 l9 7.8 07 5.1 88 1.7 49 7.2 68 6.4 59 0.0 41 0 07 5.5 19 9.6 69 4.5 03 2.3 61 2 2 0 g t 1 l9 6.8 66 0.1 98 1.7 49 9.3 29 0.3 48 1.6 81 0 06 7.4 49 9.6 19 6.3 32 2.6 01 2 2 0 g t 2 l9 6.7 66 1.2 27 7.6 09 9.7 29 4.4 18 5.5 01 0 06 4.3 29 9.7 99 8.2 52 3.3 31 2 2 0 g t 3 l9 6.6 06 0.8 68 8.6 79 7.9 49 1.1 48 2.5 61 0 05 9.7 89 9.6 79 6.1 92 2.0 21 2 2 6 g t 1 l3 8.9 56 0.4 08 9.8 99 9.4 89 5.1 88 0.9 31 0 07 2.8 09 8.7 69 7.4 61 1.3 61 2 2 6 g t 2 l4 2.0 16 3.3 39 0.9 59 6.5 78 9.7 58 2.1 41 0 07 2.8 59 8.2 39 6.7 61 1.9 31 2 2 6 g t 3 l4 5.7 46 5.8 18 5.3 39 9.9 29 1.1 28 4.2 81 0 06 7.1 09 9.0 99 7.2 01 2.7 45第3期 张鑫磊,等:基于评价标签的A T L A S控制点筛选方法续表3%数据编号粗筛选f l a gl a n d c o v e rh_d i fn_s e gn_t ec l o u ds l o p es u b s e ts k e w总筛选1 2 2 9 g t 1 l2 7.6 07 3.6 18 3.7 89 9.7 48 5.4 38 8.5 99 9.8 77 0.3 89 7.8 29 6.0 38.4 81 2 2 9 g t 2 l3 1.1 67 3.6 17 8.2 79 9.3 17 7.0 38 5.5 61 0 06 3.8 89 4.1 99 7.4 06.8 91 2 2 9 g t 3 l3 4.3 37 9.0 16 4.5 59 9.7 77 8.9 58 8.6 21 0 06 7.8 69 8.3 49 7.3 57.9 40 1 1 8 g t 1 l8 9.5 25 7.8 04 9.2 59 9.4 17 2.0 17 5.3 21 0 05 1.4 18 6.7 78 6.3 55.2 90 1 1 8 g t 2 l9 1.4 96 9.5 75 1.3 49 9.9 52 8.3 78 1.0 01 0 04 7.6 16 7.1 48 2.3 31.9 70 1 1 8 g t 3 l8 7.2 25 6.5 35 1.6 79 8.9 97 7.8 47 0.8 71 0 05 7.3 59 4.8 39 2.6 07.0 10 2 2 0 g t 1 l3 2.3 27 1.0 58 8.2 49 9.1 88 6.6 78 7.5 91 0 06 7.1 99 7.1 19 6.3 49.5 90 2 2 0 g t 2 l3 9.7 47 7.2 88 9.6 59 9.9 66 7.8 98 7.3 51 0 06 6.4 89 8.6 99 5.5 31 0.2 30 2 2 0 g t 3 l4 5.1 77 9.7 28 7.2 69 9.6 57 8.6 48 8.8 21 0 06 5.3 99 7.9 59 6.6 71 3.5 40 2 2 5 g t 1 l9 5.9 87 4.5 35 3.3 99 9.9 58 0.9 38 8.2 91 0 07 9.4 89 8.5 59 4.2 42 0.1 30 2 2 5 g t 2 l9 5.9 97 7.2 06 3.3 09 9.9 85 0.2 38 9.5 51 0 08 0.4 08 7.3 39 7.1 81 4.3 90 2 2 5 g t 3 l9 5.6 07 4.1 68 1.1 49 8.9 17 6.4 18 8.8 81 0 07 6.9 79 6.6 99 7.5 32 8.0 52.3 精度检验为了定量评价提取的地面控制点的精度,利用D EM数据验证提取前后激光点的高程精度。均方根误差(RM S E)根据式(2)计算。RM S E=1nni=1(ei-ri)2.(2)式中,n是地面光子的数量;ei是第i个地面光子的高程;ri是对应的D EM高程。为对 评 价 标 签 组 合 进 行 评 价,与 文 献 7 的A T L A S控制点提取方案进行比较,由于其未给出具体的陆地点筛选方法,本文方法在处理时首先使用基于A T L 0 3评价标签粗筛选出陆地点,然后使用高差、坡度、云量评价标签进行筛选。在对比时不使用夜间标签提取日间数据,而是将日间、夜间的数据分开进行对比分析。表4、表5分别显示了日间和夜间不同条带数据控制点提取前后D E M精度验证的统计结果,表中方法一表示改进后的文献7 方法提取的实验结果,方法二表示本文筛选方法提取后结果。表4 日间数据控制点筛选前后误差统计RM S E0 7 2 60 7 3 01 2 0 1g t 1 rg t 2 rg t 3 rg t 1 rg t 2 rg t 3 rg t 1 lg t 2 lg t 3 l筛选前2.7 1 461.4 6 981.6 8 583.2 6 232.1 2 561.5 7 641.6 8 411.9 4 342.2 0 72方法一1.4 4 741.1 7 291.1 2 451.9 9 771.3 2 470.9 7 571.5 8 601.4 7 361.7 5 59方法二0.9 5 691.0 8 510.8 3 791.5 3 370.7 0 270.7 7 541.4 9 191.2 1 081.3 4 71RM S E1 2 2 61 2 2 90 2 2 0g t 1 lg t 2 lg t 3 lg t 1 lg t 2 lg t 3 lg t 1 lg t 2 lg t 3 l筛选前4.4 3 973.4 2 803.4 9 192.7 4 143.8 8 291.9 6 613.4 5 021.4 3 475.6 7 70方法一1.7 4 291.4 4 071.4 9 731.3 7 461.6 6 721.8 0 210.7 6 970.7 9 832.2 5 12方法二0.9 4 811.0 0 471.1 0 950.8 8 131.2 8 441.6 8 220.5 9 860.5 8 921.9 0 45表5 夜间数据控制点筛选前后误差统计RM S E0 9 2 01 1 1 7