Advanced processing techniques and classification of full-waveform airborne laser scanning data
Link do zdalnego zasobu
Dostęp z terminali w BG AGH
Data publikacji
Data publikacji (copyright)
Data prezentacji
Data obrony
Data nadania stopnia
Autorzy (rel.)
Inny tytuł
Typ zasobu:
artykułWersja
Sygnatura:
Nr normy / patentu
Szczegóły wydania / pracy
Redaktorzy (rel.)
Promotorzy (rel.)
Recenzenci (rel.)
Projekt
Tytuł:Dyscyplina
Słowa kluczowe
LiDAR, LiDAR, full-waveform, profile energii, processing, przetwarzanie sygnału, peak detection, detekcja odbićDyscyplina (2011-2018)
Specjalność
Klasyfikacja MKP
Abstrakt
W artykule zamieszczono przegląd zaawansowanych technik przetwarzania pełnych profili energii zarejestrowanych przez systemy lidarowe. Popularne metody przetwarzania danych, takie jak dekompozycja sygnału czy metody korelacyjne, mogą się nie sprawdzić w sytuacjach, gdy odbity sygnał laserowy jest silnie zdeformowany lub gdy odległość pomiędzy dwoma echami jest mniejsza niż długość emitowanego impulsu. W pierwszej części publikacji opisano zaawansowane techniki przetwarzania zarejestrowanej, odbitej energii laserowej. Scharakteryzowano metodę kalibracji radiometrycznej sygnału, opisano zaawansowane techniki dekompozycji falek oraz metody detekcji słabych i nachodzących na siebie odbić. Część druga poświęcona została klasyfikacji chmury punktów ze szczególnym uwzględnieniem dodatkowych parametrów, wyznaczanych na podstawie profili energii. Opisana została przydatność poszczególnych parametrów w klasyfikacji.
This article presents an overview of advanced processing techniques of full-waveform airborne laser scanning data. The well known processing methods, such as signal decomposition or correlation techniques, could not be sufficient for the processing of strongly deformed or complex reflected echo data. The first part of this paper describes the advanced processing techniques. The radiometric calibration procedure and advanced waveform decomposition methods, as well as algorithms for the detection of weak and overlapping echoes are presented. The second part focuses on the possibility of point cloud classification improvement based on full-waveform data. The usefulness of particular full-waveform parameters in the classification process is described.