近日，信息科学与工程学院赵兴磊团队在机载激光雷达波形识别与探测领域取得新进展，在《ieee journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing》在线发表了题为“ocean-land interface determination from mixed waveform of airborne oceanic lidar”的研究论文。信息科学与工程学院在读硕士研究生高剑飞为本文第一作者，赵兴磊为本文通讯作者。
机载海洋激光雷达（airborne oceanic lidar,aol）数据中的激光波形可分为海洋和陆地波形。然而，在aol大的光斑足迹中，海洋和陆地可能同时存在于海洋/陆地瞬时交界线（ocean-land interface,oli）上，从而产生海洋/陆地混合波形。如果我们能识别混合的海陆波形，就可以确定oli的位置。本研究旨在识别红外激光海陆混合波形，并进一步提出了一种使用识别的红外激光海陆混合波形确定oli的新方法。首先，提出了一种新的模糊卷积神经网络来对红外波形进行分类，并输出一个预测的概率向量，该向量指示波形被分类为海洋或陆地波形的可能性。其次，该预测概率向量用于识别红外激光海陆混合波形。最后，利用红外激光海陆混合波形和相应的激光点云确定oli的位置。与其他传统的基于aol的oli确定方法相比，所提出的混合波形方法将oli位置探测的标准偏差降低了27.59%，结构相似性指数提高了0.017。该研究从机载红外激光海陆混合波形角度为oli的测定提供了一种准确的新方法。
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该团队在机载激光海陆识别和水边线探测领域取得新进展，在《ieee journal of oceanic engineering》在线发表了题为“nwsp: a novel indicator for ocean–land interface extraction using bathymetric lidar”的研究论文。信息科学与工程学院已毕业硕士研究生夏晖为本文第二作者，赵兴磊为本文第一兼通讯作者。
由于水面不确定性，机载激光雷达中使用的绿激光无法准确探测水面，所测点穿透到近水面一定深度处，即绿激光nwsp。绿激光nwsp不利于高精度测深，然而，它可用于海洋/陆地交界面（oli）提取。本研究提出了一种基于绿激光nwsp的新型海陆识别和oli提取方法。首先，计算不同绿激光通道的nwsp并进行截尾平均，以获得每个激光足迹的鲁棒nwsp。其次，基于陆地和海洋区域nwsp不同特性，提出了一种基于nwsp的新型海陆识别器。然后，使用基于密度的空间聚类算法来识别和改正误分类点，并连接陆地边界点形成oli。最后，使用optech czmil采集的原始数据集验证了所提方法的有效性和正确性。本研究所提出的绿激光nwsp方法为oli提取提供了一种新思路。
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该团队在星载激光雷达水体探测领域取得新进展，在《remote sensing》在线发表了题为“extraction of river water bodies based on icesat-2 photon classification”的研究论文。信息科学与工程学院在读硕士研究生马文秋为本文第一作者，赵兴磊为本文通讯作者。
准确提取河流水体对于水资源利用和了解气候模式至关重要。与传统的利用遥感图像提取河流方法相比，卫星光子计数激光雷达（icesat-2）为河流水体提取提供了一种新方法。为了准确提取内河水体，本研究提出了一种基于atl03光子数据空间分布和内河水体高程变化特征的方法。首先，对去噪后的光子数据进行低通滤波，以减少高频信号对数据处理的影响。然后，通过滑动窗口计算低通滤波数据的高度标准差，并根据高斯核密度估计得到高程标准差阈值对光子数据进行分类。结果表明，四个研究区域内河水体提取的总体分类精度（oa）和kappa系数（kc）分别为99.12%和97.81%。与改进的ransac算法和ransac与dbscan联合算法相比，该方法的平均oa分别提高了17.98%和7.12%，平均kc分别提高了58.38%和17.69%。本研究为星载激光雷达提取内河水体提供了一种准确高效的新方法。
论文链接：https://doi.org/10.3390/rs16163034
上述研究得到了国家自然科学基金和山东省自然科学基金的资助。
编 辑：万 千
审 核：贾 波
