机载全波形LiDAR数据处理及林业应用研究综述

随着激光雷达技术的发展,近几年对小光斑全波形激光雷达数据处理方法及其应用的研究已成为国内外相关领域关注的热点。文中阐述小光斑全波形激光雷达的组成及数据特点,介绍波形数据的处理流程,并在此基础上概述小光斑全波形激光雷达波形数据在林业中的应用;基于国内外研究现状,详细论述了波形分解和提取森林结构参数的理论及方法,分析了小光斑全波形激光雷达波形数据处理的局限性及其在林业中的应用前景。     

木材纹理分析中小波基的选择和分解级数的确定

针对小波多分辨率下木材纹理分析中小波基的类型和分解级数进行了研究.用小波基重构误差和小波基的性质确定小波基;用信息熵和重构图像能量确定分解级数.实验证明,选用Symlets4小波基对木材纹理图像进行2级分解就能够获得较高的分类识别率.     

利用大光斑激光雷达数据估测树高和生物量

通过对大光斑激光雷达数据GLAS波形的处理,建立模型反演树高、生物量并做精度检验,理论精度分别为93.7%和91.3%.结果表明:利用激光雷达数据反演树高、生物量比传统方法的精度有显著提高.     

基于机载LiDAR的伪大光斑波形数据反演林分平均高

为降低小光斑机载激光雷达因光斑直径太小而导致的脉冲首次回波无法代表冠层高度的影响,以进一步提高小光斑机载激光雷达波形数据在森林结构参数估测中的应用潜能。以内蒙古依根地区为研究区,以机载激光雷达波形数据为基础数据,在波形数据高斯分解的基础上提出一种基于小光斑波形形成伪大光斑波形数据的方法。通过计算样地内各高斯分量脉冲能量占总脉冲能量的比例,将其视为各高斯分量特征参数对应权数,分别求特征参数振幅、位置和半波宽的加权平均数,即为样地伪大光斑波形数据对应高斯函数的特征值。基于小光斑波形数据和伪大光斑波形数据提取特征参数,分别结合野外样方实测平均树高建立回归模型,并进行比较分析。结果小光斑波形反演模型的决定系数R2为0.47,总体平均精度P为78.19%,伪大光斑反演模型的决定系数R2为0.61,估测林分平均高总体平均精度P为90.65%。结果表明,伪大光斑模型反演精度高于小光斑波形反演模型,降低了小光斑LiDAR因光斑直径过小带来的影响,挖掘了小光斑机载LiDAR波形数据的应用潜力。     

平移不变小波包去噪方法

由于小波基缺乏平移不变性,传统小波及小波包去噪算法可能使信号急剧变化部分产生人为振荡现象.提出了基于平移不变的小波包去噪方法,对所分析的信号进行循环平移,利用软或硬阀值对该信号的小波包系数进行压缩,重构信号,再进行相反的循环平移,通过多次的平移—消噪—平移,平均所获得的结果,从而消除小波包基的平移依赖性.对比普通小波包去噪,该方法能有效地消除人为振荡现象,使去噪后的信号更光滑,更逼近真实信号.     

基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测

利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。     

声发射信号处理及去噪方法的算法实现

分析了基于声发射技术检测中噪声的来源及处理方法，并对消噪方法中采用的傅立叶算法和小波分析方法进行比较。描述了小波去噪的原理以及几种阂值的确定方法，并提出了一种改进的阈值函数。     

激光雷达在森林垂直结构参数估算中的应用

激光雷达是近年来迅速发展的主动遥感技术,激光脉冲对森林具有很强的穿透能力,在森林垂直结构参数估测中具有巨大的潜力与优势.文中分别总结了小光斑和大光斑激光雷达在获取树高、生物量等森林参数中的应用及其优缺点,同时分析比较了小光斑和大光斑激光雷达在估测森林参数上的不同;最后重点介绍了目前唯一的星载大光斑激光雷达ICESat/...     

基于小波变换的林业图像处理研究

从工程应用角度出发,介绍了二维离散小波变换的一般形式,应用二维小波分析技术对图像进行消噪、压缩等处理,指出小波变换在图像处理中有着较好的效果,具有压缩比高、速度快、去噪效果好的优点, 这是由于小波的多分辨率特性决定的。     

基于LiDAR离散点云能量信息的针叶林叶面积指数反演方法

叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。     

基于Daubechies小波分析的汽车电控发动机失火故障诊断信息提取

采用Daubechies （dbN）小波分析方法,对汽车电控发动机的瞬时转速信号进行降噪处理与分析.应用Matlab中的一维小波分析函数,对汽车电控发动机瞬时转速信号进行不同阶数和层数的拟合效果分析,并确定出使原始转速信号失真较小的拟合消失矩阶数（10阶）和层数（3层）;基于发动机瞬时转速的平均值M、瞬时转速的标准差Sd、变异系数作为特征值以及发动机转速数据频率分布图的特点,对电控发动机产生失火状态的故障识别的明显性进行比较.研究结果表明,常用的发动机失火故障的诊断仅是利用断缸法识别转速的变化,而采用dbN小波分析方法可以有效的提取明显表征电控发动机失火故障状态的变异系数及发动机转速数值主频分布特点等信息,可进一步增强对失火故障的识别程度和诊断的准确性.     

基于小波模极大值的木材近红外光谱去噪

将光谱一阶导数与小波变换相结合,对杉木木材近红外光谱数据进行预处理,采用db3小波对光谱数据进行4尺度分解,在各分解尺度上根据信号和噪声的不同传播特性.保留信号的模极大值,去除噪声的模极大值.结果表明:光谱导数 小波变换模极大值能够有效消除光谱噪声和各种因素干扰,并很好保留了光谱信号特征,使光谱信噪比有了较大提高.     

遥感图像融合中改进的IHS和小波变换方法

对于真彩多光谱图像和它的全色图像融合时出现的颜色扭曲现象,利用改进的HIS和小波变换方法进行处理,可有效地消除颜色扭曲问题,提高融合图像分辨率。在算法中采用db4小波和取权求平均值的获取系数方法,得到的融合效果最好。     

基于小波包分解的水下物体探测仪目标特征提取

研究基于小波包分解的水下物体探测仪水下目标信号的特征提取方法.应用小波包分解来提取水下目标特征能有效地对水下物体探测仪目标信号进行特征提取,然后通过BP神经网络对小波包所提取的目标特征进行分类.对湖上实验数据的处理结果表明,该方法能够有效地提取水下目标辐射噪声的频域能量特征.     

基于子波变换的时间序列波动特征分析

本文运用子波变换的分析方法,研究股票时间序列多尺度局域结构的波动性。通过对具体的股指数据分析、比较表明:利用子波分析法,不仅能准确判定出序列的稳定周期大小和相对强弱,比较不同股指序列的周期相关性,而且能提取序列的局部波动和突发波动信息。     

A wavelet analysis-based approach for damage localization in wood beams

Free vibration testing was conducted to generate the first two mode shapes for damage detection in timbers. A wavelet transform was proposed to postprocess the mode shapes for damage pattern recognition. The wavelet used here was “db3.” The different damage severities, damage locations, and number of damaged areas were simulated by removing mass from intact beams. The results showed that the chosen wavelet db3 is suitable and that the wavelet coefficients are sufficiently sensitive to identify the existence of damage and its location in cases of different damage location, severity, and number. An edge distortion effect was apparent at the two computing edges where the wavelet coefficients were abnormally high. The wavelet coefficients showed dominant spikes around the damage locations and were zero everywhere else except the two computing edges. The dominant spikes coincided well with the damage location.     

小波分析在中密度纤维板无损检测中的应用

以中密度纤维板为试件,通过纵向共振和弯曲振动试验讨论小波分析方法用于无损检测的可行性.结果表明:小波分析得到的中密度纤维板试件动弹性模量与常规弯曲静弹性模量在0.01水平下相关性非常显著,可以用小波分析方法测得的动弹性模量来表征常规弯曲静弹性模量;可以用小波分析的方法判断出试件是否有缺陷,小波分析在试件缺陷无损检测方面具有优越性.     

基于小波神经网络的木材内部缺陷类型识别的研究

利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息.各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值.试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络.对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点小波包系数作为特征训练得到的神经网络检测精度更高.