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申请/专利权人：中国人民解放军61540部队

摘要：一种基于星载单光子激光雷达数据测量浅海水深的方法，首先分析星载单光子激光雷达在不同环境下浅海区域的光子信号与噪声高程特点，构建光子点云的初始滤波模型；随后基于初滤波结果分析不同环境下光子点云的空间密度分布，构建水面和水下光子点云分离模型，实现水面有效光子信号和海浪波廓线提取；再根据不同环境的水下光子点云在不同水深的空间密度分布特点，构建随水深变化的自适应光子密度滤波模型与水深提取方法，分析星载单光子激光雷达的水深测量能力和精度；最后基于星载单光子激光雷达的水深探测结果与遥感反射率光谱之间的关系，使用星载多源遥感数据开展主‑被动融合的高精度区域化浅海水深反演，实现境内外高精度浅海水深数据提取。

主权项：1.一种基于星载单光子激光雷达数据测量浅海水深的方法，包括以下步骤：S1、获取ICESat-2卫星测得的原始数据，包括单光子激光数据、高分遥感数据和潮汐数据；其中在单光子激光数据中获取光子点云的密度结构数据，在高分遥感数据获取高分多光谱影像；S2、单光子激光点云数据预处理：基于光子点云的密度结构数据进行预处理，通过距离选通技术和初始滤波算法确定目标点或区域的区域范围，减少大量的噪声光子点云数量；S3、多光谱影像得太阳耀斑消除：采用线性回归模型建立可见光波段与近红外波段的对应关系，来消除可见光波段影像中的耀斑分量；S4、水面于水下光子分离：将单光子激光雷达数据按高程值从上至下，以Δh为间隔将高程划分为M个切片，据每个切片单元统计光子数量，利用正态分布曲线对高程切片中心高程与切片单元中的光子信号数量之间的关系进行拟合；以切片中心高程为中心，获取每个水面光子的高程；S5、自适应不同水深光子密度滤波：基于单光子激光雷达探测技术理论以及水体中光子信号的数据特点，确定水面与水下信号点的分界线，并自适应获取初始椭圆搜索区域的长轴、短轴以及密度滤波的初始最小点数阈值；分析随信号光子高程值的变化，高程切片内光子数量的变化特征，确定搜索椭圆的长轴、短轴以及密度滤波的最小点数阈值与水深之间的变化关系；S6、遥感影像的水陆分离：利用近红外影像和边缘提取算法，开展水陆分离和岸线边缘提取，采用水陆分离模板用于识别陆地和水体，水陆边缘的识别采用估算摄影时刻前后一段时间内的平均海面高度；S7、水深反演模型构建：通过搜索水深值相近的临近样本点作为解算数据集，从而将整个目标区域划分成多个小区域，每个小区域分别用不同水深样本点进行反演，获得更高的反演精度。

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