针对传统LiDAR波形数据分解方法受噪声影响严重、对复杂重叠及微弱回波分解能力不足的缺点,提出了一种新波形分解方法.通过计算滤波前后波形的幅值变化,估计波形的随机与背景噪声；采用逐层剥离的策略,从原始波形数据中不断分解出波形分量,直到剩余波形中最大峰值小于一定的阈值；利用L-BFGS算法优化初始参数,获得波形分量参数的最优解；最后对位置过近的波形分量进行合并.该方法计算速度快,探测微弱回波能力强,显著提高分解后点云的密度与精度.对大量LiDAR波形数据进行了分解,验证了其有效性.
LiDAR 波形数据 迭代分解 LM算法 L-BFGS算法 高斯分解