近日，信息科學與工程學院趙興磊團隊在機載激光雷達波形識別與探測領域取得新進展，在《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》在線發表了題為“Ocean-Land Interface Determination from Mixed Waveform of Airborne Oceanic LiDAR”的研究論文。信息科學與工程學院在讀碩士研究生高劍飛為本文第一作者，趙興磊為本文通訊作者。

機載海洋激光雷達（Airborne Oceanic LiDAR,AOL）數據中的激光波形可分為海洋和陸地波形。然而，在AOL大的光斑足跡中，海洋和陸地可能同時存在于海洋/陸地瞬時交界線（Ocean-land interface,OLI）上，從而產生海洋/陸地混合波形。如果我們能識別混合的海陸波形，就可以確定OLI的位置。本研究旨在識別紅外激光海陸混合波形，并進一步提出了一種使用識別的紅外激光海陸混合波形確定OLI的新方法。首先，提出了一種新的模糊卷積神經網絡來對紅外波形進行分類，并輸出一個預測的概率向量，該向量指示波形被分類為海洋或陸地波形的可能性。其次，該預測概率向量用于識別紅外激光海陸混合波形。最后，利用紅外激光海陸混合波形和相應的激光點云確定OLI的位置。與其他傳統的基于AOL的OLI確定方法相比，所提出的混合波形方法將OLI位置探測的標準偏差降低了27.59%，結構相似性指數提高了0.017。該研究從機載紅外激光海陸混合波形角度為OLI的測定提供了一種準確的新方法。

論文鏈接：https://doi.org/10.1109/JSTARS.2024.3462428

該團隊在機載激光海陸識別和水邊線探測領域取得新進展，在《IEEE Journal of Oceanic Engineering》在線發表了題為“NWSP: A Novel Indicator for Ocean–Land Interface Extraction Using Bathymetric LiDAR”的研究論文。信息科學與工程學院已畢業碩士研究生夏暉為本文第二作者，趙興磊為本文第一兼通訊作者。

由于水面不確定性，機載激光雷達中使用的綠激光無法準確探測水面，所測點穿透到近水面一定深度處，即綠激光NWSP。綠激光NWSP不利于高精度測深，然而，它可用于海洋/陸地交界面（OLI）提取。本研究提出了一種基于綠激光NWSP的新型海陸識別和OLI提取方法。首先，計算不同綠激光通道的NWSP并進行截尾平均，以獲得每個激光足跡的魯棒NWSP。其次，基于陸地和海洋區域NWSP不同特性，提出了一種基于NWSP的新型海陸識別器。然后，使用基于密度的空間聚類算法來識別和改正誤分類點，并連接陸地邊界點形成OLI。最后，使用Optech CZMIL采集的原始數據集驗證了所提方法的有效性和正確性。本研究所提出的綠激光NWSP方法為OLI提取提供了一種新思路。

論文鏈接：https://doi.org/10.1109/JOE.2024.3436907

該團隊在星載激光雷達水體探測領域取得新進展，在《Remote Sensing》在線發表了題為“Extraction of River Water Bodies Based on ICESat-2 Photon Classification”的研究論文。信息科學與工程學院在讀碩士研究生馬文秋為本文第一作者，趙興磊為本文通訊作者。

準確提取河流水體對于水資源利用和了解氣候模式至關重要。與傳統的利用遙感圖像提取河流方法相比，衛星光子計數激光雷達（ICESat-2）為河流水體提取提供了一種新方法。為了準確提取內河水體，本研究提出了一種基于ATL03光子數據空間分布和內河水體高程變化特征的方法。首先，對去噪后的光子數據進行低通濾波，以減少高頻信號對數據處理的影響。然后，通過滑動窗口計算低通濾波數據的高度標準差，并根據高斯核密度估計得到高程標準差閾值對光子數據進行分類。結果表明，四個研究區域內河水體提取的總體分類精度（OA）和Kappa系數（KC）分別為99.12%和97.81%。與改進的RANSAC算法和RANSAC與DBSCAN聯合算法相比，該方法的平均OA分別提高了17.98%和7.12%，平均KC分別提高了58.38%和17.69%。本研究為星載激光雷達提取內河水體提供了一種準確高效的新方法。

論文鏈接：https://doi.org/10.3390/rs16163034

上述研究得到了國家自然科學基金和山東省自然科學基金的資助。

編      輯：萬    千 

審      核：賈    波