近日，我校测绘与地理科学学院黄佳鹏博士在国际知名学术期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(中科院一区Top，影响因子8.2)上发表了题为“Multilevel Adaptive Photon Cloud Noise Filtering Algorithm for Different Observation Time Scenes in Forest Environments”的研究论文。
先进地形激光测高系统(Advanced Topographic Laser Altimeter System，ATLAS)作为一种新型的星载光子计数LiDAR系统，其科学任务包括为极地冰盖、海冰以及森林植被提供高精度的高程测量及变化监测数据，对南北极海冰物质平衡变化、全球生物量估算具有重大的科学意义。然而，噪声光子点云数据为星载光子计数LiDAR有效应用带来巨大挑战，特别是在森林环境中，不同观测时间场景下的噪声光子对其应用产生了重要影响。为解决这一问题，本文提出了一种多级自适应光子点云去噪算法(MLAPCNF)，旨在有效应对不同观测时间场景下森林区域的噪声光子点云，以提高ATLAS数据在森林环境中的应用效果。通过实验证明了MLAPCNF算法在不同场景下的有效性与可靠性。这项研究不仅提升了星载LiDAR系统在森林生态监测中的应用效果，还有助于更全面地了解森林生态系统的状态和变化趋势，从而为森林生态系统保护和可持续管理提供科学依据和决策支持。
论文链接：https://doi: 10.1109/TGRS.2023.3347401
