A Direction-Adaptive DBSCAN-Based Method for Denoising ICESat-2 Photon Point Clouds in Forested Environments

概述此 MATLAB 脚本专为光子点云数据集中的光子去噪而设计。它包括两个主要步骤:粗略去噪和精细去噪。粗略降噪步骤通过使用高斯函数拟合高程直方图并在高斯峰值周围的缓冲区范围内选择光子来过滤掉明显的噪声。精细降噪步骤使用方向自适应 DBSCAN(基于密度的噪声应用程序空间聚类)算法来进一步去除噪声并识别信号光子。

先决条件:已安装 MATLAB 软件。功能:该功能用于从 HDF5 文件中读取光子点云数据。你需要根据自己的具体数据 format.readData 函数来实现这个函数:这个函数用于用高斯函数拟合高程直方图。您需要实现此函数以获取 fitting parameters.gaussFit

代码结构 3.1 Otsu 的方法函数 该函数使用 Otsu 的方法计算给定数据集的最佳阈值。它用于确定 DBSCAN algorithm.otsu_methodminPts 3.2 数据读取中的参数 该脚本使用该函数从 HDF5 文件中读取光子点云数据。您需要将占位符 (、 、 、 、 、 、 ) 替换为实际值。readDataminlatmaxlatminlonmaxlonh5filedatetrack 3.3 粗略降噪 粗略降噪步骤根据距离将数据划分为网格,并使用高斯函数拟合每个网格的高程直方图。选择高斯峰周围缓冲区范围内的光子作为潜在信号光子。3.4 精细降噪 精细降噪步骤使用方向 - 自适应 DBSCAN 算法。它首先计算每个点的局部密度,并使用 Otsu 的方法来确定参数。然后,它根据不同方向的椭圆邻域迭代扩展集群。

用法 根据你的数据格式和需求实现 and 函数。readDatagaussFit 将占位符(、、、、 ) 替换为实际值。minlatmaxlatminlonmaxlonmax5filedatetrack 在 MATLAB 中运行脚本。去噪后的光子数据将存储在 structure.sig 中

注意 局部密度计算中的距离阈值 () 可以根据你的数据特性进行调整。5 参数 、 、 和 方向 - 自适应 DBSCAN 算法可以优化聚类结果。