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申请/专利权人：自然资源部第二海洋研究所;上海交通大学

摘要：本发明公开一种基于自适应DBSCAN的激光雷达回波水下地形检测方法，该方法首先读入ICESat‑2ATL03原始数据，对数据进行垂直方向截取，对沿轨距离轴作缩小处理，然后分段处理ICESat‑2光子数据；通过计算得到候选的半径ε和最小聚类阈值minpts数据集，带入DBSCAN中进行聚类分析，得到对应的聚类簇数，当生成的簇数连续三次相同时，认为聚类结果趋于稳定，记该簇数对应的半径ε和最小聚类阈值minpts为当前数据段的最优参数，将该参数带入DBSCAN中用于检测水下地形，最后继续处理剩余数据段，直至数据处理结束。本发明采用自适应的方法计算DBSCAN的关键参数半径ε和最小聚类阈值minpts，适用于大批量激光雷达数据的批处理，能够提高检测算法的准确性。

主权项：1.一种基于自适应DBSCAN的激光雷达回波水下地形检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：对输入的ICESat-2的ATL03数据沿垂直高程方向进行截取，截取范围应包含海面和海底地形；S2：ATL03数据以沿轨距离方向为横轴，对沿轨距离轴作缩小处理，缩小倍数为：ti＝xmax-xminymax-ymin1其中，xmin和xmax是当前数据段最小沿轨距离和最大沿轨距离，ymin和ymax分别是当前数据段最小和最大高程；S3：将S1获得的截取后的数据，按照连续N个激光雷达数据进行分段，每一段作为一个光子信号数据集D，对于每一段，均执行S4～S12；S4：计算得到瞬时海面高程Ssuf和海面光子累计上表面Sup和底面Sdown；S5：将高于Sdown的光子数据剔除，剩余总光子信号数设为Nt，计算海底平均光子数 S6：将光子信号数据集D沿垂直方向上划分为M帧，每个垂直帧设定为h；如果当前帧内包含的信号总数大于等于则认定为当前帧是水下地形信号和噪声主导，最后得到这些帧的总信号数是N1，这些帧的数量为M1；如果当前帧内包含的信号总数小于则认定为当前帧是噪声主导，最后得到这些帧的总信号数是N2，这些帧的数量为M2；S7：计算DBSCAN中的候选半径ε的数据集Dε：Dε＝{εk|1≤k≤N}3其中k＝1，2，...，N；S8：对每一个εk，分别计算平均水下地形和噪声光子信号数Nsn，以及平均噪声光子信号数Nno； 其中，xmin′和xmax′是当前数据段缩小后最小沿轨距离和最大沿轨距离；S9：遍历k值，计算候选的最小聚类阈值minpts数据集Dmpts： 其中round是四舍五入取整函数；S10：选择最优聚类簇数；遍历k值，将对应的εk和minptsk放入DBSCAN中对光子信号数据集D进行聚类，分别得到不同k值下所生成的簇数；当生成的簇数连续三次相同时，记该簇数为最优簇数；S11：选择最优半径和最小聚类阈值；继续执行S10，直到生成的簇数不再为最优簇数，并选用当簇数为最优簇数时所对应的最大k值作为最优k值；最优k值对应的半径ε和最小聚类阈值minpts为D的最优DBSCAN参数；S12：将最优半径和最小聚类阈值放入DBSCAN进行聚类运算，得到当前段数据对应的地形。

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