【文献阅读】基于高阶矩的波形分类方法

2024-06-14 1128阅读

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    • 基本信息
    • SND及其统计特征
    • 分类

      基本信息

      【2017】rse

      【文献阅读】基于高阶矩的波形分类方法
      (图片来源网络,侵删)
      • Moritz, Bruggisser, Andreas, et al. Retrieval of higher order statistical moments from full-waveform LiDAR data for tree species classification[J]. Remote Sensing of Environment, 2017,196: 28-41.
        缩写
        ALSairborne laser scanning机载激光扫描
        FWFull-waveform全波形
        SNDskew normal distribution偏正态分布
        DBHdiameter at breast height胸径
        SVMsupport vector machine支持向量机

        本文根据ALS数据的全波形信息,基于SND模型,提取回波信号的高阶矩,实现了对不同树种的波形分类。

        SND及其统计特征

        SND函数由正态分布的密度函数 ϕ ( x ) \phi(x) ϕ(x)和分布函数 Φ ( x ) \Phi(x) Φ(x)混合而成的一种函数,可以表示为

        f ( x ∣ α , ω ) = 2 ϕ ( x ) Φ ( α x ) f(x|\alpha, \omega)=2\phi(x)\Phi(\alpha x) f(x∣α,ω)=2ϕ(x)Φ(αx)

        其中

        ϕ ( x ) = 1 2 π exp ⁡ ( − x 2 2 ) Φ ( x ) = ∫ − ∞ x ϕ ( x ) d x = 1 2 ( 1 + erf ⁡ x 2 ) \begin{aligned} \phi(x)&=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\exp(-\frac{x^2}{2})\\ \Phi(x)&=\int^x_{-\infty}\phi(x)\text{d}x=\frac{1}{2}(1+\operatorname{erf}\frac{x}{\sqrt{2}}) \end{aligned} ϕ(x)Φ(x)​=2π ​1​exp(−2x2​)=∫−∞x​ϕ(x)dx=21​(1+erf2 ​x​)​

        erf ⁡ \operatorname{erf} erf是误差函数。

        所以, f ( x ) f(x) f(x)的完整形式为

        f ( x ∣ A , s , α , ω ) = A ω exp ⁡ ( − ( x − s ω ) 2 2 ) 2 ϕ ( x ) ( 1 + erf ⁡ α ( x − s ω ) 2 ) f(x|A, s, \alpha, \omega)=\frac{A}{\omega}\exp(-\frac{(\frac{x-s}{\omega})^2}{2})2\phi(x)(1+\operatorname{erf}\frac{\alpha(\frac{x-s}{\omega})}{\sqrt{2}}) f(x∣A,s,α,ω)=ωA​exp(−2(ωx−s​)2​)2ϕ(x)(1+erf2 ​α(ωx−s​)​)

        记 δ = α 1 + α 2 \delta=\frac{\alpha}{1+\alpha^2} δ=1+α2α​,则其偏度和峰度为

        skew = 4 − π 2 2 δ 2 / π 1 − 2 δ 2 / π 3 , kurt = 4 − π 2 2 δ 2 / π 1 − 2 δ 2 / π 4 \text{skew}=\frac{4-\pi}{2}\sqrt{\frac{2\delta^2/\pi}{1-2\delta^2/\pi}}^3,\quad \text{kurt}=\frac{4-\pi}{2}\sqrt{\frac{2\delta^2/\pi}{1-2\delta^2/\pi}}^4\\ skew=24−π​1−2δ2/π2δ2/π​ ​3,kurt=24−π​1−2δ2/π2δ2/π​ ​4

        分类

        本文的目的是对下表中的树木进行分类,分析发现,不同树种的回波偏度有着显著差异,说明偏度可以作为区分树种的重要特征,而峰度则不具备这种特性。

        物种名称数目类型DBH[cm]高度[m]
        Silver fir (Abies alba)67针叶54.5436.02
        Norway spruce (Picea abies)32针叶65.5734.73
        Norway maple (Acer platanoides)35落叶31.3828.62
        Sycamore maple (Acer pseudoplatanus)145落叶35.0031.47
        European beech (Fagus sylvatica)396落叶46.3530.87
        European ash (Fraxinus excelsior)208落叶42.6432.19
        Large-leaved lime (Tilia platyphyllos)86落叶30.8629.09
        总计969
        • Conifer 针叶
        • Deciduous 落叶

          文中使用了SVM分类器,具体使用的是LIBSVM提供的Matlab接口。结果标明,在加入峰度和偏度判据之后,其PA和UA均有所提高。

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