科研动态 | 测绘科学与技术学院在星载光子计数激光雷达浅海测深技术研究中取得新进展

       本文提出了一种基于滑动窗口的自适应海岸测深方法（SWCBM-Ph），攻克了ICESat-2数据中光子密度多变的技术难题。该方法通过滑动窗口内的局部核密度估计确定种子点，结合密度自适应的椭圆域提取水下地形光子（图1），有效解决了噪声干扰和密度波动对测深结果的影响。研究团队在全球多个典型岛屿海岸的实验中验证了该方法的有效性。实验结果表明，SWCBM-Ph在30米水深范围内表现出色：针对低密度与高密度光子数据集，测深RMSE分别达到0.60米和0.53米，显著优于传统方法；即使在局部噪声干扰或密度骤变情况下，仍能保持地形信号的连续性与完整性，为光学影像的浅水反演提供了高精度参考数据。

       这一成果为海岸带地形动态监测、岛礁资源开发与生态保护提供了可靠的技术支撑。其适应性强、成本低的优势，尤其适用于偏远岛屿和复杂水域的长期观测，为全球海岸带可持续发展研究开辟了新路径。

图1 SWCBM-Ph方法技术原理图

图2 实验区域与数据

图3 不同实验区的提取结果，灰色-原始光子；蓝色-水面光子；红色-水底地形光子；绿色-折射校正后的水底地形光子。

图4 不同方法的水下地形光子提取结果对比图。(a)-(c) 中值滤波, (d)-(f) DBSCAN-AE方法, (g)-(i) C-SHELPh方法, (j)-(l) 本文方法SWCBM-Ph在20190129GT3L数据集(低密度), 20231209GT2R 数据集(高密度) 以及20211002GT1L数据集(极高密度)的结果。黑色圆圈代表错漏分割的信号点。

     以上研究以“A sliding window-based coastal bathymetric method for ICESat-2 photon-counting LiDAR data with variable photon density”为题发表在《Remote Sensing of Environment》（中科院一区TOP）期刊。中山大学测绘科学与技术学院大地测量与导航团队博士研究生何金宸为文章第一作者，先进遥感技术团队张书航助理教授为文章通讯作者，大地测量与导航团队冯伟、钟敏教授、先进遥感技术团队博士研究生崔晓冬为文章合作作者。该研究得到了国家重点研发计划（2023YFC2809100）和中央高校基本科研业务费专项资金（22lgqb09、23xkjc012）项目的支持。

3、原文信息

He, J., Zhang, S., Feng, W., Cui, X., & Zhong, M. (2025). A sliding window-based coastal bathymetric method for ICESat-2 photon-counting LiDAR data with variable photon density. Remote Sensing of Environment, 318, 114614. 

https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114614 

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