Radiometric Correction and Normalization of Airborne LiDAR Intensity Data for Improving Land-Cover Classification
Notice bibliographique
Résumé
Radiometric correction of airborne LiDAR intensity data has been proposed based on the use of the radar (range) equation for removing the effects of attenuation due to system and environmental-induced distortions. Although radiometric correction of airborne LiDAR intensity data has been recently investigated with results revealing improved accuracy of surface classification, there exist a few voids requiring further research effort. First, the variation of object surface characteristics (slope and aspect) plays a crucial role in modeling the recorded intensity data, and thus, the laser incidence angle is usually considered in the correction process. Nevertheless, the use of incidence angle would lead to the effects of overcorrection, particularly on those features located in steep slope. Second, line-stripping problems are usually appeared in the overlapping region of LiDAR data strips acquired by sensors configured with automatic gain control (AGC). Currently, the effects of AGC cannot be perfectly modeled due to the nondisclosure of information by the sensor manufacturers. In this paper, we attempt to fill these voids by: 1) proposing a correction mechanism using the surface slope as a threshold to select either using scan angle or incidence angle in the radar (range) equation; and 2) proposing a subhistogram matching technique to radiometrically normalize the overlapping intensity data. The proposed approaches were applied to three real airborne LiDAR data strips for experimental testing. The results showed that the coefficient of variation reached to the lowest value for most of the land-cover features with a slope threshold between 30° and 40°. The variance-to-mean ratio of five land-cover features was significantly reduced by 70%-82% after applying the proposed correction mechanism. In addition, the systematic noises appeared in the overlapping region were significantly reduced after radiometric correction and normalization, where the overall accuracies were improved by up to 16.5% in the results of intensity data classification. With the demonstrated improvement in intensity homogeneity, it is recommended that airborne LiDAR intensity data should be radiometrically preprocessed before performing any thematic applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».