【摘 要】
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针对进行全波形机载激光数据分解时采用重力中心（COG）方法和高斯脉冲拟合（GPF）方法难以检测到全波形数据中的叠加波和弱波脉冲,从而造成地物信息丢失的问题,提出了一种改进的严格
【机 构】
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首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室,中国地震局地震预测研究所
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针对进行全波形机载激光数据分解时采用重力中心（COG）方法和高斯脉冲拟合（GPF）方法难以检测到全波形数据中的叠加波和弱波脉冲,从而造成地物信息丢失的问题,提出了一种改进的严格高斯检测（RGD）算法.该算法首先采用高斯滤波提高信噪比,然后通过脉冲检测估计初始参数,并利用Trust Region参数优化方法进行高斯拟合,最终有效地分解出波形中的叠加波和弱波.利用提取到的每个单次回波的标准差、振幅、位置等模型参数能够得到半高波宽（FWHM）、后向散射截面和回波强度等波形信息.多次试验表明,与RGD算法相比,该
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