《表3 一次去噪精度评价结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《ICESat-2机载实验光子云数据自适应去噪及分类算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用建立的光子云密度与eps的相关关系，分窗格对8组实验数据进行DBSCAN算法去噪，并与验证数据进行精度评价。如表2精度评价所示，由于夜间的信噪比更高，目标地物附近光子云明显多于大气，该算法在夜间光子云数据（序号5—8）的去噪精度明显高于日间光子云数据，如图8 (a）所示，夜间去噪效果已经基本满足要求，只存在极少数的光子存在于地表面附近。对于序号2—4的光子云数据的精确度平均为0.824，F1-score平均为0.89，可知算法在识别信号光子的精确度较低，但分类模型整体精度较高。这是为了保证最大程度将信号光子从光子云数据中提取出，而对于将噪声光子错分为信号光子的情况，可以在之后的两次精去噪算法中精确去除。如图8 (b）所示为15:00的日间光子云数据去噪，该算法在此数据上的精确度只有0.825，但可见算法完全将信号光子保留下来，但因为大气中光子云分布与地面十分接近，此算法原则上尽量保留信号光子的数量。