改进 DBSCAN 算法
传统的DBSCAN算法邻域定义为给定光子间的欧几里得距离，搜索域定义为圆形。通过观察分析噪声光子与信号光子分布可知，太阳光的噪声光子分布于整个研究区的上空与地面下，而且沿轨方向的光子云密度与垂轨方向的光子云密度差异很大，传统的圆形搜索域并不适用于星载光子云数据的去噪处理。
在森林研究区的光子不仅会集中在地面附近，而且会分布于冠层区域，在森林植被覆盖度适中情况下，地面光子密度会高于冠层光子密度，覆盖度较大情况下，地面光子密度会低于冠层光子密度。由于森林植被类型不同，其反射表面轮廓比人工制造建物的结构要复杂的多，这为光子云精准去噪提升了难度。因此根据光子分布形式，后续学者采用基于椭圆搜索域的DBSCAN 改进算法，算法将光子云数据搜索域改为水平方式的椭圆形状。
完整代码包括：
1.示例图完整代码；
2.改进DBSCAN完整代码。
内容如下：
1.示例图完整代码如下：
输入数据：
import osimport randomimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.patches import Ellipseimport pandas as pdimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialog# 读取CSV数据文件root = tk.Tk()root.withdraw()file_path = filedialog.askopenfilename(filetypes=[('CSV Files', '*.csv')])# 读取CSV文件data = pd.read_csv(file_path, header=0)# 获取原文件路径、文件名和后缀file_dir, file_name = os.path.split(file_path)file_prefix, file_suffix = os.path.splitext(file_name)required_data = data[['Along-Track (m)', 'Height (m HAE)']]
