1.一种机载LiDAR测深数据的漫衰减系数提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取机载LiDAR测深原始数据，读取测深数据中的全波形数据，对机载LiDAR测深原始波形数据进行去噪，得到去噪后的波形数据；

步骤2：通过分层异构模型的机载LiDAR波形拟合算法，利用步骤1中去噪后的波形数据，分解得到水体散射回波信号；具体包括如下步骤：步骤2.1：采用极大值检测法对去噪后的波形数据进行峰值探测，确定包括水面和水底反射回波的初始峰值及其位置在内的初始参数；极大值检测法检测的极大值点位置如公式(1)所示：

k＝find(diff(sign(diff(w)))<0+1)    (1)；

其中，w为去噪后的波形数据；diff表示差分运算；sign表示符号函数；find指查找满足条件的数据编号；

步骤2.2：针对步骤2.1中峰值探测所确定的初始参数，根据水面反射回波和水底反射回波的相应特性，采用高斯函数对水面反射回波和水底反射回波进行拟合，利用Levenberg‑Marquardt算法进行参数优化，分解得到水面和水底反射回波信号；高斯函数如公式(2)所示：

其中，i＝s表示水面反射回波的拟合结果；i＝b表示水底反射回波的拟合结果；A、μ和σ分别为水面或水底高斯拟合函数的波峰值、波峰位置和半幅波宽；

步骤2.3：使用去噪后的波形数据剔除步骤2.2中的水面和水底反射回波信号，获得初始水体散射回波信号；

步骤2.4：根据步骤2.3中确定的初始水体散射回波信号，综合光在水体中的衰减特性和拟合效率问题，采用双指数函数对初始水体散射回波信号进行拟合，利用Levenberg‑Marquardt算法进行参数优化，得到水体散射回波信号；双指数函数如公式(3)所示：其中，ax、bx、cx、dx分别表示双指数函数4个顶点A、B、C、D的位置；by、cy、dy分别为B、C、D的振幅值；

步骤3：根据步骤2中获得的水体散射回波信号，分别计算得到双段指数对应的初始漫衰减系数；具体包括如下步骤：

步骤3.1：利用水体散射回波信号反演水体的漫衰减系数，确定机载LiDAR测深系统在深度为Di处的水体散射回波强度方程；水体散射回波强度方程如公式(4)所示：其中，Di表示水层深度；Pc(Di)表示深度Di时的水体散射回波强度；Pe表示激光发射强度； 表示大气双程损失因子；AR表示激光接收器的视场面积；ηe和ηR分别表示激光发射器的光学效率和激光接收器的光学效率；F表示接收视场角损失因子；LS是通过表面传输的损失，即表面反照率；β(Φ)表示体散射函数；θ表示激光传入水体时的入射角，即天底角；θw表示射入水体后的折射角；nw表示水体折射率；H表示飞机航高；Kd表示532nm波段处的漫衰减系数；c表示激光在真空的传播速度；ti表示水层深度Di处的时刻；ts表示水面反射回波的峰值位置；

步骤3.2：根据步骤3.1中所述水体散射回波强度方程，将公式(5)代入公式(4)，并简化公式(4)，得到简化后的水体散射回波强度方程如公式(6)所示：其中，

步骤3.3：将步骤2.4中所得双指数函数与步骤3.2中简化后的水体散射回波强度方程描述为指数函数的形式，如公式(7)所示：nt

y(t)＝m·e      (7)；

其中，y(t)为指数函数，m、n分别为指数函数的系数；

步骤3.4：根据步骤2.4中所得双指数函数，当bx≤t

Δt2＝dx‑cx        (12)；

初始漫衰减系数Kd1与Kd2的加权平均值如公式(13)所示：