作者：CSDN @ _养乐多_
在研究地球生态系统动态时，GEDI（Global Ecosystem Dynamics Investigation）的激光高程数据需要进行质量过滤，以确保选取高质量的激光测高数据点。本篇博客将详细介绍如何利用Python中的数据处理技术，通过“stale_return_flag”和“degrade”标志对GEDI激光高程数据进行质量过滤，并选择高质量的数据点。
尽管针对每个具有有效波形的激光测高数据点都提供了L2A和L2B算法的结果，但科学团队推荐以下选择“最佳”数据的准则：
GEDI覆盖波束（波束0000、0001、0010和0011）被设计用于在“平均”条件下穿透高达95%的植被冠层。因此，在植被茂密的情况下，建议优先选择GEDI全功率波束。其次，由于背景太阳照明的负面影响，建议选择夜间获取的GEDI数据（太阳高度<0），而不是白天获取的数据。然后建议使用quality_flag数据集来去除错误和/或较低质量的返回数据。例如，quality_flag值为1将表示该数据点符合基于能量、灵敏度、幅度和实时地表跟踪质量的标准。
一、数据提取
GEDI 波形数据提取请参考博客：