全波形星载激光雷达具有穿透性强、精度高等特点,并且全波形数据可以直观地反映地面探测目标的垂直结构和高程信息,目前已经广泛地应用于森林蓄积量估测、生物量估测、极地冰盖监测、全球高程控制点获取等生产和科研领域。通过分析回波波形得到地物的特征信息,然后通过提取波形特征参数应用到地物高程提取、地物分类等方面。本文采用美国GLAS(Geosciences Laser Altimeter System)数据开展了星载激光雷达测高精度验证试验,全面分析测高精度与影响精度的原因,为后续激光数据处理奠定基础。并以我国首颗全波形激光测高卫星高分七号数据为例开展星载激光雷达波形数据处理及在森林树高提取的研究。通过实地测量单个地物高度信息和反演大区域森林冠层高度对本文改进的波形数据处理方法进行测高精度验证。本文的主要研究内容及工作如下:(1)论述了激光测高卫星的发展现状、全波形激光雷达数据处理与森林树高提取的研究现状,对目前几种常见的激光测高卫星进行了介绍。详细论述了激光测高的原理和全波形激光雷达数据处理的原理及过程。(2)星载激光测高作为一种地面点测定技术,已经逐渐发展成为卫星对地观测获取地表三维空间信息的技术手段之一,ICESat(Ice,Cloud and Elevation Satellite)卫星的任务是监测极地冰盖,在极地地区测高精度可以达到厘米级。随着激光测高的成熟和发展,激光测高技术逐渐应用于森林参数估计,城市建模等领域。但是其测高精度容易受地形等多种因素影响,所以本文以ICESat/GLAS数据为例,全面地分析了星载激光测高仪的测高精度,分析并讨论影响测高精度的原因,并且提出了具体的解决方法。(3)传统高斯分解法均对高斯分解后初始参数的准确性非常敏感,如果将与实际参数值偏差过大的初始参数带入进行拟合,通常会使最小二乘拟合无法获得全局最优解,甚至会使拟合无法正常收敛。针对这个问题,本文基于遗传算法对回波波形高斯分解进行改进,改进后的处理算法无需提供精确的初始参数,用概率性传递规则代替确定性规则,具有全局寻优特点。通过实地测量单个地物和反演大区域森林冠层高度对改进后的数据处理算法进行测高精度验证,证明了改进后方法的有效性。最后根据生产需要,利用C++语言和Qt界面设计编程,最终软件实现了线性体制激光雷达波形数据(包括I CESat/GLAS波形数据和高分七号波形数据)处理业务化运行和可视化处理。