1.一种星载光子计数激光雷达的无场在轨标定方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取高精度的机载激光点云，对所述机载激光点云依次进行地面点云滤波和去噪处理，从去噪处理后的机载激光点云中提取第一结构特征；步骤S2，获取高分辨率的光学遥感影像，对所述光学遥感影像进行预处理，从预处理后的光学遥感影像中提取第二结构特征；步骤S3，将所述第一结构特征和所述第二结构特征统一空间基准后进行配准，将配准后的第二结构特征与所述第一结构特征进行融合，构建融合特征集；步骤S4，基于所述融合特征集对所述机载激光点云进行平面平移和平面旋转，以对所述机载激光点云中除高程坐标之外的两个平面坐标进行校正，生成校正后的机载激光点云；步骤S5，获取星载光子计数激光雷达的测距数据，对所述测距数据依次进行大气延迟改正和潮汐改正，将潮汐改正后的测距数据经过滤波形成星载光子计数点云；将所述星载光子计数点云与所述校正后的机载激光点云统一空间基准后进行配准，形成配准后的星载光子计数点云；步骤S6，构建所述星载光子计数激光雷达的雷达方程，根据所述配准后的星载光子计数点云和所述雷达方程，确定所述星载光子计数激光雷达的指向误差和系统测距误差。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1，所述对所述机载激光点云依次进行地面点云滤波和去噪处理，包括：步骤S11，采用基于地形拟合的布料滤波算法，移除所述机载激光点云中的地面点云而保留非地面点云，其中，所述非地面点云表征规则人工地物；步骤S12，根据预先设置的邻域点数，剔除所述非地面点云中的局部离群噪声点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S1，所述对所述机载激光点云依次进行地面点云滤波和去噪处理之后，还包括：步骤S13，使用欧式聚类算法，将去噪处理后的机载激光点云分割为多个聚簇，其中，每个聚簇包含多个点云；步骤S14，针对每个所述聚簇，使用随机样本一致性算法对该聚簇中的局部点云拟合平面方程，形成一个平面点集，每个所述平面点集包含多个点云；步骤S15，从所述多个聚簇的多个所述平面点集中筛选出至少一个有效平面点集，其中，所述有效平面点集表征形状规则的屋顶平面点集。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S15包括：步骤S151，针对每个所述平面点集，计算该平面点集的点数、面积和矩形度，其中，所述点数为该平面点集包含的点云数量，所述面积为该平面点集投影至拟合平面上的凸包面积，所述矩形度为所述凸包面积与该平面点集投影至拟合平面上的最小外接矩形面积的比值；步骤S152，将所述点云数量、面积和矩形度分别与设定阈值进行比较，根据比较结果从多个所述平面点集中筛选出至少一个有效平面点集。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤S1，所述第一结构特征包括多个第一边界线段和多个第一角点；所述从去噪处理后的机载激光点云中提取第一结构特征，包括：步骤S161，针对所述至少一个有效平面点集中的每个有效平面点集，根据该有效平面点集的所述平面方程，将所述有效平面点集的局部坐标投影到最佳拟合主平面，形成二维投影点集；提取每个所述二维投影点集的多个边界点，从所述多个边界点中确定所述第一边界线段；步骤S162，在任意两个所述第一边界线段的交点处，检测两个所述第一边界线段之间的夹角，如果所述夹角处于预设的规则角度，将所述交点的平面坐标重新映射到三维空间，根据所述平面方程恢复所述交点的高程坐标，将恢复后的交点作为所述第一角点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S2，所述第二结构特征包括多个第二边界线段和多个第二角点；所述从预处理后的光学遥感影像中提取第二结构特征，包括：步骤S22，使用二维霍夫变换算法从预处理后的光学遥感影像中提取所述第二边界线段；步骤S23，在任意两个所述第二边界线段的交点处，检测两个所述第二边界线段之间的夹角，如果所述夹角处于预设的规则角度，将所述交点作为所述第二角点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：步骤S31，将所述第一结构特征投影至所述第二结构特征所在的影像坐标系；步骤S32，按照角度差值和线段长度比例对投影后的第一边界线段和所述第二边界线段进行匹配，构成线段匹配集合；步骤S33，按照空间距离和相邻两个边界线段之间的方向，对投影后的第一角点和所述第二角点进行匹配，构成角点匹配集合；步骤S34，将所述角点匹配集合中的每个第二角点赋值给对应的第一角点，形成赋值后的第一角点；步骤S35，将多个赋值后的第一角点进行汇总，形成所述融合特征集。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：步骤S41，基于所述融合特征集、预定义的平面平移向量和小角度旋转矩阵，建立所述机载激光点云在校正前与校正后之间的校正模型，且保持所述机载激光点云在校正前与校正后的高程坐标不变；步骤S42，采用平面重投影误差构建所述校正模型的第一目标函数；步骤S43，通过最小化所述第一目标函数，求解所述平面平移向量和小角度旋转矩阵；步骤S44，利用所述平面平移向量和小角度旋转矩阵对所述机载激光点云进行变换，获得校正后的机载激光点云。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S5，将所述校正后的机载激光点云和所述星载光子计数点云统一空间基准后进行配准，形成配准后的星载光子计数点云，包括：步骤S53，将所述校正后的机载激光点云和所述星载光子计数点云的空间坐标基准统一到地心坐标系；步骤S54，在所述地心坐标系下，分别计算所述校正后的机载激光点云和所述星载光子计数点云的重心坐标，根据两个所述重心坐标之间的差值，在高程剖面对校正后的机载激光点云和星载光子计数点云进行粗配准；步骤S55，针对所述星载光子计数点云中的每个星载点，根据距离阈值在所述校正后的机载激光点云中搜索所述星载点对应的最近邻点，根据每个所述星载点与对应的所述最近邻点，建立关于平移向量与旋转矩阵的第二目标函数；通过最小化所述第二目标函数，求解所述平移向量与旋转矩阵；利用所述平移向量与旋转矩阵对星载光子计数点云进行变换，得到配准后的星载光子计数点云。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S6包括：步骤S61，构建关于所述星载光子计数激光雷达的多个星载点的雷达方程；步骤S62，定义所述星载光子计数激光雷达的指向误差和系统测距误差；根据所述指向误差、系统测距误差对所述雷达方程进行修正；步骤S63，根据修正后的雷达方程和所述配准后的星载光子计数点云，求解所述指向误差和系统测距误差。
