基于多源数据融合的澎湖水道数字水深模型构建

为了在澎湖水道生成一个高质量的数字水深模型(Digital Bathymetric Model, DBM),分析了不同DBM在不同子区域之间的差异,利用自适应分区域空间加权融合方法构建了一个新的DBM。结果表明,在当前使用最为广泛的DBMs中,SRTM30_PLUS、GEBCO_2021、SRTM15_PLUS这3种DBM质量较好,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)为7.931~8.016 m,而ETOPO1、GEBCO_2014和TOPO V19.1质量较差,RMSE为11.439~20.105 m;利用本文研究方法所构建的澎湖水道数字水深模型的RMSE为6.970 m,其精度比GEBCO_2021、SRTM30_PLUS和SRTM15_PLUS模型分别高12%、13%和12%,利用本研究方法所构建的DBM恢复了高精度水深点,保留了地形细节信息。研究结果可为从多个数据集中及时重建和更新大规模海底地形提供参考,并推广应用于其他环境和区域中。

基于全球测深数据的中国海岸线周边海域数字水深模型融合

数字水深模型(Digital Bathymetric Models,简称“DBMs”),是近海工程建设、资源开发、环境保护等领域的重要基础地理信息数据。现有全球公开DBMs产品如GEBCO(The General Bathymetric Chart of the Oceans)、SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission)、ETOPO(Earth Topography)等在不同海域的数据类型、数据来源和产品精度均存在差异。为利用全球测深数据和DBMs产品重建中国近海水深模型,本文提出一种基于水深分区的加权融合重建框架。首先,从5个维度(整体精度、不同水深、航线剖面、地理分区、局部细节)对比分析6种常用DBMs产品的可靠性和适用性;然后,顾及水深和地形特征对研究区进行分割和分区,并选取分区内最优DBMs产品,以最小误差为约束进行最优加权融合;最后,对融合结果进行实测值恢复、平滑滤波等后处理,形成中国海岸线周边近海海域15″分辨率高精度无缝水深模型。结果表明,融合结果相比SRTM30_PLUS、GEBCO_2022、SRTM15_V2.5.5和ETOPO_2022均方根误差降低了27%、14%、14%和13%,地形细节也得到保留,证明了该融合框架的可行性,可为多数据集大规模海底地形的融合重建和及时更新提供参考。

基于全球海域多波束测深数据构建DBM与Web服务

为解决全球海域多波束测深数据查询使用不便的问题,通过数据分块实现海量数据处理,使用逐点插值算法构建数字水深模型,将晕渲图与数字水深模型组合构建可视化查询服务,实现基于浏览器查看水深数据和查询水深值等功能。对已有的全球海域多波束测深数据进行了处理,结果表明该方法对海量数据有着很好的承载能力,构建的数字水深模型能够反映测深点分布情况,Web查询服务响应迅速;同时该方法基于常用GIS软件处理数据,可操作性强,可用于海量多波束测深数据管理。

多源多波束数据格式解码及统一管理软件设计

多波束数据的广泛利用目前存在两个问题:一是多波束数据多以二进制等形式存储,难以直接进行读取使用;二是由于不同厂商的数据格式不同,批量处理多个来源数据的难度较大。为此,研究了S7K、ALL、HSX、XTF、XSE、GSF共6种主流多波束数据格式及数据结构,并比较分析了不同数据格式之间的差异性。在此基础上,设计开发了一款能够自动解译并快速显示和存储所需数据的软件系统。该软件通过数据库技术管理海量数据,可以按照自定义格式存储关键数据并以文本格式输出,数据可视化图形实时检索定位,有助于提高多波束数据解译和分析的效率。

基于高空间分辨率遥感影像的水深反演有效性评估

卫星遥感反演水深(Satellite Derived Bathymetry,SDB)是获取浅海水深信息的有效手段。然而,其有效范围只限于光学浅水区域,在深水区域呈现“伪浅海”的失真现象。因此,如何准确识别SDB数据的有效范围对其广泛应用至关重要。本文基于高空间分辨率多光谱卫星影像,在深入分析深/浅水辐射亮度统计分布特征差异的基础上,提出一种数据驱动的水深反演有效性评价方法。该方法以卫星影像辐亮度信息的局域标准差作为特征,基于K-S检验方法对光学深水区域统计特征进行模型优选,并使用假设检验方法对深水无效区域对应的SDB进行识别。甘泉岛水域实验结果表明,该方法通过统计分布划分光学浅水与深水区域边界,可以有效识别光学深水区域产生的无效水深反演数据。在剔除无效区域数据后,光学浅水有效区域内水深反演平均绝对误差(MAE)为1.01,均方根误差(RMSE)为1.52。实验结果表明,本文提出的方法可准确识别SDB结果的有效区域,进而为浅海地形解译提供方法支撑。

水深数据质量等级评定方法研究

针对电子航海图中CATZOC/QoBD属性如何赋值这一问题,在详细介绍国际海道测量组织(IHO)相关标准开发情况和深入分析其在我国适用性的基础上,提出了符合我国国情的水深数据质量等级评定方法。对标国际并结合国内实际,从基本赋值原则、降级因素、测算程序和步骤等3个方面,提出了具体可行的国内CATZOC/QoBD属性赋值思路和建议,可为我国水深数据质量等级的评定和电子航海图中水深数据置信度等级设置提供参考。

AUV海底地形匹配导航方法综述

基于智能水下机器人(AUV)导航任务需求与战略规划,总结国内外海底地形匹配导航技术研究现状,分析海底地形匹配导航系统应用中所需的关键技术及解决途径,包括滤波算法、地形特征提取和测深数据处理等。系统性归纳海底地形匹配导航的前沿方向,并结合我国的研究现状与发展需求展望海底地形匹配导航未来的发展方向,即发展高精度水下激光测距地形测绘设备、发展低分辨率先验海图下的海底地形匹配导航算法,以及通过深度学科交叉趋势提升海底地形匹配导航的精度、效率和鲁棒性。

超慢速扩张洋中脊的海底地形分段特征研究

为研究超慢速扩张洋中脊的地形分段特征和中心形态的变化,该文使用多波束水深数据,对西南印度洋中脊(10°-70°E)和加克洋中脊(7°W-102°E)进行二级洋中脊的分段和地形地貌测量,分别划分出71和19个二级洋脊段。测量结果说明,西南印度洋中脊和加克洋中脊的岩浆上涌单元间隔、洋脊段沿轴地形起伏变化、中央裂谷宽度和高度的平均值都大于扩张更快的洋中脊。超慢速扩张洋中脊的二级分段长度与沿轴地形起伏呈正相关,岩浆供给强度是扩张中心形态变化的主要控制因素。

水深测量误差分析与改正

影响水深测量精度的因素较多,水深测量误差主要有仪器误差、声速误差、潮位观测误差、船速误差和船只因素,较全面进行了测量误差原因分析,针对作业过程,提出采取提高测量精度措施,并通过应用实例说明应用注意事项。

考虑自然邻点影响域的多波束测深数据趋势面滤波改进算法

针对传统趋势面滤波法在多波束测深数据粗差探测方面存在曲面拟合函数不确定、滤波不彻底以及部分水深点被不合理剔除的问题,通过引入散乱水深点局部最小范围——自然邻点影响域的概念,提出一种基于自然邻点影响域的多波束测深数据趋势面滤波改进算法。首先,通过对自然邻点影响域内的局部曲面进行分析,构造了影响域内特定局部坐标系下的统一曲面拟合函数;然后,利用该统一曲面拟合函数按照所提传递式迭代趋势面滤波法进行顺次迭代逐步滤除影响正常水深点判定的粗差数据;最后,根据突变地形边界点在其相邻邻域地形内连续性不一致的特性,建立了面向突变地形边界点的判断准则。试验结果表明:该改进算法可适应不同复杂程度的海底地形,有效剔除多波束水深数据中的粗差点,同时对实际海底地形中的正常水深点和各种特殊水深点进行保留,显著提高了海底地形表达的精度。

胶州湾湾口海底沙波地形地貌特征及其活动性研究

利用多波束、侧扫声纳以及单道地震资料对胶州湾湾口潮流作用下形成的典型海底沙波地貌的平面形态、剖面特征和分布特点进行了分析研究。根据实测的水文资料计算了不同潮流流速下沙波的瞬时移动速度,推测了直脊型沙波和新月型沙波的形成]化过程:区内新月型沙波在西向优势流的作用下大约以50m/a的速度向西迁移,直脊型沙波则在两端方向不一致的优势流长期作用下,发生逆时针旋转,同时在往复流的作用下以一个平衡位置左右摆动;就地貌形态而言,新月型沙波是不稳定的,直脊型沙波达到相对平衡状态。

基于趋势面的多波束测深数据滤波方法

简要的介绍了基于统计特性进行多波束测深数据滤波的方法,并对这些滤波方法的特点及实际应用效果进行了对比分析,在此基础上,提出了趋势面滤波法,并对其进行了实践验证,取得了理想的效果。

基于多波束数据的海底地形建模技术

比较了基于多波束数据的几种建模技术,针对多波束数据量大的特点,提出了通过建立空间索引数据块并结合MQS插值方式来构建海底DEM模型。实验结果表明,该技术可实现多波束数据海底地形的建模与实时渲染。

基于测深数据的胶州湾底质类型估计方法

探讨了基于高精度多波束水深数据的底质分类方法。对高精度水深数据按一定采样窗口单元提取统计特征;利用聚类分析方法对采样窗口单元进行分类;将分类结果与表层沉积物底质调查结果以及声纳分类结果相对比,发现三者具有一致性。此方法可以用来识别基岩、砾石、沙和粘土等底质类型。

基于多波束测深数据的GRID_DDM构建方法评估及分析

系统分析了现有格网数字水深模型(GRID_DDM)插值数学模型的优劣,针对高精度、高密度多波束测深数据,采用不同的建模方法进行GRID_DDM构建,定量评估相关插值方法的精度与效率。实验表明,剖分插值和自然邻点插值方法构建的GRID_DDM精度较高,且效率可被接受,是多波束测深数据GRID_DDM构建的优选方法。

多波束测深数据采集质量监控方法探讨

探讨了多波束数据采集过程中影响数据质量的海况、测线布设、参数测试、滤波、潮汐和声速等因素。针对多波束测深数据采集各环节中经常出现的问题,从方法理论和规范等方面进行了分析,总结了多波束数据采集现场质量监控方法。该方法有助于提高原始数据的采集质量,能为海洋工程建设和资源勘探等提供高质量的地形地貌资料。

AUV的图优化海底地形同步定位与建图方法

海底地形辅助导航技术可为智能水下机器人(AUV)的长时间水下作业提供有界精确导航结果,且无需声学基阵辅助。然而,地形辅助导航需要已知高精度先验海图,这大大限制了其应用范围。为解决海底地形未知条件下的海底地形辅助导航问题,提出了海底地形同步定位与建图技术。利用水深预测手段和地形匹配方法进行帧间数据关联构建和闭环检测,并通过图优化技术进行海底地形同步定位与建图问题求解。仿真试验结果显示,在航行1h后,海底地形同步定位与建图系统的建图结果中所有测深点定位误差均值约为13m。

多波束海底地形图的制作方法探讨

提出了采用高斯距离函数加权平均算法,对离散多波束数据进行网格化,该算法的优点是权函数收敛较快,能较好地保留细小的地形特征,而且运算速度较快。对于图形制作方面,提出了2D等深线图叠加3D阴影图模式的海底地形图的绘制思路及实现方法,最终成果图立体感强,可以更好地表现出地形细节。最后就如何改进海底地形图的配色方案进行了探讨。

奇偶交叉样本检核在测深数据模型构建中的应用

利用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法构造稳健的海底趋势面需要对多波束测深数据进行筛选,得到反映测深数据整体变化趋势的训练样本。根据多波束测深数据采集的特点提出单个扇区测深数据奇偶交叉样本检核的方法,并利用选取的训练样本对测深数据模型进行构建,通过测试样本的交叉检核及调整核参数得到精确的模型。为了检验奇偶交叉样本检核法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,计算结果表明奇偶交叉样本检核法可以合理的选取测深训练样本,构建的测深数据模型更为有效。

MF多源测深数据融合方法及大洋水深模型构建

针对全球深海测深数据来源复杂、精度差异大、难以融合构建高精度数字水深模型(digital bathymetric model,DBM)的问题,提出一种适用于深水区多源水深数据融合的MF法(merge-fusion),并将其应用到马里亚纳海沟"挑战者深渊"的DBM构建中。该方法通过"合并-融合"的技术路线,将多波束、单波束、电子海图数据与通用全球海洋地形数据(general bathymetric chart of the oceans,GEBCO)有机地融合在一起,在保留高分辨率地形细节特征的同时,合理填补了数据空白区。使用该方法构建"挑战者深渊"高精度DBM并与GEBCO数据进行对比,结果表明,该方法融合的DBM能更好地反映精细的地形特征信息,具有重要的实际应用价值。