基于CBERS-04卫星影像的珊瑚礁底质分类能力分析

珊瑚礁对于海洋生态环境研究具有重要意义,通过分析珊瑚礁的分布以及生长状况可以对海洋生态环境进行评估。本文以南海珊瑚岛近岸海域为研究区域,选取中巴地球资源四号(CBERS-04)卫星影像数据,利用支持向量机(SVM)分类方法对近岸珊瑚礁底质进行分类,分类结果进行矢量化输出,对珊瑚礁数量和面积进行统计,与Worldview-2卫星多光谱影像数据分类矢量结果进行对比分析。实验结果表明,利用中巴地球资源卫星数据对于珊瑚礁分类是可行的,其中利用20 m空间分辨率多光谱数据与5 m空间分辨率全色波段数据融合后的影像数据,对于珊瑚礁信息提取效果最好。但由于空间分辨率及波段光谱设置的限制,其对于浅水区小面积珊瑚礁和深水区珊瑚礁提取能力较弱。

基于中等分辨率遥感影像的珊瑚礁信息提取

中国海域辽阔,其中南海海岛周围分布着大量的珊瑚礁。本文以西沙珊瑚岛浅水海域为研究对象,选取2015年和2018年的高分一号影像数据为数据源,应用基于统计学习原理的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法,对珊瑚礁信息进行提取。结果表明,高分卫星影像数据对于珊瑚礁信息提取具有有效性及可行性。通过对两年影像分类结果对比分析,发现2018年珊瑚岛浅海水域珊瑚礁面积相较于2015年减少大约7.73%。

应用EKF平滑算法提高GPS/INS定位定姿精度

为了提高城市遮挡环境下GPS较长时间(60s)无法单独定位情况下GPS/INS组合定位定姿精度,研究了扩展卡尔曼滤波及其RTS(Rauch Tung Striebel)平滑算法;同时给出了基于ψ角惯导误差模型的GPS/INS组合系统状态方程和基于位置、速度更新的量测方程。实验中模拟GPS信号失锁60s,应用RTS后处理算法进行了GPS/INS组合数据处理。结果表明,扩展卡尔曼滤波EKF平滑算法可以有效地提高城市遮挡环境下GPS/INS组合定位定姿精度,特别是对GPS失锁的情况。从而很大程度上降低对高成本惯导的依赖。

GNSS浮标导出多普勒速度测波应用研究

高精度的GNSS位置或速度是利用GNSS浮标研究海浪运动规律的关键。基于不同测速模型,GNSS浮标单站原始多普勒、单站导出多普勒速度和PPK载波位置差分速度精度展开对比分析;在此基础上对速度进行积分,提取波面位移,进行功率谱分析得到表面波浪的波高和周期。通过海上数据实测发现,单站导出多普勒相比于单站原始多普勒测速精度更高,以位置差分实测波面位移为参考,单站导出多普勒更能满足波浪观测的精度要求。该方法仅需一台GNSS接收机,不需要架设岸边基站,为GNSS浮标深远海观测应用提供一定的参考。

室内三维相机检校场温度改正阈值研究

室内三维相机检校场可以用于检校量测型相机或非量测型相机的内方位元素、光学畸变,以及多相机组合拼接参数。受温度变化影响,检校场观测标志载体发生热胀冷缩,观测标志发生相对位置变化,影响相机检校精度。通过采用经纬仪工业测量系统对检校场观测标志进行高精度测量,在不同温度条件下对检校场开展周期性观测,得出检校场标志点载体钢筋混凝土和金属挂杆的热膨胀系数,根据待检校相机的类型,计算出检校场需要达到的精度要求,确定检校场坐标温度改正阈值。

结合底质分类与SVR算法的多光谱影像测深

针对目前遥感水深反演方法都是以海底底质均匀为前提而缺乏对混合海底底质研究的问题,提出了一种结合底质分类与SVR算法的水深反演模型。利用WorldView-2多光谱遥感影像对南海北岛岛礁周围混合底质的浅海海域进行底质分类,并对底质分类后的不同海域分别建立线性回归与SVR非线性回归多种测深模型。通过水深分段验证后结果表明,结合底质分类的SVR非线性回归方法更适合混合底质的浅水水深反演。

基于MNF变换的高分辨遥感影像建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像建筑物提取时易受噪声影响,且灰度共生矩阵仅通过单波段进行纹理特征提取导致信息不足等缺点,提出了利用最小噪声分离变换降维去噪,从而提高灰度共生矩阵纹理特征提取效果,并对影像进行双边滤波处理,最后,利用支持向量机算法提取融合了特征信息的多光谱影像中的建筑物信息的方法。实验结果表明,改进后的方法相对于传统方法对建筑物识别精度高、效果好。

多波束声呐水体影像沉船自动提取方法

为解决人工浏览水体数据耗时且无法保证结果可重复性的问题,提高数据的利用率和定量分析能力,通过分析水体数据的成像机理,提出一种基于单帧水体影像自动提取沉船目标的算法,利用噪声抑制、数学形态学方法检测目标边缘,根据海底统计特性识别海底,再结合深度特性实现海底与沉船目标分离。使用实测数据验证了沉船自动提取算法,且抗噪性较强。通过水体影像提取的目标信息能够弥补水深点目标模型分辨率不足的缺点,为后续目标三维精细建模奠定基础。

北斗卫星导航系统全球定位性能分析

采用位置精度衰减因子PDOP,对目前能够提供全球定位服务的卫星导航系统的性能展开系统性的对比分析,重点对比了不同卫星高度截止角、经纬度下的定位性能,分析了各卫星导航系统在多系统定位中的贡献。实验结果表明,目前BDS系统的PDOP平均值在全球的分布范围为1.2~5.7,已经具备全球定位服务能力,且是亚太地区定位性能最优的卫星导航系统,建成后将成为全球定位性能最优的卫星导航系统之一。

一种基于同心双曲线相交的多波束测深归位算法

针对现有波束归位算法大多忽略了波束往返期间换能器姿态和航向的变化且部分模型相对复杂,给计算结果带来误差问题,本文提出一种基于同心双曲线相交的波束归位算法。将发射和接收波束能量以2个顶点相同的规则圆锥面表示,波束脚印则为两圆锥面在海底投影形成的2个相交双曲线的交点,通过求解相交双曲线方程来获得波束脚印坐标。通过实验比较常规波束归位算法、虚拟同心阵算法、本文算法对浅水和中深水实测数据的计算结果以及各方法条带重叠区域数据的深度不符值,实验表明:本文算法与虚拟同心阵算法计算结果基本一致,精度处于同一水平,较常规算法精度更高,对多波束数据处理研究具有一定的参考价值。

多光谱水深反演模型推广至无实测数据海域的可行性探讨——以北岛和甘泉岛为例

为了探究水质相同或相近前提下将多光谱水深反演模型推广至无实测数据海域的可行性,利用WorldView-2影像、GeoEye-1影像及相应实测水深数据于南海北岛海域、甘泉岛海域开展研究,在北岛海域提取3组样本数据,在甘泉岛海域提取1组样本数据。其中,利用北岛A组样本构建Stumpf比值模型、Lyzenga对数线性模型、比值统计模型,利用北岛B组、C组样本验证水深模型的反演精度。结果显示:各模型在海底类型相似的B组海域的验证精度较高,相关系数(r)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)值依次仅约为0.9、1.1、0.9 m;在海底差异较大的C组区域,反演精度明显变差,r值低于0.7,RMSE、MAE值分别增加至2.2 m、1.6 m以上。此外,还将北岛A组样本的Stumpf比值模型推广至海底类型相似的甘泉岛海域,反演精度介于B组、C组精度之间,验证样本的r、RMSE、MAE值依次为0.821、1.961 m、1.420 m。研究结果表明:水质相同或相近前提下,海底类型极大地影响水深模型的反演精度;在海底类型相同或相似的海域,水深反演模型的推广可行性更高。

混浊水域多波束反向散射强度传播损失改正

为了改善现有的反向散射强度传播损失改正方法在混浊水域适应性较弱的问题,提出了混浊水域声传播损失计算模型。首先利用不同深度的海洋环境参数构建声波吸收系数剖面,然后基于声速,沿波束传播路径,对每个波束分层计算传播损失。实验分析表明,本方法传播损失改正效果最佳,其Spearman等级相关系数绝对值仅为0.04,远小于传统模型和TVG改正,大大减弱了混浊水域情况下多波束回波强度与传播距离的相关性,有效改善了多波束声呐图像的质量。

经纬仪工业测量系统在标定圆形GNSS天线中的应用

根据移动测量系统中惯性导航(简称惯导)坐标系与GPS天线相位中心坐标位置的高精度标定要求,基于Axyz/MTM工业测量系统设计一套针对传感器(文中以圆形天线头相位中心标定为例)的无接触测量方案,采用电子经纬仪高精度测角的原理,两台电子经纬仪进行空间前方交会单点坐标测量。根据惯导底部8个特征点建立惯导坐标系,利用GPS天线接缝处做辅助线的方法计算出其相位中心,坐标转换得出GPS天线相位中心在惯导系下的坐标,用于工作中实时纠正惯导的漂移,取得良好的效果。

一种改进的加权整体最小二乘GNSS船姿估计方法

为提高GNSS船姿测量精度,该文构建了基于先验模糊度信息的乘性欧拉角GNSS载波观测方程,提出了一种基于部分变量误差模型(Partial-EIV)的加权整体最小二乘(WTLS)动态船姿估计方法。首先利用GNSS动对动加以基线长约束快速精确固定模糊度,然后将整周模糊度固定解作为已知值代入乘性姿态角载波观测误差方程,并将观测方程进行向量化;针对状态方程以及观测方程系数矩阵包含随机元素和固定元素的结构特征,引入Partial-EIV模型,采用一种改进目标函数的WTLS方法估计乘性欧拉角,该方法可以同时顾及状态方程以及观测方程误差,充分利用观测值以及姿态约束信息,减小误差累积。通过实测GNSS三天线匀速测姿算例对本文方法进行验证,结果表明,该文方法优于动态参考站差分(MBD)基线姿态直接解法,对于复杂海洋环境船姿测量具有一定的参考价值。

基于方向预测规则化的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取

提取建筑物轮廓线是机载激光雷达(LiDAR)点云数据特征提取的热点。为了获得较高精度的建筑物轮廓线,提出了一种基于方向预测规则化算法的机载激光雷达建筑物正交轮廓线提取方法。首先利用α-shape算法提取轮廓点,然后利用改进的Douglas_Peucker算法提取关键点并提出角度检验规则筛选关键点,使用随机抽样一致性算法简化轮廓线,最终用提出的方向预测算法进行轮廓线规则化。通过Vaihingen城区数据对算法进行验证,结果表明:与流行的分类强制正交算法相比,方向预测规则化算法最大偏差平均减小了43.1%,均方根误差平均降低了39.7%,建筑物占地面积相对误差平均降低了7.02%,点云贡献率平均提高了9.32%,有效减小了机载激光雷达点云建筑物正交轮廓线规则化误差。