多波束测深数据趋势面滤波阶次选择算法研究

海底地形深度数据滤波常用的方法有:交互滤波、中值滤波、趋势面滤波等。基于粗大误差判别3σ准则,研究测深数据趋势面滤波的方法,提出了海底复杂地形分区和滤波阶次自动选择算法,解决了模型参数需经验设定而造成的滤波效果不确定问题。系统可以客观地检测和剔除粗差,得出较高精度的三维海底地形数据,对多波束测深数据滤波的应用具有一定参考价值。     

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。     

LS-SVM算法中优化训练样本对测深异常值剔除的影响

在验证趋势面滤波是最小二乘支持向量机算法取特定参数解的基础上,利用 LS-SVM 所构造的海底趋势面对测深异常值进行剔除。 为了克服 LS-SVM 解非稀疏性的缺点,同时抑制偏差较大的训练样本对海底趋势面构造的影响,提出并实现了一种基于局部样本中心距离的训练样本优化方法。 为了检验该算法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,结果表明在训练样本优化的基础上,通过调整 LS-SVM 的参数可以得到更为合理的海底趋势面,测深异常值地剔除也更为有效。     

基于经验模态分解削弱多波束残余误差的方法

针对多波束水深数据中存在的系统性残余误差,提出了基于经验模态分解方法来削弱残余误差的方法:首先利用经验模态分解方法对多波束测深数据作一维分解,将非线性、非平稳的多波束测深数据分解成准线性子波,然后构建水深数据趋势项与残余项,利用中央波束趋势项建立整体数据趋势项,最后加以水深数据残余项还原海底地形,削弱残余误差影响。通过实测多波束测深数据验证方法的有效性。     

多波束与单波束测深数据融合处理方法

受声线弯曲的影响,多波束测深的边缘波束的数据质量较低,而单波束测深受声线弯曲的影响比较小。结合多波束覆盖面大和声速剖面误差对单波束影响相对较小的特点,研究了多波束和单波束的测深数据融合方法,利用同一位置单波束和多波束测深数据的差值,拟合一个与坐标位置相关的误差模型,并利用该误差曲面对多波束测深数据进行综合改正,从而提高多波束测深的数据质量。     

GRACE卫星时变重力场去相关滤波参数选取分析

直接采用GRACE时变重力场模型反演地球表层质量变化的结果会呈现严重的南北方向条带状误差。滑动窗口拟合多项式方法是一种有效的经验性去相关滤波方法,能有效削弱中高纬度地区条带状误差。球谐系数去相关滤波起算阶数、滑动窗口宽度以及拟合多项式阶数是影响去相关滤波方法效果的关键因素。采用GRACE RL05时变重力场模型数据对去相关滤波的参数选取进行了实验分析,得到了去相关滤波的经验参数,实验结果表明:GRACE时变重力场模型去相关滤波起算阶数应取15阶,滑动窗口宽度应取5或7个点,拟合多项式阶数应设为3阶或4阶。     

多波束点云滤波算法初步研究及适用性分析

为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。     

交叉检查在多波束测深精度评估和误差分析中的应用

为了保证多波束成果质量,需要对测深数据进行精度评估和误差分析。交叉检查是有效的多波束水深精度评估方法,文章在传统的基于面的交叉检查中,采用了置信度为95%的均方根差作为多波束交叉点水深不符值的精度指标,并进一步提出了基于P ing的交叉检查方法对精度超限的数据进行误差分析。通过实例分析表明:置信度为95%的均方根差作为精度指标较为可靠;基于P ing的交叉检查方法能够辨别多波束水深数据中常见的几种不同类型误差。     

多波束测深趋势面系数的主成分估计

在多波束测深趋势面滤波构建趋势面模型的过程中,其模型变量线性相关时,系数阵存在复共线性,因此将主成分估计的方法应用于趋势面模型系数的求解,从而避免了复共线性的影响,最后通过实测数据进行实验,分别利用最小二乘算法和主成分估计求解二次趋势面模型。比较计算结果,验证了主成分估计算法的有效性。     

基于不同BASE曲面的多波束水深数据处理分析

针对Caris HIPS软件自动滤波过程中创建的4种BASE曲面存在的差异,分析比较了4种曲面的构建原理及特点,探索了提高复杂地形曲面构建准确度的参数调整手段,并通过各BASE曲面与实测水深的符合度加以验证;通过相对典型的水深数据比较实验发现,在合理调整参数的情况下,CUBE面应用于多波束水深数据后处理方面具有较好效果;曲面及相应参数的调整可为数据后处理技术人员提供参考。     

近岸多波束测量中的GPS-RTK差分技术及其受影响的因素

分析了近岸多波束测量中应用GPS-RTK差分技术对船只导航与定位,对在受波浪影响的多波束测量中,船只所受潮汐、换能器吃水的动态变化量等诸影响因素的改正以及船只的运动姿态纠正等问题进行了讨论。使用GPS-RTK系统可以有效地解决潮汐(水位)、波浪影响和换能器吃水的动态变化量对多波束测量精度综合影响的问题,如果使用"一加三"的GPS-RTK接收机,还可以实现船只姿态的高精度综合修正。同时,对4个影响GPS-RTK差分技术系统能力的主要因素应引起重视,采取措施加以解决,使近岸的多波束测量工作更加富有成效。     

The filtering and compressing of outer beams to multibeam bathymetric data

Some errors and noises are often present in multibeam swath bathymetric data. Echo detection error (EDE) is one of the main errors. It causes the depth error to become bigger in outer beams and looks like sound refraction. But depth errors due to EDEs have a trumpet-shaped appearance, instead of a curved appearance that is caused by the sound refraction errors. EDEs, including systematic acoustic signal detection errors and internal noises, cannot be removed during the correction of sound refraction. It causes depth inconsistencies between adjacent swaths and degrades precision of outer beams. Sometimes, the bathymetric errors caused by EDEs do not even meet the requirements of IHO (International Hydrographic Organization). Therefore, a post-processing method is presented to minimize the EDEs by filtering outliers and compressing outer beams of multibeam bathymetric data. The outliers caused by internal noises are removed by an automatic filter algorithm first. Then the outer beams are compressed to reduce systematic acoustic signal detection errors according to their depths, the calculated depth line and standard deviations (SDs). The automatic filter process is important for calculating the depth line. The selection of inner beams to calculate the average SD of beam depths is crucial to achieving compressing goals. The quality of final bathymetric data in outer beams can be improved by these steps. The method is verified by a field test.     

多波束测深数据异常值检测算法比较

简要介绍了现行的部分国内外多波束测深数据异常值检测算法，比较和分析了算法的各自优缺点，包括中值滤波、基于趋势面的测深异常检测、抗差估计异常值检测。总结得出，通过综合利用以上各种算法，能有效提高测深数据的异常值检测效果。     

多波束声呐图像条带中央和边缘残差处理方法

多波束声呐图像是进行海底底质分类的主要数据源之一,由于受海洋噪声、声波散射和混响、仪器设备等因素影响,其经各项常规改正后仍存在明显残差,突出表现在中央波束区和条带重叠区,难以形成高质量的声呐图像。文中分析了多波束声呐图像残差的成因及影响,提出了一种基于多条带最小二乘拟合的多波束声呐图像残差处理方法。首先,得到相邻声脉冲(ping)信号中央区域、重叠区域以及整体趋势的拟合函数;然后,通过拟合函数计算得到中央和重叠区域的残差改正系数;最后,通过改正系数进行残差改正。实验分析表明,该方法在保留原始细节的基础上,有效削弱了残差对声呐图像的影响,对多波束声呐图像处理具有参考和应用价值。     

基于相干原理的多波束测深新算法

为了改善多波束声纳的分辨率,提出了一种基于相干原理的测深新算法,对每一个波束脚印内的信号进行相干处理,获得了大量的海底深度值。在此基础上,采用新算法对仿真数据和某型号多波束测深声纳湖上实验数据进行处理。结果表明,相对于传统多波束测深算法,该算法可显著提高声纳海底测量的分辨率,获得大量的海底深度测量值。     

浅水多波束测深资料处理关键技术探讨

为提高浅水多波束测深资料处理成果质量,基于澳门海域浅水多波束测深资料,提出应用POS/MV大地高数据计算实时潮汐数据,探讨了浅水多波束测深资料声速校正方法。结果表明,经过潮汐改正和声速改正后资料处理成果质量明显提高,解决了浅水多波束测深资料处理中的难题,本方法可为浅水多波束测深资料处理提供重要指导。     

障碍物探测方法探讨

介绍了侧扫声纳、多波束测深系统、磁力仪的工作原理,提出了障碍物探测的相关技术要求。实例分析了综合利用侧扫声纳、多波束进行沉船探测的方法,结合侧扫声图和多波束水深探明障碍物的精确位置,测得最浅点水深,全面获得障碍物信息,大大提高了探测质量。对铁磁性小目标探测能力进行评估,并用实例加以分析和佐证。     

1PPS时间同步对多波束测深质量的影响

时间同步误差是多波束测量的一个重要误差源.因此,在进行多波束海底地形测量时,一般都利用GPS的1PPS信号来实现精确的时间同步.介绍了1PPS信号,分析了多波束测深系统的时间同步原理,以及在没有1PPS同步的情况下,后处理时应注意的事项.最后对野外资料采集提出了相应的建议.     

多波束水深测量马修斯法辅助声速剖面改正

马修斯法是单波束水深测量声速改正的常用方法,为了提高多波束水深测量声速改正精度,利用马修斯方法的参数,在该方法基础上推导出新的改正公式,并将之运用在多波束水深测量中的声速剖面重构;实验表明,该方法略优于水文内插法;与纯数学拟合外延方法相比,具有明显优势;运用该方法可以得到效果更好的海底三维图,提高多波束水深测量精度和作业效率。     

海道测量水位改正通用模式研究

为满足海道测量作业发展实际需求,进行了海道测量水位改正通用模式研究.在单波束测深逐点逐时分区改正基础上提出了适于单、多波束测深的海量数据虚拟单验潮站改正模式,基于时差法、最小二乘拟合法数学模型以及海洋潮汐数值预报模型,研制了适于沿岸、近海水深测量的水位改正软件.