多波束测深瞬时姿态误差的改正方法

详细分析多波束测深瞬时姿态误差对水深的影响及在3维地形图上的外观表现,针对性地提出相应的改正措施.将测量的水深数据去除地形趋势信号,得到受姿态误差影响的水深误差数据,采用其是否与横摇变化率和横摇测量值具有线性关系判断属时延还是尺度引起的姿态误差,再搜索确定时延值或尺度系数,以此参数对受影响的区域进行改正.从实测数据处理结果来看,改正结果较理想.     

多波束勘测声速剖面场的EOF表示方法

提出了根据实测声速剖面，利用经验正交函数建立了声速剖面场的数学模型，得到了任意点位的声速剖面对边缘波束数据进行声线折射改正的方法。该方法对提高多波束勘测效率和精度具有重要意义。     

多波束勘测运动传感器偏移的改正方法

系统分析多波束勘测时运动传感器偏移造成的姿态误差的特点,以及对波束归位的影响,根据水深误差受横摇误差影响更大、运动传感器偏移带来的横摇误差主要受纵摇决定的规律,借助三维光照水深图、傅立叶或小波分析工具、纵摇与水深误差关系图判断是否存在运动传感器偏移,然后通过消除纵摇与水深误差的线性关系取得运动传感器的偏角,最后对测区所有波束重新归位,完成运动传感器偏移改正,对浅水多波束勘测质量的提高有一定的意义。     

一种基于LM算法的多波束横摇残差改正方法

针对多波束测深系统由于存在运动残差而产生横摇误差,从而导致数据条带边缘呈现“波浪”状周期性起伏的问题,提出了一种基于列文伯格-马夸尔特（Levenberg-Marquardt,LM）算法的多波束横摇残差改正方法。该方法首先建立水深与横摇残差之间的函数关系式,然后采用非线性最小二乘LM算法并结合剖面趋势线构建思想进行横摇残差提取,最终实现对海底地形的改正。实例计算结果表明,改正后地形过渡更加平滑,趋近真实海底;左、右舷剖面水深标准差降低约50%,而剖面水深均值则几乎不变;对两组横摇序列进行相似性计算,初步判断横摇残差包含延时与杆晃影响。所提方法能够较准确地提取系统横摇残差,改正后海底地形起伏相对标准差明显降低,有效地削弱了运动残差对多波束测深数据的影响。     

浅水多波束系统SONIC 2024在码头测深中的应用

文中介绍浅水多波束系统SONIC 2024的技术优点,从姿态参数校正、潮汐改正、声速改正、测线滤波及曲面滤波等方面探讨多波束数据处理的关键技术。以码头实测数据验证该系统在水深测量应用中的便捷性和可靠性。     

浅谈潮间带地形测量方法

潮间带作为海陆交互作用的区域一直是测绘中的困难地带。本文是对潮间带水深地形测量中人工测量方法的探讨,利用单波束结合杆测方法获得实时水深数据,利用DGPS进行定位,通过水位改正和声速改正最终获得地形数据。     

一种多波束换能器横摇角度偏差二次校准方法

针对多波束测量换能器校准不完善问题,提出了一种基于加权最小二乘的多波束换能器横摇偏差二次校正方法。基于平坦海底的多波束回波数据,采用加权最小二乘法拟合海底地形,进而计算海底倾角,即可得到换能器横摇偏差角度,将得到的角度偏差作为修正值,对测船模型中换能器横摇偏差进行校正。实验结果表明,较之改正前,校正后的水深数据在条带交叉区域具有较小的不符值,证明校正后的多波束水深数据具有更高的精度。     

结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。     

高精度瞬时水深模型的一种构建方法

高精度的水深表达是舰船安全、经济航行的先导和基础。本文提出了一种构建高精度瞬时水深模型的方法,利用高密度的多波束水深数据作为静态水深,基于余水位订正的预报水位作为动态水位,通过高效集成静态水深和动态水位从而构建瞬时水深模型。实验证明:本文所提的构建瞬时水深模型的方法较传统的方法,准确率有了很大的提高;瞬时水深模型的精度与格网尺度有关;余水位是影响瞬时水深模型精度的一个重要因素。     

多层常梯度声速剖面的测深误差改正方法

声速剖面(SVP)是多波束测深重要参数。为提高观测数据质量,在复杂水域地带往往通过声速剖面加密观测法或数据内插法,但始终会产生不同程度的折射误差。本文通过分析声速对测深系统的影响和构建常梯度等效声速模型进行了推导,提出了常梯度声速剖面改正模型,较好地解决了声速代替误差或声速剖面不准确带来的影响。试验结果表明,该模型后处理解析的地形边缘数据具有更好的一致性,定量成果优于传统声速剖面改正算法。     

利用ping的条带测深网拼接平差模型

根据条带拼接网的误差特点,构建了以ping为单位的条带网交叉点差值误差模型,导出了条带拼接网的秩亏网平差模型,并分析了秩亏的原因。根据条带拼接网ping的相交情况,推导了基于ping的阶段平差公式,给出了条带拼接网的系统误差改正模型。实例计算表明,条带拼接秩亏网平差模型可有效地探测ping、条带以及整个测区的系统参数。     

多波束与单波束测深数据的融合处理技术

本文在全面分析和总结多波束海洋测深主要误差源的基础上，提出通过相邻条带测深数据融合处理进行多波束测深系统偏差补偿方法；并提出以单波束测深数据作为控制，进一步提高多波束测深整体测量精度的数据处理方案；详细讨论了数据融合处理中的数值解算可行性和稳定性问题，相应提出了两步平差方法。本文最后使用我国自行研制的条带测深系统实测数据验证了上述方法的有效性和可靠性。     

单波束测深数据的插值精度分析

基于误差传播定律,对稀疏的离散水深点内插值进行了精度分析,建立了单波束水深内插值中误差表达的数学模型,利用我国南方某海岸带的3个试验区的进行了试验。试验结果表明,反距离加权法、Shepard法和线性插值三角网法,辅以自适应搜索半径法,内插水深值粗差比例普遍低于5%,质量与效率上为较优的插值模型;内插值精度与数据源精度有关,但与数据源密度关系不大;在给定深度测量极限误差情况下,建议在制定有关数字水深模型标准时,对水深在20 m以内的格网点水深值极限误差可设置为0.4 m。     

一种多波束声速剖面反演与海底地形校正技术

为了解决在多波束测深中声速剖面代表性误差会造成平坦海底地形凹凸变形的问题，提出了一种基于海底观测值的声速剖面反演与海底地形改正技术。该技术利用波束入射角以及单程回波时间信息，建立波束位移与误差声剖的函数关系，采用间接平差与LM（Levenberg-Marquardt）法反演得到与实际声速剖面相近的改正声速剖面，从而达到校正海底畸变地形的目的。海上实验数据验证表明:与含有误差的海上声剖值相比，反演改正后的声剖值更接近海上实际声剖值；水深改正的相对标准差降低50%以上，有效地削弱了畸变海底地形的影响。     

地面LiDAR数据模拟及单木LAI反演

地面激光雷达Li DAR可以快速获取高精度、高密度的点云数据,在植被结构参数获取方面的应用越来越广泛。为了定量分析地面激光雷达点云数据获取单木结构参数的能力和精度,本文提出利用光线跟踪结合植被真实结构模拟地面3维激光扫描仪的单木点云数据(以RIEGL VZ-1000为例),并结合间隙率模型反演单木叶面积指数LAI。在点云模拟过程中,充分考虑了脉冲特性,包括光斑大小、波束发射角以及回波探测强度。重点分析了光斑大小和最小探测强度对LAI反演的影响,并采用根河实测单木数据进行了验证。结果表明,光斑大小和最小探测强度的设定对于LAI反演结果存在很大影响,该结论对于提高地面激光雷达点云数据反演植被结构参数精度具有重要意义。     

一种基于双边界的遥感图像动态变化信息判读方法研究

目前用于遥感图像动态变化信息提取的方法不少,但它们在用于局部图像的动态判读与专题图件的生成时,操作过于烦琐,效率不高。双边界方法是解决这一问题的有效途径之一。通过双边界的范围,易于判读变化的地物;通过双边界的颜色信息,易于掌握变化信息的特征。基于双边界的动态变化信息判读方法具有操作简单、灵活及判读时误差相对较小的特点,可大大减轻判读工作量。本文简述该方法提取遥感图像中动态变化信息的原理,详细介绍其应用方法,最后进行了土地利用动态变化信息提取试验。     

基于车载激光点云数据的路面检测与重建

以车载激光点云数据为研究对象,提出了一种新的路面检测与重建的方法。该方法根据GPS定位器中的索引文件或激光扫描仪的旋转角度值提取扫描车的车行路径,利用提取到的车行路径去检测对应的路沿。然后,对检测到的路沿中出现的各种异常进行相应的平滑处理。在得到精确的路沿线后,可得到路面的三维模型,从而完成对路面的重建。输出的路面三维模型为OBJ格式,可满足相关领域对精确路面的需求,比如三维城市建模。     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点 ,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理 ,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验 ,说明分形方法有较强的抗干扰性能 ,适用于SAR图像的边缘检测 ,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果     

北斗卫星伪距多路径系统偏差的修正方法及其对单频PPP的影响分析

北斗伪距观测值存在特有的多路径系统性偏差,偏差的数量级达到几个分米到米。该系统偏差可分为两类:一类是IGSO/MEO卫星随高度角变化的伪距系统性偏差;另一类是GEO卫星(高度角仅微小变化)明显的伪距系统性偏差。系统性的伪距偏差导致GEO卫星MP序列的标准偏差较大,本文针对GEO卫星伪距偏差问题提出了一种基于卡尔曼滤波的修正方法,修正后的GEO卫星MP序列的标准偏差下降了10%~16%。基于伪距相位组合的单频PPP技术的伪距权重较大,会受到北斗伪距偏差的影响,分析表明该系统性偏差将导致单频PPP定位结果高程方向产生约1m的偏差。对GEO伪距偏差采用提出的卡尔曼滤波修正方法进行修正,并应用Wanninger和Beer的高度角模型消除IGSO/MEO观测值伪距偏差,本文对修正后的单频精密单点定位精度进行了分析。4个multi-GNSS experiment(MGEX)站10d观测数据的分析结果表明:仅改正和卫星多路径误差,高程方向定位结果精度可改善65%左右;采用本文方法对GEO卫星的多路径修正后,该方向定位结果精度改善比例将进一步提高至75%左右。     

基于AR（p）的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便，在变形分析中，目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值，变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型，利用观测数据建立AR模型，即建立观测方程；以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型，动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时，且占有较少内存，充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。