西沙群岛宣德环礁的精细水下地貌组合特征及其成因机制

海底地形地貌及类型分布特征对指示区域地质构造影响、海平面升降、海洋水动力等有重要意义。本文通过侧扫声呐、单波束测深、表层沉积物取样等方法,分析了西沙群岛宣德环礁精细水下地貌组合特征,并探讨了其成因机制。结果表明:（1）宣德环礁为残缺型环礁类型,中部为潟湖沉积,礁盘之间形成西沙洲口门、“红草门”、环礁西缺口和环礁南缺口等4处水深超过60 m的深水口门,并首次识别了西沙洲口门;（2）宣德环礁水下地貌类型可划分为3级11类地貌类型。研究区的沙波及槽沟等动力地貌单元显示,宣德环礁浅水区海底特征地貌由盛行季风和波浪场所控制,深水口门形成的潮汐通道水体为塑造宣德环礁潟湖区动力地貌的主要因素。研究区东南部向海坡存在6级水下阶地,通过对比南海珊瑚礁阶地特征,宣德环礁向海坡阶地成因很可能是全球海平面变化和地壳沉降的共同作用。     

基于数学形态学的侧扫声呐图像轮廓自动提取

侧扫声呐图像特征自动提取的难点在于特征地貌边缘检测较困难,依据图像灰度突变检测得到的边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞。本文在对图像进行预处理和阈值化的基础上,采用数学形态学方法对图像进行处理,即用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,得到连续化、粗化、圆滑的特征区域边缘填充目标内部阴影且消除背景噪声。基于数学形态学的侧扫声呐图像特征自动提取的主要步骤为:首先对侧扫声呐图像进行预处理,然后进行灰度阈值化,接着采用数学形态学方法进行处理,最后对处理后的图像进行边缘检测,提取出特征地貌边缘。实验表明,采用数学形态学方法进行处理后,错断、离散的海底目标物变得连续,背景噪声大大减少,自动提取结果准确可靠。     

基于弱纹理块的噪声估计方法在侧扫声呐图像去噪中的应用

侧扫声呐图像受混响效应影响导致侧扫声呐图像斑点噪声强,边缘模糊,纹理较弱,严重时还会掩盖海底地貌。噪声方差是许多侧扫声呐图像变换域去噪算法的必要参数。指出了侧扫声呐图像在乘性噪声的影响下灰度值溢出的问题,并且以侧扫声呐图像中乘性噪声为背景,考虑灰度值范围对乘性噪声的抑制作用,提出了一种基于弱纹理块的噪声估计方法。算法主要根据噪声的散射模型,将侧扫声呐图像经过幂变换和对数变换,将服从瑞利分布的乘性斑点噪声变换为高斯白噪声,基于变换图像的梯度协方差矩阵和弱纹理块的动态选择,以迭代的方式确定噪声方差。实验结果表明:该算法能够去除灰度值溢出现象对噪声估计的影响,在高亮区域及背景区域的噪声估计结果稳定准确。     

地形地貌检测在琼州海峡500kV海底电缆运维中的应用

简要介绍了琼州海峡500 kV海底电缆地形地貌特点及保护方式,分析了侧扫声呐及多波束检测的基本原理,对侧扫声呐在海底电缆裸露及悬空检测的原理进行了重点阐述。结合海南联网500 kV海底电缆近几次检测数据,通过侧扫声呐地貌检测结果,重点对海底电缆裸露情况、抛石坝及铸铁套管保护状况、海底电缆周围异常进行了分析,能够正常检测出海底电缆的裸露、抛石坝的坍塌及周围异物等异常情况。通过多波束地形检测结果,分析了海底电缆路由区域整体地形状况及抛石坝整体状况、通过Kriging插值方法生成不同的DEM(数字高程模型,Digital Elevation Model),分别从宏观和微观角度对海底电缆路由区域地形冲淤变化进行了分析,并对沙波稳定性进行了分析。结论认为,部分区域地形冲刷严重,容易造成海底电缆裸露、悬空,需要及早关注并采取防冲刷措施。     

西沙群岛宣德环礁水下沙洲动力地貌特征及其成因机制

海底地形地貌研究可以揭示海底表面形态特征,探索海底物质结构及其形成、演化和分布规律。通过单波束测深、单道地震、海底表层沉积物取样和潮汐水文水动力实测等方法,开展了宣德环礁水文要素和水动力条件定量化研究,对宣德环礁水下沙洲动力地貌特征及动力作用下形成机制进行了探讨。研究结果表明：宣德环礁潟湖内水深50～55 m及60 m发育的礁滩体和埋藏珊瑚礁,与全新世50～60 m的低海平面时期发育的系列特征地貌应为同时期形成,水深50～55 m处的地貌边界很可能保留了早全新世时期古潟湖礁盘地貌轮廓形态;宣德环礁潟湖发育5类动力地貌特征形态的水下沙洲,环礁底层涨落潮流是塑造水下沙洲的主要现代动力因素。在常态天气下,涨落潮流输运的砂质沉积物足以在原有地形的基础上沉积和发育形成现今水下沙洲地貌形态。影响水下沙洲发育的主要因素由强至弱依次为气候变化引起的海平面升降,地形基础（珊瑚礁格架、礁盘岸线、口门）和涨落潮流。     

三角剖分有限元法在声呐图像重构中的应用

侧扫声呐原始数据经几何校正后会造成采样点分布不规则的现象,需要通过重采样获得规则网格数据,以满足海底地貌全覆盖显示的需求。重采样间隔与插值算法对重采样图像的质量具有直接影响。本文分析了侧扫声呐数据采样点的分布特点,在此基础上提出了基于扭曲网格三角剖分有限元插值技术的侧扫声呐图像重构方法。与多种插值方法重采样结果的对比实验表明,该方法不仅提高了计算效率,而且能很好地保留原始数据的信息。     

海南岛南部浅海地质灾害调查方法研究

为研究海南岛南部浅海海洋地质灾害和环境地质问题,在研究区域进行了单道地震测量和侧扫声呐测量工作,单道地震剖面显示,在研究区域分布有两条海底埋藏古河道,根据剖面位置,大致确定了研究区域海底埋藏古河道的分布和走向;根据侧扫声呐声图图像,发现在研究区域20m以深海域广泛发育沙脊、沙波地貌。研究结果表明,在研究区域存在潜在的海洋地质灾害因素,研究结果不仅对海南岛海岸带、陆架开发中的环境地质和地质灾害问题的调查具有实际应用价值,而且对于研究海南岛陆架地质环境演变也具有十分重要的意义。     

基于K-means聚类与数学形态学的侧扫声呐图像目标轮廓自动提取方法

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、背景海底散射干扰严重,海底目标轮廓自动提取困难的问题,提出了一种基于K-means聚类与数学形态学相结合的海底目标轮廓自动提取算法。为克服噪声干扰,该算法首先利用中值滤波去除侧扫声呐图像中的强斑点噪声;然后采用K-means聚类算法对侧扫声呐灰度图像进行分割,并二值化,除去大部分海底背景噪声,初步提取出目标;接着利用数学形态学运算去除提取结果中的孤立噪点,并填充目标内部孔洞,得到连续化、圆滑的目标边缘;最后对处理后的侧扫声呐图像进行边缘检测,提取出目标轮廓。实验结果表明:该算法思想简单易行,具有很强的克服背景噪声的能力,自动提取的目标轮廓连续性较好,结果准确可靠。目前,在侧扫声呐图像目标轮廓提取过程中,主要采用人工方式,自动性较差,效率较低。本文算法可以实现目标轮廓的自动提取,提高效率,具有较强的实用价值。     

基于面向对象影像分析方法的我国西沙珊瑚礁地貌单元信息提取

珊瑚礁地貌单元的空间分布对于理解珊瑚礁生态系统的地质构造过程具有重要作用。然而,基于像素的影像分析方法往往获取不到较高精度的分类结果。本文基于面向对象的影像分析方法,利用Landsat 8卫星影像数据对我国西沙地区的珊瑚环礁进行了地貌单元的遥感信息提取。借鉴于美国千年珊瑚礁测绘项目的工作成果,本文首先针对研究区特点定义了十类珊瑚礁地貌单元类型。然后,基于对象的多层次关系特点,并综合利用对象的光谱、形状、上下文关系等特征,建立合适的分类规则集,获取了研究区较大尺度的珊瑚环礁地貌分区图,其分类精度普遍高于80%。虽然研究结果表明基于面向对象的影像分析方法可以有效的进行珊瑚礁遥感信息提取,但其规则集的可移植性仍需要今后的工作加以改善。     

起伏地形条件下侧扫声呐探测存在的问题及改进方法——以海底管道检测为例

基于海底管道的检测数据,讨论了起伏地形对传统侧扫声呐探测结果的影响,为起伏地形条件下应用侧扫声呐探测海底管道的调查方案设计、探测精度优化提供参考。研究表明:海底管道周边存在的冲刷槽以及堆积体等复杂地形对侧扫声呐探测有遮挡效应,测量过程中需控制拖体与目标物的相对位置,保证有效覆盖,避免漏测;根据区域地形分布特征,海底跟踪时通过手动设置符合整体地形走势的水深值,忽略小规模起伏地形对拖体高度取值的影响,可有效降低斜距改正后平面位置偏离及目标物的形态畸变;分析了地形起伏的影响因素(k)对海底管道出露及悬空高度计算结果的影响,通过几何近似和简化,提出了海底管道出露及悬空高度计算结果改进方法,并应用该方法对已知管径的海底管道进行了验证,修正后管径反演值的绝均差和均方差都减小为原来的10%左右,可供侧扫声呐数据解释借鉴。     

基于相位差测深声呐(PDBS)技术的莱州湾人工鱼礁探测

相位差测深声呐(Phase Differencing Bathymetric Sonar,PDBS),也被称作干涉式声呐(Interferometric Sonar),可以同步采集水深点云数据和双频侧扫声呐图像,完全适用于大范围的近海人工鱼礁探测。本文采用基于PDBS原理的Edge Tech 6205地形地貌一体化测量设备对莱州湾某海域海洋牧场投礁区进行全覆盖探测,获取了高精度水深数据以及双频侧扫声呐图像。对水深数据进行地形特征变量计算,精细刻画了研究区的微地形地貌特征,并结合侧扫声呐图像通过多数据融合实现了对鱼礁边界的精准识别。在此基础上利用地理信息系统中的空间分析方法对人工鱼礁的水下物理参数进行计算和统计,并探讨了研究区地形地貌的成因及其演化模式,最后论证了基于PDBS的近海人工鱼礁探测技术具有高效率、低成本、高精度等诸多优势。研究结果表明,研究区水深介于4.1~7.3 m,鱼礁分布区有较大的海底起伏且在礁体周围存在明显的沉降和冲刷现象;鱼礁总占地面积约占研究区的14.04%,总空方量共计2 528.22 m³,鱼礁高度介于1.26~3.63 m且呈正态分布。本研究为近海人工鱼礁探测提供了数据和技术支撑,具有较强的实践意义。     

夏威夷群岛的地貌特征

本文根据实地考察并结合有关资料,对夏威夷群岛地貌的一些特点进行探讨。首先,分析了这些岛群的大地地貌特征;其次,介绍了灾害性地质地貌现象的控制和利用;最后,对夏威夷群岛的地貌演变趋势进行了探讨。这对大地地貌的研究以及对我国海岛开发将有所借鉴。     

南海珊瑚岛礁地貌遥感识别研究

南海珊瑚岛礁总体处于退化状态,卫星遥感可以实现珊瑚礁区底质演变的监测.本文以西沙群岛海域赵述岛为研究区域,以Landsat-8卫星遥感影像为研究数据,对浅海地貌变化进行遥感分析.将影像进行水深校正和波段组合,使用最大似然法进行珊瑚礁地貌分类,可以清晰的识别灰沙岛、礁坪、礁前坡、泻湖坡、暗滩和海面六种地貌类型,以Worl...     

莺歌海油气资源开发区工程地质和灾害地质特征

根据单道地震、浅地层剖面、旁扫声纳和海底取样等实测资料,分析和评价了莺歌海油气资源开发区的工程地质和灾害地质环境。研究结果表明,研究区海底地形地貌较为复杂,存在潮流沙脊、侵蚀冲沟、海底沙波、麻坑、埋藏古河道和古湖泊、浅层气、埋藏珊瑚礁和滑塌断层等潜在的灾害地质因素,对海上石油平台和输油管线等工程设施构成直接或潜在的危害。根据地形、地貌和沉积物物理力学特征,将研究区划分为内陆架堆积平原区、陆架潮流沙脊区、内陆架侵蚀平原区、外陆架平原区和大陆坡区5个工程地质区。其中研究区东部的潮流沙脊区和东南部的陆坡区,海底地形复杂,活动性的潮流沙脊和断层发育,是海底工程建设的危险区,应引起高度重视。     

基于深度学习的西沙永乐群岛珊瑚礁遥感信息提取

珊瑚礁是海洋生态系统的重要组成部分,对保护海洋生物多样性以及维持海洋生态平衡具有重大意义。我国南海珊瑚岛礁自然资源丰富,准确、高效地提取珊瑚岛礁信息对南海岛礁监测、管理、规划与保护具有现实意义。本研究基于我国海洋一号C卫星（HY 1C）遥感数据,对西沙永乐群岛珊瑚礁信息进行了研究与分析,提出基于HY 1C遥感数据的珊瑚礁地貌分类体系。采用全卷积神经网络U Net模型,依次通过下采样、上采样操作提取西沙永乐环礁地貌特征,实现原始影像的像素级语义分割。结果表明：基于HY 1C数据建立的地貌分类体系对活珊瑚覆盖及珊瑚生长发育条件具有指示作用,提出的基于U Net模型的珊瑚岛礁地貌信息自动提取方法,能够为我国南海珊瑚岛礁生态系统的全自动、大范围监测和评价提供相应理论基础,在珊瑚礁生态管理与评价中发挥关键作用。精度验证结果表明：U Net模型可以有效提取珊瑚礁地貌信息,采用的地貌信息提取方法具备时空泛化能力,泛化精度高于80%。     

基于WorldView-2和GF-2遥感影像的赵述岛礁坪底质变化研究

以西沙群岛海域赵述岛礁坪为研究区域,应用2010年的WorldView-2和2015年的GF-2两期高分辨率卫星遥感影像数据,结合现场水下珊瑚礁照片和视频资料,建立了赵述岛礁坪底质类型遥感分类体系,分别构建了针对WorldView-2遥感影像和GF-2遥感影像的珊瑚礁底质分类决策树模型,并通过对两期遥感影像的底质类型提取结果的变化分析,完成了赵述岛礁坪退化区域的提取。结果表明:(1)WorldView-2影像的分类决策树具有91%的总体分类精度和0.89的Kappa系数,GF-2影像的分类决策树具有更高的分类精度;(2)6年期间研究区大约1/4的珊瑚礁分布区发生了退化;(3)最突出的自然变化是礁前区大面积的珊瑚丛生区转变成藻脊,结合相关资料认为东北季风、热带气旋和温度上升的综合影响是驱动因素;(4)赵述岛西侧的藻脊、珊瑚沉积区大面积转化为珊瑚砂和深水区域,原因是航道和码头的开发活动。研究分析了6年间赵述岛礁坪底质的退化状况,并分析原因,为珊瑚礁底质分类提供方法,并为西沙群岛的珊瑚礁监测和保护提供了有效资料和手段。     

The remote sensing composite information entropyand types of Nansha coral reef atolls

INTRODUCTIONTherearemorethan60atollsintheNanshaIslandsofChina.AInongtheemergedatollsofthem,thelargestreeftopareaisabout620kmZ,thesmallestisaboutIkmZ.TheresearchontheirgrowthisimPOrtantfromthescientificandrealisticperspectives.Duringthegeologicalhistory,undertheconditionthatthesealevelisrelativelysteady,theatoll'sformationisatypeofmarinetranSgression.Onthebasisoftheatollreef-ring'sopen-degree,theemergedatollsareclassifiedintofourtypes:opentype,half-opentype,quasi-closedtypeandclosedtyp…     

海床浅表层硬质薄层的声学识别

由沉溺珊瑚礁、各类胶结砂以及胶结的珊瑚石或贝壳碎屑等组成的硬质薄层通常呈零散状分布,地质取样难以准确确定它们是如何分布的,这给海底管线施工带来极大的困难和风险。本文以南海北部为例,基于多种物探资料并结合正演模拟,分析、总结了海底以及海底之下硬质薄层的声学特征,在研究区综合识别出23个硬质薄层分布区。研究认为,硬质薄层与松散沉积物物理性质的差异可用于声学探测数据识别和定位。在浅地层剖面上,硬质薄层表现为强反射薄层,并对其下方地层的地震反射信号有一定的屏蔽作用,这一现象有助于确定硬质薄层是否存在以及其埋深和位置。在侧扫声呐影像和后向散射强度图上,硬质薄层通常表现为具有不规则形状的明暗变化阴影,阴影的边界指示了硬质薄层的分布范围。当硬质薄层出露于海底时,侧扫影像、反向散射强度结合浅地层剖面可以有效地识别并确定硬质薄层的范围;而当硬质薄层位于海床浅部（埋深数米到十几米）时,浅地层剖面可能是识别硬质薄层的唯一且最有效的方法。     

EVOLUTIONAL PATTERN OF THE CORAL SAND ISLANDS IN THE XISHA AREA

Sand island or cay is the dominant type of coral reef islands in the South China Sea. This paper gives in detail the sand islands composed of loose accumulational materials on the atoll reef flats in the Xisha Islands, their types, characteristics of morphological structure and evolutional pattern and dynamics.