基于趋势面的多波束测深粗差剔除研究

多波束测深的过程会受到多种因素的影响,必须对测深数据进行粗差剔除,以便获得能够真实反映海底地形的测深数据。简要介绍多波束测深数据粗差剔除方法,基于趋势面滤波进行实践验证,针对不同的地形,给出了较适用的滤波模型。     

基于拟准检定法的多波束测深粗差探测

针对最小二乘趋势面滤波法在多波束测深粗差探测中存在的不足,本文提出将拟准检定法应用于多波束粗差探测中,进而将拟准检定法探测粗差与最小二乘趋势面拟合有机结合起来。通过构造不同阶次的趋势面,并对实测数据进行分析,结果表明:拟准检定法剔除粗差后海底地形表面较为平滑,微小地形得以保存,跳点和孤立点得以剔除。     

面向多波束测深数据的双向布料模拟自动滤波算法

针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering, BCSF)的多波束测深数据滤波算法。首先,基于二次曲面（Levenberg-Marquardt）算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性。将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87%下降到0.76%,局部测试数据的噪点剔除率从15.29%下降到1.09%;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景。     

多波束测深数据处理的抗差最小二乘配置迭代解法

针对利用最小二乘配置处理多波束测深数据,存在二次曲面数学模型通常无法精确表征海底地形的整体变化趋势以及观测数据存在粗差或异常点时,常规方法给出的协方差函数不能精确表征其统计特性的问题,本文提出了一种抗差最小二乘配置迭代解法。该方法首先进行协方差函数和观测值方差阵初始化,以多面函数拟合趋势项,然后应用等价权抗差估计并通过迭代计算,最终给出稳健的协方差函数参数解及最小二乘配置解。利用本文提出的方法及传统的方法处理实测的多波束测深数据,试验结果表明,相比于传统的方法,本文提出的方法能够较好地表征海底地形的整体变化趋势,一定程度上克服了多波束测深数据中粗差或异常点的影响。相比于传统的抗差方法,本文方法更为有效地识别出测深数据中异常点,推估效果较好,具有稳健性。     

利用BP神经网络剔除多波束测深数据粗差

针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象，提出了基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法，即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能，构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析，纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性，并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析，结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。     

多波束异常测深数据检测方法实践

由于现有的交互式滤波和自动滤波不能满足大区域、高密度多波束测深数据滤波的需要,为此,本文给出了易于改善自动化滤波的趋势面法和基于抗差M估计的选权迭代加权平均法。前者适合于显著粗差的探测,对小粗差不敏感;后者由于对被检测点邻域内的观测点具有选择性,加之采用迭代实现推值,因而对于粗差具有较强的探测能力,检测和滤波结果较趋势面法更为合理。     

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(LS-SVM)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...     

二次CUBE滤波算法及在边坡乱石区测深数据处理中的应用

针对传统CUBE（combined uncertainty bathymetry estimation）算法在水下边坡乱石区多波束测深数据滤波中表现出的水深估计不准确、地形特征模糊和粗差剔除能力不足等问题,基于乱石区测深数据特点,提出二次CUBE滤波算法,给出了位置和水深同步估计的思想和方法、顾及地形梯度的平面和水深不确定度传递模型、参考水深的多重估计和优选新算法,以及顾及地形梯度的二次水深估计模型,综合实现了乱石区水深的准确估计和粗差的自动准确检测。试验表明,本文给出的方法实现了粗差的自动准确剔除,提高了传统CUBE算法水深估值的精度,算法效率和抗差性更强,形成的地形特征更加准确。     

抗差趋势面的机载LiDAR点云滤波方法

传统曲面约束滤波算法中,利用最小二乘拟合地形曲面易受种子点粗差影响。针对这一问题,提出基于抗差趋势面的机载激光雷达点云数据滤波方法,首先构建格网索引组织数据,引入抗差趋势面拟合合理的区块地形,通过自适应阈值的设置实现不同区域的自动灵活处理,最终滤除孤立点完善滤波结果。使用ISPRS提供的测区数据进行实验,与传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统移动曲面拟合法能够得到更加可靠的滤波结果,具备较高实用价值。     

多波束测深异常数据检测与剔除方法研究综述

针对多波束测深数据处理在测深异常数据检测与剔除方法上存在的不足,综合分析了近几十年国内外研究人员在多波束测深异常数据检测与剔除方法方面的研究成果,根据工作原理将其分为基于数据统计理论和基于函数或统计推值比较两类方法,选取中值滤波、小波分析、CUBE算法、趋势面滤波、最小二乘支持向量机滤波法等典型的多波束异常数据检测方法进行重点介绍,并通过列表的方式对不同检测方法进行优缺点对比分析。最后总结了多波束测深异常数据检测与剔除方法研究的现状和趋势。     

对渐进三角网点云数据滤波算法的改进

针对渐进三角网滤波算法（PTD）进行拓普康LiDAR点云数据处理过程中易将地物点误判为地面点的缺陷，本文提出两种改进方法。一种是采用局部坡度拟合法对PDT算法进行改进，将点云数据按高程值与拟合坡面法求解的拟合高程值的差由小到大进行排序，将为地面点可能性更大的点优先判定，从而获取更加精确的TIN；另一种是引入薄板样条曲线（TPS）插值法，对PTD算法进行改进，将PTD中候选点判断参数改为TPS法中的弯曲能量增长值，从而减少误判。结果表明，使用以上两种改进算法，综合考虑第1类误差和第2类误差影响，在大部分地形特征下比传统PTD算法表现更优，对低矮植被、桥、斜坡等特殊地物的滤波效果更佳。     

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。     

基于可变半径圆环和B样条拟合的机载LiDAR点云滤波

提出了一种LiDAR点云滤波方法,首先沿同一方向等间距逐行扫描点云,获取点序列构成的扫描线,针对每条扫描线,采取半径可变的圆环从面向地心一侧滚过,保留扫描线上被圆周滚过的点,从而滤除每条扫描线上的地物点;然后对滤波后每条扫描线上的地表点云数据等间隔采样,在此基础上采用均匀B样条曲面拟合地形表面,遍历每一个点,在拟合的B样条曲面上投影,根据投影点高程与实际高程的差判断其属性,保留地面点并滤除地物点。试验结果表明,与传统方法相比,本文方法的滤波精度提高1~5倍,可用于城市、山区和林地等各种地形,通用性好,其算法时间复杂度为O(n)。     

面向水流三维登记探索的多波束点云去噪及应用

针对多波束点云数据去噪难以保留精细特征,无法精确“锁定”河床形态问题,本文提出了一种面向自然资源确权水流三维登记探索的多波束点云去噪算法。以KD树搜索为基础,引入统计滤波理论进行多尺度噪声分类,并剔除大尺度噪声;针对小尺度噪声,在信息熵理论基础上,以主成分分析算法为基础,以信息熵最小原则确定最优邻域,并据此构建曲率信息熵对双边滤波因子进行优化改进,以实现水下地形点云去噪与精细特征保留的目的。试验结果表明,本文算法具有可行性,能够有效保证水下地形的精细特征,并能够应用于自然资源水流三维登记。     

一种基于分割的机载LiDAR点云数据滤波

针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分＂腐蚀＂地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。     

ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2将采用多波束微脉冲光子计数技术,并进行高程剖面式的对地观测。由于该点云数据具有背景噪声大、密度低并呈线状分布等特点,传统的点云滤波算法并不适用,研究新的点云滤波算法十分必要。本文以ICESat-2的机载模拟器MABEL数据为例,首先介绍了微脉冲光子计数激光雷达的基本原理和数据特点,并针对高程剖面点云提出基于局部距离统计和最小二乘局部曲线拟合的点云滤波算法;然后,对美国加利福尼亚州Sierras-Forest地区MABEL试验中532 nm通道的光子点云进行滤波处理,并利用识别的地面点插值得到3 m分辨率的线状DEM,进而估算了该区域美国云杉的平均树高;最后,对该滤波算法进行精度评价,并分析了误差来源及其对DEM精度和树高反演精度的影响。结果表明:(1)该算法整体精度达97.6%,能有效剔除绝大部分噪声点且对地形起伏具有较强的自适应能力;(2)误分噪声点影响了滤波过程中局部地形的拟合,而滤波过程中的分类误差将降低DEM和树高反演的精度。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况，利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题，严重影响DEM的质量。为此，本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点，在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下，通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正，实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明，融合后的点云数据得到了较好的补充，由此构建的DEM地形形态自然，在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善，在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

A fast algorithm of cartographic sounding selection

An effective strategy and framework that adequately integrate the automated and manual processes for fast cartographic sounding selection is presented. The important submarine topographic features are extracted for important soundings selection, and an improved “ influence circle” algorithm is introduced for sounding selection. For automatic configuration of soundings distribution pattern, a special algorithm considering multi-factors is employed. A semi-automatic method for solving the ambiguous conflicts is described. On the basis of the algorithms and strategies a system named HGIS for fast cartographic sounding selection is developed and applied in Chinese Marine Safety Administration Bureau （CMSAB）. The application experiments show that the system is effective and reliable. At last some conclusions and the future work are given.     

改进型数据加窗法的高程粗差剔除研究

利用摆动式单波束探测水下微地形时,因掠射角、底质特性等因素对回波信号的影响,导致数字高程粗差产生。本文根据摆动式单波束的探测原理和工作特点,对多波束测量中的数据加窗法进行改进:将回波能量作为探测点的内在属性参与确定起始加窗点;加窗点采用实测点,并要求起始加窗点尽可能靠近整条测线上实测点的高程均值。由此提高了高程粗差剔除的准确性。在实际应用中,随机微地形的高程粗差被成功剔除。