Multi—beam Sonar and Side—scan Sonar Image Co—registering and Fusing

Multi-beam Sonar and Side-scan Sonar compensate each other.In order to fully utilize all information,it is necessary to fuse two kinds of image and data.And the image co-registration is an important and complicated job before fusion.This paper suggests combining bathymetric data with intensity image,obtaining the characteristic points through the minimal angles of lines,and then deciding the corresponding image points by the maximal correlate coefficient in searching space.Finally,the second order polynomial is applied to the deformation model.After the images have been co-registered,Wavelet is used to fuse the images.it is shown that this algorthm can be used in the flat seafloor or the isotropic seabed.Verification is made in the paper with the observed data.     

多波束测深数据系统误差的削弱方法研究

在多波束数据处理中，系统误差一般很少被顾及，部分文献采用两步滤波法削弱了系统误差的影响，但所建模型的可靠性较差。半参数(非参数)法在系统分析了测深数据系统误差来源以及各误差源间相互比例关系的基础上，对系统误差进行分解，确定系统误差各贡献成分的函数模型；根据估计点位，结合已确立的模型，计算各贡献成分对系统误差的贡献量；综合各贡献量，获得估计点深度的系统误差，进而在原始深度数据中消除系统误差的影响。     

浅析合成孔径声纳与干涉合成孔径声纳

介绍了合成孔径声纳SAS和干涉合成孔径声纳INSAS的基本成像原理、用途以及SAS的自动聚焦算法和INSAS的配准、解缠，说明了它们相对于SAR与INSAR的不同之处和难点，并结合国内外最新的研究成果。指出了它们的发展方向。     

基于沿主光轴方向摄影立体像对的相对定向与核线排列

由于沿主光轴方向摄影立体像对的交会角小、精度低,在常规的、面向测图的摄影测量均不采用。然而在火星运载体“着落”时的定位,移动测图、隧道摄影测量,特别是行走机器人视觉等实际应用中都会出现沿主光轴方向拍摄的序列影像,对沿主光轴方向的前后视立体像对的摄影测量的基本问题:径向差、切向差(相当于常规摄影测量中的左右视差、上下视差);相对定向;核线的排列等进行讨论,并进行实验验证。     

LiDAR测量点云融合影像的分块滤波方法

针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。     

利用深层卷积神经网络实现地形辅助的多波束海底底质分类

海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)4种常规分类器,本文模型算法总体分类精度达到94.86%,Kappa系数为0.93,精度具有明显优势,效率也比较高。表明该方法有效利用两种数据类型所蕴含的海底底质信息,充分发挥卷积神经网络权值共享、高效率等特点,实现高分辨率海底底质分类,可对海底底质分类研究提供参考。     

融合激光点云与影像点云的精细化DEM生成

针对地面激光扫描及无人机航摄技术在实际外业测量中受视场角限制或遮挡等因素的影响而难以获取待测区域完整的点云数据的问题,本文在经典ICP算法的基础上,提出了一种顾及高程差异和点云密度的激光点云与影像点云融合方法。通过差分数字高程模型对点云进行分块,并基于点云密度选取融合范围,将分块后的影像点云配准到激光点云的孔洞和稀疏区域。本文方法能够提高激光点云与影像点云的融合效果,保持激光点云的精度并保留更多的细节特征,实现激光点云与影像点云的高质量融合。     

冲绳海槽中部热液区地形复杂度研究

基于中国科学院海洋研究所“科学”号综合考察船在冲绳海槽中部热液区采集的高分辨率海底地形数据,建立地形复杂度综合分析模型,利用窗口序列分析法以及均值变点分析法,分析了冲绳海槽中部热液区的地形复杂度。结果发现,研究区内平均地形复杂度指数为1.74,热液活动区地形复杂度指数在1.4～3.2之间,热液活动区地形相对复杂。这为计算全球海底热液区地形复杂度和寻找热液活动区位置提供了新的思路。     

超短基线多信标约束的深海动态定位方法探讨

深海长航时高精度定位是水下测量载体开展海洋测量的前提,超短基线系统是将声学基阵集成到一个换能器中,通过对声学信标的测距测向实现定位,体现出极大的灵活性与便利性。为进一步提升超短基线系统的定位精度和可靠性,在超短基线多信标同步定位技术得到长足发展的背景下,提出了超短基线多信标约束定位方法的概念,并根据多信标约束模式（测距约束、测距测向约束）、信标基阵构建模式（固定基线、动态基线）等不同情况进行了探讨。超短基线多信标约束的深海动态定位实验表明,在超短基线单信标定位精度为深度的2‰的情况下,多信标固定基线测距测向约束定位精度可提升至深度的1‰,入射角度、基线长度以及动态基线测距精度等是影响多信标约束定位的重要因素。超短基线多信标约束的多种定位模式体现出切实的可行性和良好的适应性,在深海定位技术发展中拥有广阔的应用前景。     

基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法

漫衰减系数是一个重要的海洋光学参数,能够为水体环境变化、水质分析以及水产养殖等方面提供基础性数据。针对目前船载实地测量效率与分辨率低、卫星遥感反演精度与分辨率较低的局限性,本文提出一种基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法。该方法首先通过分层异构模型的机载LiDAR波形分解算法得到水体散射回波,利用激光在水体中的衰减特性,构建漫衰减系数提取模型,最终获取大面积水域漫衰减系数的空间分布。采用西沙甘泉岛与江苏连云港两个航次的实测数据对所提算法进行了验证,本算法无需每个测深点的水底底部回波强度和深度即可反演得到漫衰减系数,并且在浑浊水域也可取得较好的效果,表明在中国近海利用机载LiDAR测深系统能够有效获取高精度的漫衰减系数。