在CARIS HIPS中实现多潮位站水位改正

多波束测深系统以其高精度、宽覆盖的作业特点在海道测量中得到了广泛的应用,但多年来,多验潮站的潮位改正问题成为制约其在大区域应用的瓶颈。主要阐述了在最为常用的多波束数据后处理软件CARIS HIPS中如何实现多验潮站潮位改正,并以条带测量区域为例验证了其精度。     

冲绳海槽南部多波束海底地形虚拟视景仿真初探

针对冲绳海槽南部海底地形,首先根据等效声速剖面原理处理原始多波束地形数据,使得多波束条带之间拼接良好;然后以Creator和Creator Terrain Studio为主要工具,生成地形和纹理数据集以构建海底地形场景库;最后在Vega Prime运行环境中进行交互。利用多通道实时渲染和立体投影技术,使用户最终得到对虚拟图像的真实感、立体感和沉浸感。     

基于改进“移去-恢复”算法的海底地形构建方法研究

为解决源测量数据生成海底地形过程中,数据处理方法影响海底地形精度和分辨率的问题,提出了一种多源水深数据融合方案。在分析DEM、海图水深和多波束测深数据特点的基础上,兼顾不同数据源的优点,克服单一数据源的不足,基于“移去-恢复”算法进行改进,使算法更适用于融合高精度数据源,融合海图水深和多波束测深数据于DEM,构建新的海底地形数据集。选取试验区进行真实数据试验,试验结果表明,该方法既能提高海底地形整体的精度和分辨率,又能保留高密度区域的细节信息。在试验区内,原始DEM数据分辨率为15″,均方根误差为29.408 m,传统经典的“移去-恢复”算法构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为28.563 m,本融合方案构建的数据集分辨率为3″,均方根误差为18.841 m。可见,与传统算法相比,本文算法对高精度数据源的融合效果更好,构建的数据集精度更高。     

多波束测深数据出现失真的因果分析

分析了多波束测深系统在外业数据采集和内业数据后处理过程中出现失真的多种因素，列举了几种多波束测量数据失真的图例，并提出避免多波束测量出现失真的建议。     

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。     

精密多波束测深系统位置修正方法研究

在声速剖面或声速函数具备的情况下，多波束条带式测深系统的波束归位计算通常采用曲线跟踪法进行声线改正，虽然保证了归位计算的高精度，但过程复杂繁琐。为此,提出了一种新的归位计算方法－－位置修正法，该方法引进了深度、水平位移相对误差以及面积差的概念，在不失精度的情况下，大大简化了归位计算的精度。     

Reson8101增强型多波束的几项影响因素测试及分析

随着测量技术的不断进步,多波束测深系统以其高效率、全覆盖的特点,得到广泛认可并应用于海道测量工作中,然而不同型号的多波束测深系统,其信号质量在不同使用方法下有着显著的差异[1].针对影响Reson 8101增强型多波束数据质量的几项因素进行测试并分析,从而找出有效提高数据质量的方法.     

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.     

检测多波束测深异常数据的CUBE算法模型解析

全面深入地剖析了CUBE滤波算法的计算流程及数学模型,论述了CUBE滤波算法与传统加权网格化算法的内在联系和区别,对推动该算法在国内推广应用具有重要意义。     

多波束回波强度数据记录方式比较

分析了三种不同多波束测深系统回波强度的记录方式及数据结构,基于各自生成声纳图像的特点规律的差异,按其声纳图像不同用途对多波束测深系统进行了归类,其结果可为用户结合自身需求,正确购置多波束测深系统及合理应用声纳图像提供参考.