一种海底底质与地形的信息叠置可视化方法及应用

海底底质与地形对舰船航行、锚泊、登陆、海底管线铺设等海上活动具有重要的影响。此文提出了一种基于底质Voronoi多边形操作,并与地形信息进行叠置运算的可视化分析方法。通过构建底质Delaunay三角网,生成底质Voronoi图,合并同底质且相邻的Voronoi多边形,实现了海底底质分布的可视化。在此基础上,实现了底质与地形的信息叠置。通过试验数据验证了所提方法的有效性,并在路线选择和活动区域提取等应用中进行了尝试。     

航海图水深模型用于水下地形匹配定位的选取分析

系统分析了航海图水深模型(DDM)直接应用于水下地形匹配定位的可行性,给出了航海图DDM作为水下地形匹配基准图时比例尺的选取要求。首先,在经典TERCOM算法的基础上,构建基于航海图DDM的水下地形匹配定位算法;然后,将地形标准差不同的2个试验区均匀地划分为100个匹配区,并构建比例尺为1∶20 000到1∶200 000的航海图DDM;最后,分别以这些航海图DDM作为匹配基准图,进行匹配定位试验。试验结果表明:(1)改进后的TERCOM算法可以直接采用航海图DDM作为地形匹配基准图进行匹配定位;(2)为减少误匹配的发生,应选取比例尺大于1∶25 000的航海图DDM作为地形匹配基准图。     

航标空间影响域模型的构建及自动选取应用

针对当前航标选取主要依靠经验和手工方法实施,选取时难以将航标各属性当成一个整体来考虑的现状,分析了航标空间属性的关联性,构建了航标的空间影响域模型,并探索了其在航标自动选取中的应用。实验结果表明:可以通过构建空间影响域模型来定量化表示航标的有效影响范围;空间影响域模型可以用来实现航标的自动选取。     

交叉检查在多波束测深精度评估和误差分析中的应用

为了保证多波束成果质量,需要对测深数据进行精度评估和误差分析。交叉检查是有效的多波束水深精度评估方法,文章在传统的基于面的交叉检查中,采用了置信度为95%的均方根差作为多波束交叉点水深不符值的精度指标,并进一步提出了基于P ing的交叉检查方法对精度超限的数据进行误差分析。通过实例分析表明:置信度为95%的均方根差作为精度指标较为可靠;基于P ing的交叉检查方法能够辨别多波束水深数据中常见的几种不同类型误差。     

顾及“保真性”原则的双向滚动球变换DDM多尺度表达算法

在分析符合"安全性"要求的数字水深模型(DDM)正向滚动球变换应用局限的基础上,根据高保真DDM多尺度表达评价标准中对水深值准确性、严密有序性及地形信息等级嵌套性的要求,从顾及"保真性"原则的DDM多尺度表达需要出发,提出一种基于双向滚动球变换的DDM多尺度表达算法。分析了海底地貌特征点在DDM双向滚动球变换过程中的变化趋势,根据DDM正向滚动球变换的尺度依赖特性,计算出了一定尺度下海底地貌的横向分布范围与纵向分布高度,建立了DDM多尺度表达中细部(骨架)地貌的判定准则。通过保留给定尺度下DDM中的骨架地貌,使海底地形的整体变化趋势得到了保持,满足了DDM多尺度表达对水深值准确性的要求;论证了DDM单值曲面等距离面变换的水深序同构特性,通过对给定尺度下的细部地貌进行DDM双向滚动球变换的等距离面提取,使海底地形的局部起伏形态得到了保持,满足了DDM多尺度表达对水深值严密有序性的要求;从满足DDM多尺度表达对地形信息等级嵌套性的要求出发,分析了DDM双向滚动球变换中尺度因子与地形信息等级单元逻辑包含关系的不相关性,论证了任意尺度因子条件下具有的相应等级地形信息范围的一致性。试验结果表明该算法克服了DDM正向滚动球变换存在的无法保留负向骨架地貌和保持海底局部地形起伏形态等不足,可有效保留DDM中骨架地貌并综合细部地貌,满足顾及"保真性"原则的DDM多尺度表达要求。     

基于动态水位的涉水距离和深度计算方法

涉水距离和深度计算是登陆决策分析中的重要内容。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于动态水位的涉水距离和深度的计算方法。根据瞬时水位,动态地求定实时水线和登陆点之间的坡度,从而可动态地得到涉水距离和深度。实验证明,此方法与传统方法相比,所计算的涉水距离和深度在准确性上有明显提高。     

蛇模型在等深线自动化简中的应用

针对当前等深线的化简主要依靠经验和手工方法实施,其自动化简仍未取得实质性突破的现状。从等深线化简的安全性约束出发,阐释了蛇模型的基本内涵,分析和计算了蛇模型曲线所受的力,明确了蛇模型点的安全约束方法,推导了蛇模型的能量公式,并实现了基于蛇模型的等深线自动化简。试验结果表明,采用该算法化简后的等深线能够很好地遵守安全性约束准则;蛇模型算法可以用来实现等深线的自动化简。     

利用GA-NN模型反演声速剖面的众源水深数据声速改正

针对当前众源水深数据后处理过程中缺少高精度的实测声速剖面,导致测深数据质量偏低的现状,提出了一种基于遗传算法优化反向传播神经网络（genetic algorithm-back propagation neural network,GA-NN）模型反演声速剖面的声速改正方法。首先,利用历史声速剖面群进行正交经验函数分析,提取特征向量与重构系数范围;然后,结合海区的历史声速场数据训练GA-NN模型;最后,将海表声速数据输入模型反演声速剖面,并分析不同方法下的声速剖面分别进行声速改正后的水深和位置误差。实验结果表明,在复杂的海底地形下,与现有方法相比,所提方法反演的声速剖面更适用于众源水深数据的声速改正,削弱了声速误差的影响,提高了众源水深数据的处理精度。     

基于航路二叉树的航线自动生成方法

针对航线自动生成中存在贪婪性的弱点,提出了基于航路二叉树的航线自动生成算法。实验结果表明,所提方法能克服现有航线自动生成算法中的贪婪性,提高航线最优化结果的质量。     

多条海岸线协同化简的层次化三角网分区法

针对当前海岸线自动综合方法仅考虑单条线要素,未有效考虑其与附近海岸线之间的空间邻近关系,提出一种用于多条海岸线协同化简的层次化三角网分区法。首先,利用约束Delaunay三角网对能否化简的区域进行划分和标识;然后,利用二叉树构建层次关系模型,对各区域实体进行有序组织;最后,有序地对可化简的标识区域进行渐进式化简,并对局部狭窄区域进行自适应夸大,从而实现多海岸线的协同化简。试验结果表明:本文方法可克服复杂区域海岸线化简产生的图理性问题,可明显提高海岸线的化简质量。