沿海GPS/GLONASS提取天顶对流层延迟方法研究

基于中国沿海GNSS观测网20个测站31 d的数据，从数据处理模式、系统组合和卫星截止高度角等方面研究沿海地区GPS/GLONASS数据提取天顶对流层延迟的方法，以CODE提供的对流层产品和探空数据资料作为标准值来评价对流层延迟的精度。结果表明，截止高度角为10°时，采用双差网解GPS/GLONASS组合系统提取的天顶对流层延迟精度略优于双差网解GPS单系统和精密单点定位GPS/GLONASS组合系统，各方法提取结果不存在明显的系统偏差；截止高度角设置对天顶对流层精度影响较大，截止高度角为30°时，采用双差网解GPS单系统提取的结果精度最优，但其精度较低截止高度角时明显降低。     

亚洲大陆边缘海底峡谷的形态、分布及演化进程

基于SRTM15_Plus水深数据,利用地形表面流水分析与等高线几何分析相结合的方法对亚洲大陆边缘海底峡谷进行识别,分析峡谷的形态、分布及演化进程。共识别出海底峡谷531条,按照平面形态分为直线型、蛇曲型和树枝型三种,数量分别为239条、75条和217条。直线型峡谷主要分布在白令海盆地、千岛盆地、南海等海域;蛇曲型峡谷主要分布在孟加拉湾东部俯冲带海域;树枝型峡谷主要分布在日本海沟、伊豆小笠原海沟和南海海槽交界处,南海以及苏门答腊俯冲带海域。根据峡谷的形态与分布,结合研究区内构造背景,讨论了峡谷“直线型-蛇曲型”的形态演化进程,并依据树枝型峡谷主干谷的形态信息,推测存在“蛇曲型-树枝型”、“直线性-树枝型”的形态演化进程。     

船载多传感器一体化测量数据实时存储方法研究

基于船载水陆一体化测量系统，设计一体化测量数据存储格式、多线程网络通信、时间同步控制以及时间匹配技术，实现船载多传感器一体化测量数据实时存储功能，并将采集的多源数据统一存储到文件中。实验证明，该存储方法能有效提高系统的集成度，克服多传感器存储效率冗余的缺陷，提高测量数据存储性能。     

基于遗传算法的BP网络实现海底底质分类

本文利用灰度纹理共生矩阵和两个分维数作为特征矢量,采用遗传算法训练BP网络,进行海底底质监督分类。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得了理想的效果。     

水下成像声纳计量测试及量传溯源技术研究

为保障水下探测量值准确可靠,研究水下成像声纳计量测试方法及量传溯源技术。基于大型试验水池和位移/回转机构,采用比较校准法对成像声纳声学参数和几何参数进行了计量测试,以全站仪、标准水听器、信号采集器、标准目标块套组作为计量主标准器,完成了对成像声纳工作频率、波束宽度、成像距离和鉴别阈的计量性能试验。参考标准值与标称值比对结果表明,被检成像声纳工作频率示值误差0.059kHz,垂直波束宽度示值误差-0.07°,水平波束开角示值误差1.3°,成像距离优于180m,鉴别阈5cm,并给出了测量结果的扩展不确定度。海洋测绘仪器计量标准的建立,有助于规范评价国内外产品的关键性能,保障测量成果质量。     

多波束声纳图像整体灰度不均匀及中央波束区反射异常校正方法

多波束声纳图像多条带之间存在灰度不均匀,中央波束区反向散射强度数据存在异常,不利于进一步利用回波数据。论述了多波束声纳图像整体灰度不均匀的产生原因以及中央波束区反向散射强度异常的主要因素。对声纳图像灰度不均衡进行了有效改正,鉴于中央波束区数据的特点给出了对中央波束区的反向散射异常数据的改正方法。     

基于GDI+的多波束测深数据可视化研究

多波束测深数据的可视化处理是提高数据处理效率和精度的有效途径。本文针对多波束测深数据的密集、数据量大的特点,探讨了基于GDI+实现多波束测深数据处理可视化的基本流程和关键步骤,给出了几种实用的坐标变换模式,提出基于图像的绘图模式实现了多波束测深数据的快速绘制和刷新,提高了绘制和刷新速度,满足了测深数据可视化处理的要求。     

机载LiDAR测深中海底地形坡度的影响及改正EI北大核心CSCD

机载LiDAR测深ALB(Airborne LiDAR Bathymetry)是测量沿海地区地形图和水深图的最有效的技术之一,其通常是利用ALB海面和海底反射回波的峰值位置来计算水深值。然而,当绿色(532 nm)激光光束到达海底时,光斑范围内的具有坡度的海底地形会导致海底反射回波波形展宽、峰值位置偏移等现象,从而产生海底位置的不确定性,进而直接影响海底地形测量的准确性。为了减小这种影响,本文提出了一种机载LiDAR测深的海底地形坡度影响改正方法。通过考虑ALB激光光斑内海底地形的连续性,基于ALB激光光斑范围内局部地形参数模型FTPM(Footprint-scale Topography Parameters Model)构建ALB海底反射回波模型,通过定量分析不同水深、不同海底地形坡度所引起的海底反射回波峰值位置变化,以确定海底地形坡度对ALB测深的影响规律,进而构建ALB测深误差方程针对性地改正海底地形坡度引起的测深误差。本文采用中国南海甘泉岛附近海域所测ALB和多波束测深数据对所提方法进行了验证。结果表明,海底地形坡度影响改正后,平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)和中误差RMSE(Root Mean Square Error)分别减小到9.4 cm和12.3 cm,较改正前分别降低了35.6%和33.5%,对ALB测深数据处理具有参考意义。     

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。