海洋日变数据影响因素分析

日变改正和船磁方位改正是影响海洋磁测数据精度的主要因素,而船磁改正又会受日变改正精度的影响,因此日变改正对于海洋磁力数据精度而言至关重要。主要研究海洋日变数据与陆地日变数据之间的关系,确定海洋日变数据的可靠性。通过计算海洋日变数据随纬度和水深的变化率,并结合变化趋势、日均值等方面对数据进行分析,以期探索海洋日变与纬度、水深之间的关系,为海洋日变用于磁力日变改正奠定基础,从而提高海洋磁测数据精度。     

水深测量的误差因子分析

简述了现代海洋水深测量的基本特点;定性和定量地分析了由船速效应、波浪效应、定位中心偏心效应,以及测深仪发射声波延迟效应等测量环境效应引起的测量误差;推导了测量环境效应误差改正公式。计算机数值模拟结果表明,波浪效应是引起水深测量误差的主要因子。针对海洋水深测量环境效应的特点,提出了一些提高测量精度的方案和建议。     

海洋测深中的波浪效应改正技术

以GPS海洋测量手段为代表的现代海洋测量技术已经形成,海洋测量的测深、定位两大主题已得到较好的解决。但是,海洋水深测量数据的改正和归算理论与方法还需要进一步改进。本文对海洋测深中的波浪效应问题进行探讨,提出了波浪效应改正技术,为提高精密海底信息场测量与表征的精度,建立了海洋水深测量数据的改正和归算问题中由波浪效应引起的相关测深改正的数学模型。     

基于WorldView-2遥感影像的龙湾港浅海水深反演

根据遥感水深反演原理,利用海南岛龙湾港的WorldView-2多光谱卫星数据和海图水深资料,通过对水深进行0~2,2~5,5~10,10~15和15~20 m的分区处理、潮汐改正和海图水深数据与相应图像波段反射率值的相关性分析及回归分析,建立了浅海水深线性回归反演模型,开展了浅海水深的实际计算与精度分析。结果表明:对不同水深范围分别建立线性回归模型反演的水深精度要高于未分区建立的模型;分区模型中,多波段模型在0~5 m的反演精度最高,而双波段比值模型在5~20 m的反演精度最高,但是反演水深在最浅处的精度还有待提高。本文方法提取的水深与海图水深数据变化趋势基本相似,可以满足海洋科学研究对大范围浅水水下地形探测的要求。     

一种新型无人船海洋水深测量技术

在海洋测深中,由于波浪和潮汐的影响,调查船或无人船所测量的瞬时水深不能直接作为海图水深。本文提出了一种新型的无人船海洋水深测量技术,以评估搭载RTK和单波束测深仪的无人船用于海洋水深测量的潜能。首先,使用无人船所搭载RTK的厘米级精度高程数据,通过低通滤波剔除波浪信息,而获得海平面高程。然后,基于潮汐表和无人船海平面高程,构建了一种参考椭球面和海图的两个基准面之差的获取方法;在常规的海洋调查中,该基准面差通常需要由长期的验潮获得。最后,利用海图基准和无人船测量的瞬时水深的转换关系,计算出海图水深。在海南省蜈支洲岛周边海域,利用自研发的无人船“USBV”开展了相关海上实验,以验证所提出的技术方法。实验结果验证了该无人船海洋水深测量技术。     

水深测量误差成因分析

在海洋测量中特别是大比例尺海洋工程水深地形测量中,极易产生水深数据的误盖．根据作者的实践经验,分析了潮汐、风向、海浪和安装等因素对水深数据误差的影响,并提出在海洋测绘实施过程中应注意的问题及解决方法,以减少对测深数据精度的影响。     

基于潮汐模拟的印尼近海水深数据合成及评价

准确合理的地形水深是影响海洋数值模式模拟和预报的关键。印度尼西亚近海岛屿众多,地形复杂,单一来源的水深数据通常存在较大误差。潮汐数值模拟对地形极为敏感,且其计算量与海洋环流模式相比较小。因此,通过将基于不同水深资料得到的潮汐数值模拟结果与观测对比,能够在一定程度上反映所采用水深数据的准确性。利用FVCOM海洋数值模式建立了覆盖印尼近海的潮波数值模式,采用来自于ETOPO1和ETOPO5(美国地球物理中心发布的地形高程数据,分辨率分别为1′和5′)、卡里马塔海峡和巽他海峡海图水深数据,采用不同的合成方法制作了3套覆盖印尼海及其周边海域的融合水深数据,开展了印尼海及其周边海域的潮波模拟。模拟结果显示,在大洋中ETOPO1水深较为准确,在巽他和卡里马塔海峡、纳土纳海、爪哇海,海图水深更加准确,在阿拉弗拉海131°～135°E,以及卡奔塔利亚湾,使用ETOPO1和ETOPO5合成的水深模拟结果最优。基于这一结果,我们构建了覆盖印尼近海(100°～145°E,17°S～7°N)的融合水深数据,可为提高印尼近海海洋数值模拟精度提供帮助。     

众包水深测量的关键技术研究与分析

基于对众包测深技术的试验分析,探讨提高众包测深数据精度的技术与方法的可行性,以期理清众包测深数据处理流程。其中涉及时间同步、数据自动处理、潮位改正、声速改正等多个技术与方法,并结合实际众包测深试验数据进行了验证与分析。结果表明,本文所述方法提高了船用测深仪数据精度,即采用船载测深仪获得的水深数据结果可满足IHO-S 44标准1等要求,基本满足了航道水深监测的要求。其结果有利于及时掌握航道水深变化,保障航行安全;同时为增强全球海洋测深覆盖范围、更新航海海图、提高水深监测能力提供帮助。     

基于CatBoost和XGBoost组合模型的水深反演

为获取高精度的水深信息以满足海洋研究各领域的需要,提出一种CatBoost和XGBoost模型组合的水深反演模型。选取Sentinel-2A卫星遥感数据,以瓦胡岛为研究区域,引入CatBoost和XGBoost模型,对二者进行线性组合,构建CatBoost-XGBoost组合模型。实验结果表明：组合模型的决定系数、均方根误差、平均绝对误差以及平均相对误差分别为95.32%、1.29 m、0.86 m、20.51%,与单一模型相比,组合模型的水深反演精度有一定提高。     

基于高分一号卫星多光谱数据的岛礁周边浅海水深遥感反演

高分一号卫星作为我国首颗对地观测高分辨率卫星,充分挖掘其在海洋领域的应用潜力具有重要意义。以西沙群岛晋卿岛周边浅海水域为研究区域,应用国产高分一号卫星多光谱数据,在开展图像几何校正、大气校正和耀斑校正预处理的基础上,应用常用的双波段线性和对数比值模型开展晋卿岛周边浅海水深反演,并利用实测水深数据开展精度评价,对比分析不同模型反演结果,探讨影响岛礁浅海水深反演精度的可能因素。研究表明,双波段线性模型的反演精度要明显优于对数比值模型,更适合应用于晋卿岛周边浅海水深反演,其20m以浅水深反演均方根误差为1.8m,在5m以浅区域的均方根误差为1.14m,达到了目前浅海水深卫星遥感反演的精度水平。     

水深可见光遥感方法研究进展

水深测量对于水利、航运、近海工程等具有重要作用。在总结国内外水体遥感测深主要方法和研究进展的基础上,对水深遥感反演中各类模型存在的问题进行了讨论。结果表明:理论解译模型模拟了光在水体内的辐射传输过程,水深反演精度较高,但模型计算需要大量的水体光学参数且计算过程烦琐;半理论半经验模型对理论解译模型进行了简化,所需水体光学参数少且具有较好的精度而被广为应用;统计相关模型通过直接建立遥感图像光谱值和实测水深之间的相关关系而获得水深数据,且计算相对简单,但由于实测水深值与遥感图像光谱值的事实相关性无法保证,使采用该类模型反演的水深结果有时并不理想。提高水深遥感反演精度,必须进一步加强遥感器研究,充分考虑水体中的溶解、悬浮物质等信息干扰,科学构建水深模型和大气校正模型。     

利用海洋重力数据和水深数据的相关性剔除粗差

在进行海洋重力和水深测量的时候,由于各种原因会造成部分测量数据带有较大的误差或出现错误.根据海洋重力测量时同时进行水深测量的作业方式,通过实际测量数据,利用海洋重力数据和水深数据的相关性,介绍了在数据后处理中海洋重力数据和水深数据的相互参照作用,以判断测量数据的正确与否,便于删除错误数据,提高测量数据的质量.     

远海航渡式水深测量水位改正方法研究

针对远海航渡式水深测量作业中的潮汐改正难题,基于全球潮汐场DTU10模型及GPS无验潮测深两种改正模式,通过潮汐场预报精度评估、验潮站实测数据比对分析以及GPS大地高计算潮汐值等多种手段,开展了大范围、长时段、单测线情况下水深测量水位改正研究,形成了一套适用性强的航渡水深测量水位改正方法与流程,为面向全球的海洋水深测量资料处理提供了潮汐、垂直基准和水位归算的方法和技术支持。     

顾及空间自相关特征的机器学习水深反演方法研究

基于多光谱影像的水深反演方法是获取近岸水深信息的高效手段,然而反演精度低一直是制约其广泛应用的瓶颈。本文聚焦于实测水深与多光谱数据自身的空间自相关特性,提出在机器学习框架下将学习样本的空间自相关特征与统计互相关特征相结合,以提高水深反演精度。西沙北岛海域的实验结果表明：在实测数据量较小的情况下,相比传统机器学习,顾及自相关特征的新方法可获得18%的精度提升;而当实测数据量充足时,精度提升可达到27%。结果表明,将数据源的空间自相关特征融入机器学习算法中,可显著提升多光谱水深反演结果的精确性,进而为浅海海洋研究提供有效数据支撑。     

基于Landsat 8卫星的江苏北部近岸海域水深遥感反演研究

水深数据是进行浅海演变、潮滩冲淤分析的必备资料。遥感测深技术的发展,为海洋勘察开辟了一条新的途径。本文针对江苏北部近岸海域,按照不同的泥沙浓度和地形特征选取两个试验区,针对Landsat卫星选取合适的大气校正模型,然后引入因子提高数据的相关性,最后选取相关性高的波段并使用随机森林模型进行建模。结果表明,模型在试验区1的RMSE、MAE和R²分别为4.05 m、2.97 m和0.79;模型在试验区2的RMSE、MAE和R²分别为3.89 m、3.21 m和0.40。分段误差结果表明近岸反演的水深偏大、远海反演的水深偏小,中间区域偏差较小。综合所有误差,可知试验区1的水深反演模型精度较高,可以应用,而试验区2的水深反演模型精度较低,只能基本反映水深变迁趋势。研究结果可以用于分析江苏近海的冲淤变化趋势,从而更好地保护当地的生态环境。     

含沙水体水深遥感方法的研究

遥感测深技术是海岸、河口及其他水体水深测量的一种新方法,应用前景广阔。在海洋的近岸、河口处水体相对浑浊,利用可见光技术测深的精度依赖于建立合适的水深反演模型和考虑水体悬浮物质的影响。选择合适的水深反演因子和比较多种线性、非线性水深反演模型,通过对水体悬浮泥沙光谱特性的研究,建立了适于河口、近岸浅水浑浊水体并考虑悬沙浓度影响的水深反演模型。通过检验,由该模型反演的平均相对误差小于15%,在7~14 m的水深段反演效果更好,其平均相对误差小于8.5%。     

谈我国沿岸基本比例尺水深测量定位方法的改革

50年代到60年代我国沿岸海洋基础测绘工作主要为1:2.5万水深测图,70年代至今,沿岸基础测绘工作为1:1万水深测图。几十年来这些艰苦的测绘工作都是由我海军测绘官兵完成的,填补了一项又一项海洋测绘的空白,为国防和国民经济建设提供了及时、可靠的资料,所以《测绘法》明确规定我国海洋基础测绘工作由海军主管是历史的必然,也是对我海测官兵几十年辛勤工作的肯定。据此我们可以自豪地宣布:经我们测绘提供的各项成果具有国家水准,反映了我国海洋测     

序统计滤波估计检测海洋测深异常数据

根据海洋水深数据处理的要求，构建了海洋水深数据的序统计滤波模型，并根据水深异常数据的特点，提出了离差法判定水深异常数据，在遵循“舍深取浅”这一基本海洋数据处理原则基础上，设计了海洋水深异常数据检测的序统计滤波方案。实例分析表明，该滤波方案能够有效地检测并剔除零水深、负水深、孤立突跳水深，保留连续（个数多于（含）3个的）异常水深，在序统计滤波异常数据检测的基础上剔除粗差，能大幅提高粗差检测的效率。     

基于分段自适应算法的浅海水深遥感反演融合模型研究

对于水深光学遥感反演研究，虽然已经建立了大量的模型方法，然而对于不同水深段，同一模型的反演精度各异，且采用单一模型进行水深反演得到的整体反演精度未必最佳。为了提高水深光学遥感反演的整体精度，本文提出一种分段自适应水深反演融合模型，模型在误差估计的基础上，结合了对数线性模型、对数转换比值模型、改进的对数转换比值模型与多调节因子模型的优势。利用模型在西沙群岛东岛开展了水深遥感反演实验，从整体反演精度、不同水深段反演精度及逐米水深精度等角度进行分析，结果表明，分段自适应融合模型的整体精度最高，平均绝对误差为1.09 m，平均相对误差达到16.06%；分水深段来看，分段自适应融合模型在多数不同水深段内的反演效果均最好；从逐米精度来看，分段自适应融合模型在大部分逐米水深段的反演能力均优于其他模型。     

基于实测资料的内波振幅修正参数

针对海洋内波参数反演的技术难点,本文从原始内波动力学方程组出发,提出了一套更容易实现的内波波长反演方法,通过加入与波长、水深相关的振幅修正系数,得到了改进的内波振幅反演方法,并与实测资料进行了对比验证。结果证明,加入参数修正后的内波振幅精度得到了较大提高。