多波束测量边缘波束测深精度分析与评估

根据多波束测深系统边缘波束采集的异常数据云图,判别分析多波束测深系统的各误差源对边缘波束测深的影响,从理论上探讨声线折射所引起的测深误差与边缘波束角之间的关系,通过多波束测深工程实例的精度验证,结果表明:换能器安装的牢固程度和校准精度、测船定位和姿态改正与测深的时间同步性,对边缘波束的测深精度影响较大;声线剖面误差使得中央波束和边缘波束的测深偏浅或偏深,各波束的测深误差曲线呈现"哭脸"状或"笑脸"状,但对于各波束测深的综合精度,中央波束精度相对较高,两侧边缘波束精度相对较低。     

多波束点云滤波算法初步研究及适用性分析

为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。     

结合多波束点云强度和高程信息滤波算法研究

针对含有鱼群或水草等生物水域精确地形获取困难,存在大量贴近地表的噪声点且难以滤除等问题,提出一种结合多波束点云数据强度和高程信息的滤波算法。首先根据多波束原始点云数据的强度信息对数据进行初步分类,然后利用高程四分法选取地形种子点,最后根据种子点与周围点云数据的强度和高程信息,实现数据的准确分类,达到滤波效果。试验结果与形态学滤波算法、自适应坡度滤波算法对比分析,结果表明所提算法在含有植被和鱼群等生物水域滤波效果明显,Ⅰ类、Ⅱ类误差降低了6%和10%左右,总误差降低了7%左右,验证了所提算法的有效性和可行性。     

基于阈值自适应确定的多波束点云滤波算法

针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。     

点云直方图在多波束条带自动匹配中的应用

多波束测深是一种广泛使用的水下地形探测方式。当前多波束数据处理技术日臻完善,但是多波束条带间自动匹配仍存在较多问题。针对水下复杂环境、多波束自动匹配效果不佳的问题,采用点云直方图 (point feature histograms,PFH)自动匹配算法,对条带点云进行自动匹配。因直方图所在的高维超空间为特征描述提供一类量化信息,对点云对应曲面的多维姿态具有鲁棒性和适用性。因此,在多波束自动匹配算法中采用PFH算法。实验数据由6205侧扫多波束测深系统获取,并对实验数据采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)进行定性定量分析,验证本文算法的优势,并分析相关不足。     

海底管道检测与三维点云重建算法

随着海底油气管道的铺设规模越来越大,为防止管道油气泄漏而导致人员伤亡和财产损失,海底管道的日常巡检尤为重要。提出一种基于多波束点云的海底管道检测与三维重建算法,利用高频多波束声纳对水下管道进行成像,对声纳图像采用经典边缘检测算法检测管道边缘,得到相应的点云数据,将点云数据拼接成一组完整的空间点云集合,对点云集合进行三维重建。通过水池试验结果证明,提出的算法流程能够有效地实现水下管道的检测与三维重建,具有较好的工程应用前景。     

多波束与单波束测深数据融合处理方法

受声线弯曲的影响,多波束测深的边缘波束的数据质量较低,而单波束测深受声线弯曲的影响比较小。结合多波束覆盖面大和声速剖面误差对单波束影响相对较小的特点,研究了多波束和单波束的测深数据融合方法,利用同一位置单波束和多波束测深数据的差值,拟合一个与坐标位置相关的误差模型,并利用该误差曲面对多波束测深数据进行综合改正,从而提高多波束测深的数据质量。     

多波束测深边缘波束误差的综合校正

边缘波束误差是影响多波束测深数据精度的主要因素,数据精度影响其可信度和使用范围,也是进行相关研究的基础.多波束勘测系统声呐参数的精确校正、勘测区声场模型的建立以及实时勘测海洋噪声的合理剔除是影响边缘波束数据质量的关键因素,严重时甚至导致勘测数据出现沿测线方向的条带状假地形或地形位置偏移.上述因素对多波束勘测数据的影响是一个综合作用的过程,靠单一的校正或编辑方法很难提高采集数据的精度.以多波束勘测原理和声学理论为指导,以多波束实测数据为研究基础和分析对象,运用GIS面向对象方法,全面分析造成多波束勘测大误差边缘波束的原因,并探寻改善已勘测多波束大误差数据、提高数据精度的综合处理方法,最终以可视化的方式实现人机交互处理.该项研究成果已初步应用于海洋项目总图编绘工作,并取得了预期效果.     

MUSIC算法在国产多波束测深仪中的应用研究

针对现有以常规波束形成技术为基础的多波束测深算法中存在空间分辨率不足的问题,将子空间类高分辨算法MUSIC应用到国产多波束测深系统中,探索提高多波束系统空间分辨力的方法。对MUSIC算法原理进行了数学表达式推导和性能分析,并通过计算机仿真、湖上试验数据处理验证了本算法能降低回波到达角度的估计误差,有效地提高了空间方位估计精度,具有实际应用的可行性。     

基于相干原理的多波束测深新算法

为了改善多波束声纳的分辨率,提出了一种基于相干原理的测深新算法,对每一个波束脚印内的信号进行相干处理,获得了大量的海底深度值。在此基础上,采用新算法对仿真数据和某型号多波束测深声纳湖上实验数据进行处理。结果表明,相对于传统多波束测深算法,该算法可显著提高声纳海底测量的分辨率,获得大量的海底深度测量值。     

利用CUBE算法剔除多波束测深粗差研究

针对国内基于不确定度信息处理多波束测深数据相对滞后现状,将CUBE算法应用于大批量多波束测深粗差剔除研究。通过与人工交互编辑结果对比,表明CUBE算法剔除粗差效率较高并能保证测深成果质量,具有较高的推广应用价值。该研究对进一步优化我国多波束测深粗差处理算法也具有重要意义。     

多波束测深系统的验收试验与数据分析

本文介绍了多波束测深系统验收试验方案的制定、实施及数据分析,为多波束用户提供一整套实用的系统验收试验方法。     

多波束回声测深系统测量数据的分离提取方法

通过对Em系列多波束测深系统原始数据结构分析,提出了从原始测量数据中提取各种测量数据的技术方法,并编程实现了该方法。该技术方法对多波束测量数据的分析处理有重要的意义。     

一种改进的基于TIN的多波束测深数据抽稀算法

多波束测深数据具有海量性与冗余性特征,海量的多波束数据不利于海底DEM构建与海图生产。因此,对于离散的多波束测深数据,行之有效的抽稀算法在多波束测深数据处理与应用中尤为重要。文中分析了常用的数据抽稀算法在数据处理速度以及特征地形保留方面的缺陷,提出一种通过改进基于TIN的数据处理流程的抽稀算法,并对比分析了抽稀前后海底地形特征。实验结果表明,改进的抽稀算法在数据量增大时依然可以保持较高的抽稀速度,能有效地提高数据抽稀的效率,准确保留海底地形特征。     

多波束声呐水体影像沉船自动提取方法

为解决人工浏览水体数据耗时且无法保证结果可重复性的问题,提高数据的利用率和定量分析能力,通过分析水体数据的成像机理,提出一种基于单帧水体影像自动提取沉船目标的算法,利用噪声抑制、数学形态学方法检测目标边缘,根据海底统计特性识别海底,再结合深度特性实现海底与沉船目标分离。使用实测数据验证了沉船自动提取算法,且抗噪性较强。通过水体影像提取的目标信息能够弥补水深点目标模型分辨率不足的缺点,为后续目标三维精细建模奠定基础。     

基于CUBE算法的多波束测深数据自动处理研究

对CUBE算法自动处理多波束测深数据的模型建立、格网节点的多重估计和最优估值选取准则进行了详细介绍,深入分析了多重估计的实用性,并通过实测数据对该算法进行实现.利用了抗差Kalman滤波改进CUBE算法.通过模拟数据对改进的CUBE算法进行实验,验证了算法改进的必要性.     

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。     

多波束测深海底数字地形模型的建立

针对多波束测深数据集,采用改进的距离反比权重算法和多细节层次模型技术来建立海底数字地形模型（DTM）。结果表明：本方法具有较高的精度和效率,可以满足不同分辨率要求的DTM应用。     

基于多波束数据的声速误差自动改正方法

讨论了声速误差对多波束测深值的影响,在此基础上,建立了自动搜索等效声速剖面的改正方法。该方法利用多波束实测数据搜索等效声速剖面,取代实测声速剖面,可削弱声速误差的影响。实例计算表明,利用多波束实测数据建立的声速剖面自动改正方法,能够有效地消除声速误差的影响,并且在处理过程中不需要人工干预,较大地提高了改正效率。     

基于回波时间的多波束测深与声纳数据匹配方法

以多波束精确的水深数据为参照源,采用原始回波时间对多波束测深数据与其同源声纳数据进行匹配,从而获得高精度和高分辨率的海底影像数据,并避免了传统声纳图像处理过程中斜距改正所带来的几何形变。匹配结果采用光照图输出,并与三维水深图、原始声纳图像和CARIS处理后的声纳图像进行比较分析。该方法有效地提高了多波束数据的利用率,增强了对海底地形的探测分辨率。