一种基于水深点坡向关系的特征浅点提取方法

针对当前手工作业选取水深特征浅点效率低、易发生遗漏等不足,提出了一种基于数字海图水深点坡向关系的特征浅点提取方法。在对水深数据进行加权Delaunay三角网构建的基础上,利用空间规则确定不同水深点间的坡向关系,提取水深点集的隐含特征线,最后实现水深特征浅点的自动提取。试验证明:本文方法有效可行,可明显提高水深特征浅点提取的效率,避免水深特征浅点的遗漏。     

一种基于不确定度的水深控浅方法

针对目前广泛使用的经验取浅方法在安全可靠性上的不足,提出了一种基于不确定度的水深控浅方法。所提方法计算了原始观测和内插水深的不确定度信息,并基于不确定度信息设计了安全可靠的水深控浅模型,比对分析了两种水深方法的安全可靠性。实验证明：与经验取浅方法相比,所提方法可明显提高水深模型的安全可靠性,特别是在水深变化复杂的区域。     

多光谱浅海水深提取方法研究

利用我国南海某岛礁的TM数据和实测水深资料,试验性地研究了一种在不同底质反射条件下多光谱定量提取水深信息的方法,计算了浅海岛礁水深,取得了较好的应用效果和较高的测深精度.     

兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法

针对当前水深注记自动提取实现困难、精度不高及效率过低等问题,将卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型应用于水深注记的自动识别,结合水深注记空间分布及几何特性对传统模式识别算法进行了改进,提出了一种兼顾要素正确分类及精准定位的栅格海图水深注记自动提取方法。通过对海图切片邻域的定量扩张,建立了顾及要素完整性的海图自适应切分模型,克服了CNN模型应用于大幅面海图要素识别的局限性;结合预测框角点位置的空间关系分析及评估,设计了面向空域冲突的要素唯一性判定原则,解决了邻域扩张引起的水深注记重复识别问题;在此基础上,进一步论证了水深注记主点位置的空间分布规律,建立了考虑要素几何分布特征的连通域分析改进模型,实现了水深注记的精准定位及数值提取。试验结果表明：(1)本文方法较好地实现了水深注记的自动提取,在CNN模型实现水深注记分类及粗定位过程中,具有较高的查全率和分类查准率。同时,最终水深注记数值提取结果正确率较高,且主点位置能满足水深注记提取的特殊要求。(2)通过多种CNN模型应用于本文自动提取模型中的对比试验,对比不同CNN模型在本文自动提取模型...     

基于瞬时水深模型的最短时间航线自动生成算法

优化的海图航线设计是舰船安全、经济航行的先导和基础。本文提出了一种基于瞬时水深模型的最短时间航线自动生成算法。基于海图静态水深和海域潮位模型,构建瞬时水深模型,动态提取碍航区,并进行航线可行性分析;利用动态规划思想,进行最短时间路径搜索;采用矩形包络分析、相近节点搜索和冗余点删除等策略,进行航线优化。实验表明：本文所提算法,能动态分析航线可行性,搜索最短时间航线; 与传统的最短时间航线算法相比,所提算法可提取航行时间更短的航线;所提取的最短时间航线,与舰船航行的起始时间和舰船航速相关。     

基于反地形DEM的山顶点自动提取

提出反地形DEM(R-DEM)的概念及基于DEM数据建立.R-DEM的技术方法.试验中通过构建反地形汇流累积矩阵,将原始山顶点转化为反地肜上汇流累积量最大点,实现对山顶点的快速、高效提取.     

水深、扫海测量应用于港池、航道疏浚清浅

利用水深测量及扫海测量，对航道土方工程吸爬方法和抓斗方法疏浚后的港池、航道进行检测，及时发现施工中留下的浅点，解决疏浚工程中清理浅点和航行障碍物的问题，保证船舶航行及停靠的安全。     

江苏近海岸水深遥感研究

以江苏近海辐射沙脊群海域为典型研究区,通过实测水深数据和水体光谱测量与分析,发现对应TM3和TM4波段的水体光谱反射率对水深信息敏感,线性相关系数分别达到-0.561和-0.694。结合多光谱遥感信息传输方程所推导出的水深信息对数反演模式,针对本研究区TM4和TM3波段数据所建立的水深预测模式的复相关系数R2为0.4793,对0-15m水深,预测水深和实测水深之间拟合较好。利用TM5波段反射率、出露沙洲反射率以及海水反射率的差异,通过建立掩膜图像,可较有效地对TM遥感图像进行水陆分离,提取TM图像中海水部分,进一步可通过常用的图像处理软件绘制每隔5m的TM水深遥感制图、等深线图。随着高空间、高光谱、高辐射分辨率遥感技术的发展,对浅海水域的水深和水下地形进行遥感探测的技术方法和应用将会不断地深入开展。     

实时水深模型的一种构建方法

水深是表达海洋深度变化的基础数据,实时水深是舰船航行和海岸带军事行动的重要影响因子。本文从实用角度出发,采用海图水深作为静态水深,基于余水位订正的预报水位作为动态水位,提出了一种顾及实时水深区域变化特征的实时水深模型。实验表明,该模型实现了实时水深的快速求取,一定程度上可以满足航海和军事应用需求。     

水深点云数据快速检索方法研究

为了提高海量多波束水深点云数据处理时的检索效率,降低内存占用,本文设计了四叉树数据处理方案。水深点云数据四叉树检索方式如下：首先,根据四叉树结构,以序列化方式对文件进行存储与索引,实现水深点云数据检索速度的提高,节省了检索时间;其次,为了减少内存占用,以内存映射的方式对海量点云数据进行读取。将本文提出的水深点云四叉树检索与常规的遍历索引进行对比实验,结果表明：在点云检索数据量少于总点云数据量的3/4时,四叉树检索的效率比常规的遍历检索效率提高1倍以上;随着检索点云数据量的减少,四叉树检索效率比常规遍历检索效率更高,最大可达到30倍以上。     

Bathymetric mapping over coastal Andhra Pradesh using landsat Mss data

Satellite imagery can be used to map shallow water depth using techniques which utilize only a few selected depth sounding points as input. For the present work three different models were considered for water depth estimation, which relate different parameters with the water depth. The Landsat-4 MSS data of the sounding points were used for calculation of model parameters. Goodness of fit of the above models was tested using statistical tests, which showed that the exponential relation between water body radiance and water depth gives best fit for shallow water bathymetry. Contour map of water depths over the coastal region of Andhra Pradesh near Machlipattnam have been drawn with the help of the above models using remotely sensed data of the area.     

无人船近海水深测量与抗风浪能力评估北大核心CSCD

传统载人测量船吃水深,无法进行浅海水深测量,因此吃水极浅的无人船为近海水深测量提供了新途径。本文利用无人船无验潮测深与GNSS网络RTK技术,在不同的风浪条件下进行了近海水深测量试验;并从轨迹跟踪与水深测量精度方面,定量评估了无人船野外作业的抗风浪能力。结果表明:0~0.3 m浪、0~2级风是无人船近海测量作业的理想风浪阈值;风浪过大会导致无人船路径跟踪精度较低,难以保证测量成果质量。在理想的风浪阈值内,无人船无验潮测深技术能实现近海水深的高精度测量,满足相关测深规范要求,在近海水深与海底地形测量中具有广阔的应用前景。     

EGM 2008模型的无验潮测深技术

针对无验潮测深技术高程基准转换的精度和复杂性问题,该文提出基于EGM 2008模型的无验潮测深技术,从而解决无验潮测深经GNSS测得的瞬时WGS-84的参考椭球高向正常高转换难题。经测试,EGM 2008仅利用少量控制点修正系统偏差后,就可以满足长距离低等级的水准测量精度要求。将EGM 2008模型应用于无验潮测深,坐标转换误差和无验潮测深精度均达到cm级,突破无验潮测深高程基准转换的瓶颈,实现实时、高效、高精度的无验潮测深。     

基于菱形计盒分维估值计算的水深综合方法

文中提出一种基于菱形计盒分维估值计算的二倍数水深综合方法,对水深点群进行以菱形尺度单元进行分形计算,验证可行性;利用分维值确定目标比例尺下单位尺度内的压缩比,从而确定保留点数。该方法可以应用于快速确定综合目标点数,提高水深选取效率,且构建的菱形网可作为水深综合的参考网。     

软式扫浅在港池疏浚工程的应用

针对码头港池疏浚工程中浅点施工的难点,利用扫海测量进行港池检测,及时发现施工中留下的浅点。分析了GPS定位和信标系统在疏浚工程中的缺陷以及各种类型浅点的特点;介绍了软式扫浅的基本原理、构架和优势;阐述了用软式扫床法对分散型浅点进行扫浅的案例;解决了疏浚工程中清理浅点和航行障碍物的问题,保证了船舶航行及停靠的安全。     

机载激光测深海面扫描轨迹计算与分析

介绍了机载激光测控技术的椭圆扫描原理，推导出在椭圆扫描方式下计算激光海面扫描轨迹的数学模型，并进行了编程模拟运算，绘图和扫描特征分析。     

密集卷积残差网络的遥感图像融合

针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络.该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的...     

海底地形的识别与水深的综合

水深综合是数字海图综合的重要方面,也是其难点之一,在分析水深综合原则的基础上,提出了基于地形特征识别的综合模型,以分解其诸多约束条件,来实现水深的自动综合。     

Remote sensing and geophysical survey applications for delineating near-surface palaeochannels and shallow aquifer in the United Arab Emirates

This study integrates remote sensing data and geoelectrical dipole–dipole resistivity to delineate near-surface palaeochannels and shallow aquifer in the northern part of Abu Dhabi Emirate, United Arab Emirates. The shuttle imaging radar images and shuttle radar topographic mission DEM were used to delineate near-surface palaeochannels visually based on the contrast between bright and dark tone and automatically using the eight-direction flow model. The delineated palaeochannels were validated by comparing the textural features evident from advanced land observing satellite-phased array type L-band synthetic aperture radar images and determining whether these patterns were different. Field observation and geoelectrical dipole–dipole resistivity method was used to define the depth of palaeochannels and lithology of the shallow aquifer. The remote sensing and geophysical investigations in the UAE, including the study area, indicate the presence of buried palaeochannels with south-west and north-west flow directions from Oman Mountain. The study area can be of economic importance to the local population.     

基于ImageNet预训练卷积神经网络的遥感图像检索

高分辨率遥感图像内容复杂,细节信息丰富,传统的浅层特征在描述这类图像上存在一定难度,容易导致检索中存在较大的语义鸿沟。本文将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索,首先分别提取4种网络中不同层次的输出值作为高层特征,再对高层特征进行高斯归一化,然后采用欧氏距离作为相似性度量进行检索。在UC-Merced和WHU-RS数据集上的一系列实验结果表明,4种卷积神经网络的高层特征中,以CNN-M特征的检索性能最好;与视觉词袋和全局形态纹理描述子这两种浅层特征相比,高层特征的检索平均准确率提高了15.7%~25.6%,平均归一化修改检索等级减少了17%~22.1%。因此将ImageNet上预训练的卷积神经网络用于遥感图像检索是一种有效的方法。