声呐探测技术在人工鱼礁建设中的应用

人工鱼礁作为海洋牧场的重要组成部分,在增殖和优化渔业资源、改善海洋生态环境、调整海洋渔业产业结构方面发挥着重要作用。人工鱼礁的规划设计、施工验收和后续的监测是建设海洋牧场技术方面的关键。为了充分发挥人工鱼礁的功能,需要对人工鱼礁开展精细及大规模的调查研究。传统的水下调查方式受限程度高,作业效率低下,而侧扫声呐可获取高分辨率的海底目标物图像,多波束测深系统可获取高精度的海底地形数据,两者结合可以给人工鱼礁的建设提供精确的海底地形地貌信息及人工鱼礁的空间信息,为人工鱼礁的设计、投放以及监测提供有效的技术支持。本文以目前国内外有关人工鱼礁建设的研究技术文献为基础,从人工鱼礁的前期选址、施工投放、空方量估算和后期监测等方面,归纳总结了水声技术及对应声学设备（侧扫声呐及多波束测深系统）在人工鱼礁建设中的应用,并对该技术应用前景做了展望。     

小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析

侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。     

可变尺度区域拟合模型的侧扫声纳分割方法

为解决现有侧扫声纳图像目标分割准确度不高的问题,提出一种联合最大熵去噪和可变尺度区域拟合模型的侧扫声纳图像分割方法。首先,计算图像一维熵,基于最大熵原则对侧扫图像进行降噪处理,提高图像质量,并根据峰值信噪比评判降噪效果;然后基于可变尺度区域拟合模型,采用高斯核函数对分割活动轮廓进行约束,分割降噪后的侧扫声纳图像。通过对含有不同目标物的侧扫声纳图像进行分割实验,验证了联合最大熵去噪和可变尺度区域拟合模型的有效性。     

天津海洋牧场人工鱼礁投放误差研究

合理的人工鱼礁布局可以为海洋生物提供适宜的生境,促进物种的多样性和生态系统的稳定。然而受多种因素的影响,人工鱼礁投放的实际位置与规划方案多有差异,致使人工鱼礁建设达不到预期效果。文章利用重心误差、外围面积误差、重叠面积误差以及礁体数量误差等4个指标来评价天津海洋牧场人工鱼礁的投放误差状况。结果表明,天津海洋牧场人工鱼礁投放的外围面积误差和礁体数量误差的平均值分别为-0.11和0.067,投放布局的准确性比较高;重心和重叠面积误差平均值分别为0.59和0.73,投放定位的准确性相对较差,需要进一步改进;从年际变化来看,2018年人工鱼礁投放的重心误差、重叠面积误差、礁体数量误差均有明显改善,仅外围面积误差略大,表明随着时间的推移,人工鱼礁投放布局和定位的准确性均已达到预期效果。文章量化了天津海洋牧场人工鱼礁的投放误差,成果可为提高天津海洋牧场人工鱼礁投放效果提供有益参考,为相关政策制定提供科学依据,并指导管理实践。     

基于改进YOLOX的侧扫声纳图像沉船检测方法研究

针对传统侧扫声纳图像沉船目标识别精度低的问题,引入深度学习,提出了一种改进的You Only Look Once X(YOLOX)目标检测方法。首先对收集的侧扫声纳沉船图像进行预处理,根据实测过程拖鱼的姿态、仪器设备不同等造成的成像差异进行数据增强与扩充,并构建数据集;其次以YOLOX为基础网络,根据侧扫声纳图像缺少丰富特征信息的问题,对网络进行改进,在网络的Spatial pyramid pooling(SPP)结构引入Softpool池化替换原来的池化,提取更多的细节特征信息;最后对改进前后的网络模型进行精度评估,验证改进网络的可行性。实验结果表明,改进后的网络在平均精确率均值(mAP)等精度评定指标中相较于原网络都有着显著提升,识别效果更好。该研究可为侧扫声纳探测中实时目标物检测提供研究基础。     

基于相位差测深声呐(PDBS)技术的莱州湾人工鱼礁探测

相位差测深声呐(Phase Differencing Bathymetric Sonar,PDBS),也被称作干涉式声呐(Interferometric Sonar),可以同步采集水深点云数据和双频侧扫声呐图像,完全适用于大范围的近海人工鱼礁探测。本文采用基于PDBS原理的Edge Tech 6205地形地貌一体化测量设备对莱州湾某海域海洋牧场投礁区进行全覆盖探测,获取了高精度水深数据以及双频侧扫声呐图像。对水深数据进行地形特征变量计算,精细刻画了研究区的微地形地貌特征,并结合侧扫声呐图像通过多数据融合实现了对鱼礁边界的精准识别。在此基础上利用地理信息系统中的空间分析方法对人工鱼礁的水下物理参数进行计算和统计,并探讨了研究区地形地貌的成因及其演化模式,最后论证了基于PDBS的近海人工鱼礁探测技术具有高效率、低成本、高精度等诸多优势。研究结果表明,研究区水深介于4.1~7.3 m,鱼礁分布区有较大的海底起伏且在礁体周围存在明显的沉降和冲刷现象;鱼礁总占地面积约占研究区的14.04%,总空方量共计2 528.22 m³,鱼礁高度介于1.26~3.63 m且呈正态分布。本研究为近海人工鱼礁探测提供了数据和技术支撑,具有较强的实践意义。     

联合小波和NLM滤波的侧扫声纳回波信号降噪

为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法.首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指...     

侧扫声纳图像中央区的自动确定和重建

侧扫声纳是海洋测绘领域的常用设备,为解决侧扫声纳波束模式带来的声纳图像中央区域质量较差的问题,提出了侧扫声纳图像中央区的自动确定和重建方法。首先根据侧扫声纳测量原理,基于波束模式,自动确定侧扫声纳图像的中央区域;然后根据图像强度梯度和像素可靠信息,计算图像重建区域的优先级;最后根据优先级顺序,采用基于样例的方法对中央区进行重建,提高侧扫声纳图像质量。研究表明,重建后的侧扫声纳图像无论是在主观视觉还是客观评价指标方面,都取得了满意的结果。采用本文所提方法得到的重建图像,能够清晰地反映海底特征,具有很好的应用价值。     

人工鱼礁研究现状及未来展望

人工鱼礁是建设海洋牧场的重要技术手段,鱼礁投放后有助于改善沿海渔业生态环境、保护增殖渔业资源。近几十年,随着人工鱼礁建设事业规模的不断壮大,各国专家学者对人工鱼礁进行了多方面研究。作者在前人研究的基础上,从鱼礁材料、结构设计、流场效应和数值模拟、鱼礁监测技术、管理体制、生态效益调查评估、经济价值评价等多个角度,对人工鱼礁的研究现状进行详细论述,最后从物理稳定性、监测管理、价值评估等3个方面提出人工鱼礁未来研究与发展的方向,以期为中国大规模人工鱼礁建设的可持续发展提供一定的理论依据。     

XTF格式侧扫声纳数据格式解析与应用

从侧扫声纳原理出发,深入分析XTF格式侧扫声纳数据文件组织结构与内容,通过软件开发实现对批量XTF格式侧扫声纳数据的自动解码,进而实现批量XTF格式侧扫声纳数据文件自动航迹提取、测线长度、测线走向、测线用时等统计信息计算,在短时间内不使用专门软件即可获取大量XTF格式侧扫声纳数据的基础信息,大大提高了此类数据的判读效率。     

侧扫声纳和多波束测深系统组合探测海底目标

介绍了侧扫声纳和多波束测深系统的特点,通过实例说明了侧扫声纳和多波束测深系统在海洋目标探测中的综合应用。综合利用多波束测深系统测量数据和侧扫声纳声像图,可有效增强不同观测数据的互补性,提高工程质量。     

基于K-means聚类与数学形态学的侧扫声呐图像目标轮廓自动提取方法

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、背景海底散射干扰严重,海底目标轮廓自动提取困难的问题,提出了一种基于K-means聚类与数学形态学相结合的海底目标轮廓自动提取算法。为克服噪声干扰,该算法首先利用中值滤波去除侧扫声呐图像中的强斑点噪声;然后采用K-means聚类算法对侧扫声呐灰度图像进行分割,并二值化,除去大部分海底背景噪声,初步提取出目标;接着利用数学形态学运算去除提取结果中的孤立噪点,并填充目标内部孔洞,得到连续化、圆滑的目标边缘;最后对处理后的侧扫声呐图像进行边缘检测,提取出目标轮廓。实验结果表明:该算法思想简单易行,具有很强的克服背景噪声的能力,自动提取的目标轮廓连续性较好,结果准确可靠。目前,在侧扫声呐图像目标轮廓提取过程中,主要采用人工方式,自动性较差,效率较低。本文算法可以实现目标轮廓的自动提取,提高效率,具有较强的实用价值。     

我国人工鱼礁开发建设的现状与前景

人工鱼礁是海洋牧场(或海洋农牧化)系统工程的重要组成部分。人工鱼礁的建设对整治海洋国土、建设海洋牧场、调整海洋产业结构、促进海洋产业的升级和优化、带动旅游及相关产业的发展、修复和改善海洋生态环境、增殖和优化渔业资源、拯救珍稀濒危生物和保护生物多样性、促进海洋经济持续健康发展等具有重大的战略意义和深远的历史意义。本文分析了我国人工鱼礁建设的发展历程和现状,介绍了人工鱼礁的功能,提出了人工鱼礁建设规划、设计与设置要求,以及发展前景与战略。     

基于三次样条函数的侧扫声纳定位数据平滑方法研究

针对侧扫声纳定位采样率与回波采样率不同步的问题,提出基于三次样条函数的定位数据平滑方法,将定位数据与回波数据一一对应,避免声纳图像产生空白区或像素重叠。实验数据结果表明:该方法可对定位数据进行较好的平滑,有效消除拖鱼因航向改变或航迹不稳而产生的航迹线折点,从而消除了声纳图像中的条形、扇形裂缝,解决了由采样率不同引起的声纳图像不连续现象,为后续地理编码图的处理提供了前提。     

侧扫声纳系统在海底障碍物扫测中的应用

针对海道测量中侧扫声纳位置精度低的问题,利用GPS定位数据、单波束水深数据和侧扫数据,研究侧扫声纳扫海测量中海底障碍物信息精化问题。海上试验数据表明：文中提出的多源水声测量信息联合扫测海底障碍物的方法,可改善单一侧扫系统目标探测的精度,对海底目标物扫测具有较好的适用性。     

关于青岛建设人工鱼礁改善近海生态和渔业环境的探讨

人工鱼礁的建设对整治海洋国土、建设海洋牧场、调整海洋产业结构、促进海洋产业的升级和优化、带动旅游及相关产业的发展、修复和改善海洋生态环境、增殖和优化渔业资源、拯救珍稀濒危生物和保护生物多样性、促进海洋经济持续健康发展等均具有重大的战略意义和深远的历史意义。探讨分析了青岛建设人工鱼礁的必要性、可行性,介绍了国内外人工鱼礁的建设状况,提出了人工鱼礁建设规划、设计与设置要求,以及青岛人工鱼礁建设的发展战略。     

基于侧扫声纳图像海底目标物提取方法

分析了侧扫声纳数据成像原理,利用凹凸目标成像与阴影的关系,依次采用二值化处理、中值滤波处理、开启与闭合操作、Canny边缘提取等多种图像处理的手段,实现了海底目标物的提取与定位,并通过实验验证了本方法的可行性。     

基于数学形态学的侧扫声呐图像轮廓自动提取

侧扫声呐图像特征自动提取的难点在于特征地貌边缘检测较困难,依据图像灰度突变检测得到的边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞。本文在对图像进行预处理和阈值化的基础上,采用数学形态学方法对图像进行处理,即用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,得到连续化、粗化、圆滑的特征区域边缘填充目标内部阴影且消除背景噪声。基于数学形态学的侧扫声呐图像特征自动提取的主要步骤为:首先对侧扫声呐图像进行预处理,然后进行灰度阈值化,接着采用数学形态学方法进行处理,最后对处理后的图像进行边缘检测,提取出特征地貌边缘。实验表明,采用数学形态学方法进行处理后,错断、离散的海底目标物变得连续,背景噪声大大减少,自动提取结果准确可靠。     

一维小波变换在侧扫声纳图像去噪中的应用

针对侧扫声纳呯信号中的斑点噪声问题,采用一维离散小波变换对信号在各尺度分解,采用非极大值抑制技术平滑信号,并对各层小波系数模极大值进行阈值化处理抑制噪声,讨论了不同阈值对去噪效果的影响。结果表明,尺度因子和阈值的选择对原数据能量保持影响不大,但对噪声抑制效果影响大。文中算例均能较好地保持边缘,边缘保持指数均在0.5以上。     

温跃层对侧扫声纳测量声图的影响

本文通过对实测数据的理论计算,分析了海水温跃层对侧扫声纳测量声图的影响,同时阐述了实测水温数据的预处理对侧扫声纳测量的重要性。