顾及局部地形改正的GGM海底地形反演

研究了顾及局部地形改正的GGM(gravity-geologic method)海底地形反演方法,采用该方法反演了印度洋Rodriguez三联点区域的1'×1'海底地形模型,说明了反演计算过程及结果的有效性。同时将该方法应用于南中国海内4°×4°区域的海底地形的反演。与船测海深比较发现,在研究区域内,GGM方法反演得到的海深模型精度优于ETOPO1模型,并且在南中国海研究区域内,改进方法大大提高了海底地形的反演精度。     

采用重力异常的导纳理论推估海底地形

系统探讨了采用重力异常的导纳理论推估海底地形的方法。在频率域内对海底地形和重力异常的相关性进行了分析,确定在20~300 km波段内两者相关系数最高,适合通过重力异常反演。以皇帝海山链为例,分别采用未补偿导纳模型和顾及挠曲补偿的导纳模型开展研究,其中涉及的地壳厚度和有效弹性厚度等参数通过均衡响应函数法得到。引入余弦低通滤波器,有效地解决了向下延拓过程中产生的高频震荡问题。算例结果表明,采用重力异常的导纳理论能够有效地反演海底地形,结果真实可靠,反演模型的相对精度在6%左右,与ETOPO1模型相当,且能够刻画出ETOPO1模型中未显现的地形细节。由于地形变化剧烈,反演模型在海山链沿线附近精度不甚理想。     

应用重力地质方法反演皇帝海山的海底地形

论述了采用重力地质方法(GGM)反演海底地形的基本原理,并使用该方法计算了皇帝海山南部的海底地形模型,与现有的海深模型和船测海深数据相比,其精度略高于ETOPO2模型。与经典方法相比,GGM方法不需引入先验模型,不必考虑海底的均衡状况,模型简单,易于计算。     

利用重力异常反演马里亚纳海沟海底地形

为了尽可能利用海面重力数据所含地形相关信息, 提升依据重力数据反演海底地形结果质量, 选择南中国海为试验海区, 详细研讨了频率域不同阶次海底地形正演恢复海面重力异常和重力异常垂直梯度在不同海底地形环境下的影响。数值分析试验结果表明, 一次项海底地形正演结果对重力信息贡献起主要作用, 随着海底地形阶次的增加, 相应阶次海底地形正演海面重力信息的幅度不断减弱; 海底地形起伏剧烈且起伏幅度较大海区, 高阶次海面重力异常和重力异常垂直梯度变化明显, 而地形平坦海区正演的海面重力信息变化微弱; 重力异常垂直梯度相比重力异常对海底地形高频部分更加敏感, 在试验海区依据海面重力数据反演海底地形过程中, 若输入数据源为重力异常, 建议顾及至二次项海底地形, 若输入数据源为重力异常垂直梯度, 建议顾及至三次项或者四次项海底地形, 从而尽可能利用海面重力数据所包含信息。     

利用多元回归分析反演西南印度洋区域海底地形

针对海底地形与重力异常和重力异常垂直梯度在相应频段呈现强线性相关的特点,引入多元回归分析技术,提出并详细推导了联合多元重力数据的海底地形建模方法。然后,在西南印度洋SWIR(Southwest India Ridge)所在部分海域开展了海底地形反演试验及地形地貌分析研究。试验结果表明:6种海深模型中,基于多元回归分析技术构建的海深模型(BDVG模型)检核精度最高,相较于S&S V18.1模型和ETOPO1模型精度分别提高了11.51%和57.81%左右;2000 m以上水深海域,各个海深模型的检核精度较高,相对误差波动较小,反映了深海海域具有良好的反演效果;地形起伏剧烈海域或者浅海海域,BDVG海深模型,相较于以重力异常和重力异常垂直梯度作为单一输入源建立的BDG模型和BVGG模型相对误差及相对误差波动变化较小,反映了BDVG模型拥有更好的稳定性,从而体现了联合反演的必要性和优势。Indomed FZ—Gallieni FZ上唯一轴部缺失裂谷洋脊段(27洋脊段)目前属于岩浆供应充足阶段,构造作用的海底扩张对其影响较小;同时由于对称裂离方式影响,27洋脊段沿轴南北对称分布有地形隆...     

美国的海底地形测绘产品

本文主要对美国底地形产品，从纸质图到目前建立的各种数据库作一详细的介绍。     

改进的重力地质法及其在中国南海地区海底地形反演中的应用

为进一步提高传统重力地质法（gravity-geologic method,GGM）反演海底地形的精度,顾及海底地形非线性项对GGM进行改进。采用改进的GGM反演了中国南海地区空间分辨率为1’×1’海底地形模型,并利用船测水深检核点对反演结果进行了精度评定,验证了所提方法的有效性。研究结果表明,忽略海底地形非线性项会在起伏约2 km的山区引起约50 mGal偏差;改进的GGM能有效地从短波重力异常中恢复海底地形的非线性项;获取的海底地形结果与ETOPO1、SIOV23.1及传统GGM反演模型相比具有最高的精度,与检核点差异的均方根为130.4 m;与传统GGM法反演结果相比,改进GGM获得的结果在黄岩海山链附近精度提高10.8 m,在中沙群岛附近精度提高4.7 m。     

联合多源重力数据反演菲律宾海域海底地形

对比分析重力-海深的“理论导纳”和实际数据的“观测导纳”,获得研究海域有效弹性厚度理论值为10 km。联合重力异常和重力异常垂直梯度数据,应用自适应赋权技术,采用导纳函数方法构建菲律宾海域1'×1'海底地形模型。试验发现,当重力异常垂直梯度反演海深结果与重力异常反演海深结果的权比为2∶3时,所构建的海深模型检核精度最高。同时,联合多源重力数据反演海深能够综合重力异常和重力异常垂直梯度在对待不同海底地形上的反演优势,生成精度优于单独使用重力异常数据和重力异常垂直梯度数据反演的海底地形模型。以船测数据作为外部检核条件,反演模型检核精度略低于V18.1海深模型,而相较于ETOPO1海深模型和DTU10海深模型检核精度分别提高了27.17%和39.02%左右;反演模型相对误差的绝对值在5%范围内的检核点大约占检核点总数的94.25%。     

顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法

针对目前常用的反演海底地形方法主要考虑海底地形和卫星测高重力数据线性趋势项而忽略非线性项影响现状,提出了顾及海底地形非线性项的最小二乘配置反演方法.选择日本海某海域作为目标海区,利用卫星测高重力异常和重力异常垂直梯度数据作为输入源进行了方法试算并构建了相应的海深模型,然后以实际船测海深作为外部检核参考,评估了反演模型效...     

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。     

CHAMP重力卫星结果在中国海及邻近海域的初步分析

利用世界上第一个采用高低卫_卫跟踪技术的CHAMP重力卫星计划导出的全新的高精度全球长波重力场模型EIGEN_1S结果 ,根据二维高斯滤波原理 ,基于相同空域尺度对卫星重力结果和由卫星测高解算的几种版本的海洋重力异常数据进行了长波部分的分析研究。结果表明 ,在中国海及其邻近海域卫星重力数据与卫星测高解算的海洋重力异常数据之间存在明显的偏差。     

海底地形及其变化可视模型的研究

本文介绍了黄海海底辐射沙洲与潮汐通道的可视模型以及建模的方法。根据该海区３年的测量数据，通过分形内插，生成连续多年时／空水深数据序列。然后建立一组反映海底地形及其变化的数学模型。在此基础上，通过可视化处理，形成该区１９６８至２０００年海底地形及其变化的多种可视模型。     

一种多波束声速剖面反演与海底地形校正技术

为了解决在多波束测深中声速剖面代表性误差会造成平坦海底地形凹凸变形的问题,提出了一种基于海底观测值的声速剖面反演与海底地形改正技术。该技术利用波束入射角以及单程回波时间信息,建立波束位移与误差声剖的函数关系,采用间接平差与LM（Levenberg-Marquardt）法反演得到与实际声速剖面相近的改正声速剖面,从而达到校正海底畸变地形的目的。海上实验数据验证表明:与含有误差的海上声剖值相比,反演改正后的声剖值更接近海上实际声剖值;水深改正的相对标准差降低50%以上,有效地削弱了畸变海底地形的影响。     

全球海底地形精细建模进展与发展趋势

精细的海底地形模型在海底板块构造运动、水下载体航行保障、海洋资源勘探等方面具有重要作用。回顾国内外海底地形探测技术和模型构建的发展,讨论当前全球海底地形精细建模的研究现状和面临的主要挑战,总结今后全球海底地形精细建模的发展趋势,认为基于卫星测高技术的海洋重力场反演仍是未来全球海底地形精细建模的主要技术手段,并且新体制测高卫星如双星跟飞测高和SWOT(surface water ocean topography)二维海面高测量任务将为进一步提升海洋重力场以及海底地形模型精度提供数据源,结合地形复杂度优化海底地形反演理论方法有望带来理论创新,探索人工智能技术用于海底地形精细建模值得关注。     

一种海底底质与地形的信息叠置可视化方法及应用

海底底质与地形对舰船航行、锚泊、登陆、海底管线铺设等海上活动具有重要的影响。此文提出了一种基于底质Voronoi多边形操作,并与地形信息进行叠置运算的可视化分析方法。通过构建底质Delaunay三角网,生成底质Voronoi图,合并同底质且相邻的Voronoi多边形,实现了海底底质分布的可视化。在此基础上,实现了底质与地形的信息叠置。通过试验数据验证了所提方法的有效性,并在路线选择和活动区域提取等应用中进行了尝试。     

利用测高重力梯度异常反演中国南海海底地形

根据位理论和挠曲均衡补偿理论,推导了重力梯度异常垂直分量与海深之间的关系。利用Geosat、ERS-1/2、T/PJ、ason-1、EnviSat-1卫星测高数据计算得到的南海海域重力梯度异常垂直分量,采用FFT求解法,反演了南海海域的海底地形,并与LDEO船测海深数据进行了比较,两者之差的RMS较大,在大于5 000m的海域达到了595.1 m。     

海底地形测量技术现状及发展趋势

简要回顾了海底地形测量技术的发展历史;详细介绍了船基声呐、机载激光、海岸带一体化测量海底地形技术及3种反演海底地形技术,呈现了海底地形的立体、高效、高精度、高分辨率获取现状。并展望了海底地形测量发展趋势,认为研制超宽覆盖、高精度、高分辨率、轻便型多波束测深系统和研究声速影响改正模型、测深数据滤波方法及海底地形表达是未来声呐测深领域的核心工作,无人船测量将会成为一种重要的作业模式,机载激光雷达测深、基于声呐图像的海底地形恢复及深拖测量发展潜力巨大。     

利用扰动重力数据反演海底地形的高斯曲面函数估计方法

利用2017年1月—2020年12月的SARAL卫星测高数据反演得到南海海域1′×1′格网扰动重力数据,通过与船载重力数据比较,精度达到5.5 mGal。提出了利用重力数据及高斯曲面函数求解区域特征参数进而估计海底地形模型的方法,利用SARAL卫星反演获得的重力数据在南海海域开展了计算试验。结果表明,利用ETOPO-1先验模型,在10×10格网一组划分条件下估计得到的1′×1′海底地形精度相对于先验模型提高了约10 m;利用DTU18先验模型,在9×9格网一组划分条件下估计得到的1′×1′海底地形精度相对于先验模型提高了约9 m。计算结果表明,利用卫星测高反演得到的重力数据,通过高斯曲面函数解算获得的5个特征参数,可以在一定程度上代表相应区域海底地形的曲面特征,进而可在不依赖外部实测数据条件下对先验海底模型进行精化。对于曲面估计而言,格网划分越小,曲面函数就越能反映区域变化特征。因此,对于未来卫星测高技术发展而言,更高分辨率的重力场探测技术有望继续提升海底地形细节的反演能力。     

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。