关于我国海域无缝垂直基准构建方法的讨论

本文系统分析了海洋测绘垂直基准在海洋勘测、海洋开发海洋权益维护中的迫切性,提出我国海域无缝垂直基准构建的方法、实施的具体流程及需要解决的关键技术,目的是推动现代海洋测绘垂直基准框架体系的建设。     

基于Sentinel-1A数据的多种机器学习算法识别冰山的比较

冰山识别对于海洋环境监测和船只安全运行等具有重要的意义,是北极航道开通和北极开发过程中的重要内容。采用合成孔径雷达(SAR)影像进行冰山识别具有独特的优势,多种机器学习算法均可用于SAR影像的冰山识别中。为了最大限度地发挥机器学习算法的性能,有必要对不同机器学习算法及其搭配使用的特征与特征标准化方法进行评估,从而进行最优冰山识别方法的选择。因此,本文基于Sentinel-1A SAR影像,采用多种机器学习方法、多种特征组合及多种特征标准化方法进行冰山识别,并比较各流程方法的识别性能差异。采用的机器学习算法包括贝叶斯分类器(Bayes)、反向神经网络(BPNN)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM);特征标准化方法包括Min-max标准化、Z-score标准化及log函数标准化;数据集是含有12个SAR影像特征的969个冰山与非冰山样本,样本主要位于格陵兰岛东海岸。分类效果采用接收者操作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)进行衡量。结果显示,最佳搭配下的RF的AUC值最高,达到了0.945,比最差的Bayes高出0.09。从识别率上来看,RF在冰山查全率为80%的情况下非冰山查全率达到92.6%,效果最好,比第2位的BPNN高出1.4%,比最差的Bayes高出2.6%;BPNN在冰山查全率为90%的情况下非冰山查全率达到87.4%,比第2位的RF高出0.8%,比最差的Bayes高出2.7%。上述结果表明,对冰山识别而言,选择最优的机器学习算法和最佳的特征与特征标准化方法都是十分重要的。     

网解和PPP解的等价性

证明了PPP解与网解的等价性,比较了网解和PPP解模式下的位置和对流层延迟参数的解算结果,实验验证了这两种GPS解算模式下参数解的等价性。     

索约卡宾达跨河大桥水下地形测量及分析

介绍了索约卡宾达连接线之跨河大桥前期水深地形调查测量方案,分析了水深测量成果,提出了具体实施办法。     

Simrad EM多波束反向散射强度数据精处理研究

本文在探讨多波束反向散射强度与海底底质类型关系的基础上,主要针对目前广泛使用的Simrad EM系列多波束,详细描述了在数据获取期间系统进行的实时补偿,分析了反向散射强度数据中残留的入射角和波束模式指向性等因素的影响,给出了相应的改正方法。计算结果表明,本文给出的方法可对反向散射强度数据进行有效的处理,为正确使用声纳图像进行海底底质的判读提供了保证。     

中国沿海GPS站用于潮波系数提取分析

首先给出了基于GNSS-MR技术提取潮波系数的原理与方法,然后利用布设在浙江省石浦港验潮室屋顶的GPS站DSPU实测数据对潮波系数进行了提取,并与验潮站实测潮位调和分析结果进行了对比分析。实验结果表明GPS-MR反演潮位与验潮站实测潮位值吻合较好,相关系数优于0.97;GPS-MR反演潮位与验潮站实测潮位获取的潮波系数基本一致,除M2、S2外其它差异较小。两者获取的潮波系数差异主要因为DSPU测站观测环境极大地影响了GPS-MR提取潮位精度。沿海GNSS站用于潮位监测和潮波系数提取,将进一步拓展沿海GNSS监测站的应用领域,在一定程度上可弥补验潮站的不足。     

起伏地形条件下侧扫声呐探测存在的问题及改进方法——以海底管道检测为例

基于海底管道的检测数据,讨论了起伏地形对传统侧扫声呐探测结果的影响,为起伏地形条件下应用侧扫声呐探测海底管道的调查方案设计、探测精度优化提供参考。研究表明:海底管道周边存在的冲刷槽以及堆积体等复杂地形对侧扫声呐探测有遮挡效应,测量过程中需控制拖体与目标物的相对位置,保证有效覆盖,避免漏测;根据区域地形分布特征,海底跟踪时通过手动设置符合整体地形走势的水深值,忽略小规模起伏地形对拖体高度取值的影响,可有效降低斜距改正后平面位置偏离及目标物的形态畸变;分析了地形起伏的影响因素(k)对海底管道出露及悬空高度计算结果的影响,通过几何近似和简化,提出了海底管道出露及悬空高度计算结果改进方法,并应用该方法对已知管径的海底管道进行了验证,修正后管径反演值的绝均差和均方差都减小为原来的10%左右,可供侧扫声呐数据解释借鉴。     

基于弱纹理块的噪声估计方法在侧扫声呐图像去噪中的应用

侧扫声呐图像受混响效应影响导致侧扫声呐图像斑点噪声强,边缘模糊,纹理较弱,严重时还会掩盖海底地貌。噪声方差是许多侧扫声呐图像变换域去噪算法的必要参数。指出了侧扫声呐图像在乘性噪声的影响下灰度值溢出的问题,并且以侧扫声呐图像中乘性噪声为背景,考虑灰度值范围对乘性噪声的抑制作用,提出了一种基于弱纹理块的噪声估计方法。算法主要根据噪声的散射模型,将侧扫声呐图像经过幂变换和对数变换,将服从瑞利分布的乘性斑点噪声变换为高斯白噪声,基于变换图像的梯度协方差矩阵和弱纹理块的动态选择,以迭代的方式确定噪声方差。实验结果表明:该算法能够去除灰度值溢出现象对噪声估计的影响,在高亮区域及背景区域的噪声估计结果稳定准确。     

多系统GNSS浮标潮位提取精度研究

为实现多频多模GNSS浮标在远距离海洋潮汐测量中的应用,基于精密单点定位(precision pointing positioning,PPP)数据处理策略获取潮位信息,以压力验潮仪为参考,对GNSS浮标测量海面高进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),滤去高频波浪和噪声,获取潮位进行精度分析。结果表明:多系统可以提高PPP解算潮位精度。GPS/GLONASS双系统和GPS/GLONASS/Bei Dou三系统PPP提取潮位与验潮仪潮位差值的最大误差均小于18cm,RMSE小于6. 5cm。因此,多系统PPP解算GNSS浮标海面高可以实现远离海岸的潮位获取与监测,能够提高海上潮位测量的效率。     

EOF重构声速剖面对深水多波束的声速改正分析

声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法(Empirical Orthogonal Functions,EOF)构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。