基于Landsat-8遥感影像和LiDAR测深数据的水深主被动遥

主被动遥感结合反演远海岛礁周边水深信息,不仅可以有效弥补传统测深方法覆盖范围小且费时费力的不足,也可为航运安全、海洋减灾、生态环境保护等领域提供基础资料。以夏威夷瓦胡岛周边水深反演为例,应用Landsat-8多光谱遥感数据和机载Li DAR测深数据,开展了不同密度Li DAR测深数据对水深多光谱遥感反演精度的影响分析、不同水深网格化处理方法对水深遥感反演结果的影响分析和基于少量Li DAR控制区块的大区域水深反演能力分析三方面的研究工作。结果表明:(1)Li DAR测深数据密度的改变对水深反演结果的影响不大,变化后的水深反演结果与原始的水深反演结果相比,平均相对误差变化在0.3%以内,平均绝对误差变化在0.03m以内;(2)采用均值格网处理方法的多光谱遥感水深反演精度要略高于采用中值格网处理方法的水深反演精度,具体体现在均值的平均绝对误差要比中值的低0.04~0.05 m,平均相对误差低1%~10%,反演结果的残差分布显示在0~2 m和20~25 m的水深段内均值统计法的残差分布更集中且其平均值接近于0 m,而在其它水深段二者的残差分布基本相同;(3)基于少量Li DAR控制区块的大区域遥感水深反演结果较为理想,两个检查区块的水深反演结果 R2、平均绝对误差和平均相对误差分别为:0.877,1.66 m,3.5%和0.941,1.62 m,28.4%。反演结果分段分析表明各水深段内反演的精度都比较理想,平均绝对误差除20~25 m水深段外,均低于2.5 m,平均相对误差除0~2 m,2~5 m外,均低于25%。     

新型张力腿式储油处理平台的动力响应分析

针对目前小油田早期生产中存在的不足,提出一种适用于浅水海域的新型张力腿式储油处理平台,该平台主要由储油箱、浮箱、吸力桩、系泊链和甲板结构构成,具备原油处理和储存功能。应用非线性时域耦合分析法,研究了有义波高、平均波周期、水深对该平台的运动响应和系泊链张力的影响。计算结果表明,波高对平台动力响应有较大影响,有义波高每增加0.4 m,平台水平位移相应增加0.408 m,而系泊链力随有义波高的增加呈准线性增大;波周期对平台水平运动影响显著,平均波周期从6.5 s逐级变化至8.5 s时,最大水平位移自3.760 m渐增至5.467 m,而波周期对系泊链力影响较小,变化率一般小于10%;该新型平台对水深大于20 m的浅水海域有良好的动力特性,而对水深小于20 m的海域却表现异常。因此,该新型张力腿式平台能满足水深不小于20 m浅海区的油田早期生产需要。     

鲁西北西向断裂系与沂沭断裂带晚中生代演化关系及其动力学背景探讨

晚中生代是华北地块构造演化的转折时期。由出露于沂沭断裂带、鲁西地体、鲁东地体的中生代地层、岩浆,结合断裂活动年代学、区域地质等资料分析,可以将沂沭断裂带晚中生代构造演化划分出距今约160Ma、130～110Ma、90～80Ma等3个关键时期,并分别与左行压剪、左行张剪、右行压剪构造活动相对应。晚中生代沂沭断裂带与鲁西北西向断裂系间的几何学、运动学、年代学的共轭匹配关系表明,它们为特定构造动力学背景下形成的一组共轭断裂系。同时对鲁东地体晚中生代构造演化、鲁东北西向断裂系特征,以及沂沭断裂带、北西向断裂系晚中生代构造演化的动力学背景进行探讨。     

流速仪法测流最小水深计算公式推导

在<河流流量测验规范>中,规定了流速仪法测流垂线、流速测点的分布位置和布置测点时的最小水深,[1]也有这方面的刊载,并列举了部分计算公式,但公式考虑不够全面,而且还不符合规范要求.本文依据规范,按流速仪测点布置情况,分析推导出了具体完整的计算公式,并对测点布置方案选择提出了相应的建议.     

基于GF5-AHSI遥感数据的横沙浅海水深反演

高光谱遥感水深反演是一种对传统水深测量方法的补充,具有方便、快捷、经济等突出优势。本文研究区位于上海横沙,属于典型滩涂浅水区,研究数据包括GF5-AHSI高光谱遥感数据和同时期的水深数据。通过数据变换和相关分析等方法提取建模参数,利用单波段比值模型、多元线性回归模型、最优标度回归模型和BP神经网络模型实现该区域水深反演,并对4种模型反演结果的准确性进行了验证和比较。研究发现：最优标度回归模型优于其他3种模型,R2达到了0.972,RMSE为0.47 m,适用于横沙浅海水深反演。     

基于水深分段选择因子的多光谱影像反演水深

岛礁周边海底地形精密测量是海洋测绘的难点问题之一,利用多光谱卫星能精确测定岛礁周边水深地形,是传统岛礁水深测量有效的补充方式之一。本文以蜈支洲岛周围水域为研究区域,提出了基于BP神经网络水深分段选取反演因子的方法,利用WorldView-2数据和多波束实测数据建立多模型,整合预测的各段水深获得海底地形。实验表明,本文方法能充分利用水体的光谱特性,与单一BP神经网络模型结果相比,MRE降低了6.4%,RMSE降低了1.2 m,是一种可行的多光谱水深反演的方法     

海底底质分类支持下的WorldView-3多光谱影像浅海海域水深反演

近几十年来,基于遥感影像进行水深反演一直是国内外学者研究的热点。本文使用WorldView-3高分辨率卫星影像,结合卫星测高数据,以中国海南岛附近的蜈支洲岛及其附近海域为主要研究区域,在进行数据预处理、底质分类之后,分别通过多元线性回归模型、Stumpf对数比值模型和BP神经网络集中对岛屿周围0～20 m水域的水深进行反演和结果分析。结果证明,对这3种模型而言,在进行底质分类之后精度都会明显提升。其中,BP神经网络反演水深精度最高(均方根误差范围为0.2～0.7 m),多元线性回归模型次之(均方根误差范围为0.3～0.8 m),对数比值模型精度最低(均方根误差范围为0.6～1.1 m)。     

不确定度在多波束测深数据质量评估中的应用

在海道测量中,由于无法对测量数据进行多余和重复观测,因而不能精确测定各种误差,同时也几乎没有测量成果质量的控制指标,这正是多波束测深数据质量评估所面临的现实且急需解决的难题。基于国际海道测量规范S-44(5th)的要求,研究了不确定度在多波束数测深数据质量评估中的应用。通过实例分析可知,测量结果的可用性在很大程度上取决于其不确定度的大小,不确定度越小,说明测量结果质量越高,越具有可靠性。因此,将不确定度充分合理地应用于多波束测深数据处理和评估是一种最为理想的途径。     

机载激光测深技术

首先基于海水的光学特性介绍了机载激光测深原理,然后根据国内外的研究现状介绍了机载激光测深系统的性能指标和系统构成,最后介绍了在海底地形测量、障碍物探测、近岸海洋工程建设等方面的应用。为从事机载激光测深系统研发和应用的技术人员提供相关原理和背景参考。