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机载激光测深技术因其特有的优势备受关注,但现阶段其探测能力有限,为解决其适用范围问题,本文利用VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)数据对南黄海区域的激光测深性能进行评估,首先利用外业实测数据和卫星影像反演南黄海区域的490 nm波段漫衰减系数,其次建立490 nm和532 nm波段漫衰减系数之间的线性关系,最后以CZMIL(Coastal Zone Mapping and Imaging LiDAR)系统为例评估了南黄海区域激光测深能力,并给出了江苏沿岸海域CZMIL系统的适用范围。研究结果表明:CZMIL系统在南黄海区域的最大测深能力范围为0.5~40 m;理论最低潮面时,江苏沿海海域CZMIL系统的适用范围约为4 700 km2。 相似文献
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高分辨率测深侧扫声纳系统(HRBSSS)是一种用于获取海底微地形地貌的声学探测设备。在简要介绍其工作原理、主要误差源、数据处理与偏差校准方法的基础上,针对声纳自身与整个系统两方面确定了各自的测深精度评估方法。最后以DTA-6000声学深拖系统上的HRBSSS为例,对其外场实验测深数据精度进行了评估。结果表明,HRBSSS声纳的测深精度在250m×2覆盖范围内符合IHO S-44特级标准,受传感器误差和界面影响,浅水条件下系统测深精度在水平距离113m内符合IHO S-44特级标准。 相似文献
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多波束测深系统的精度评估方法研究 总被引：2，自引：1，他引：2
在分析了多波束测深系统测量误差来源的基础上，讨论了多波柬测深系统静态精度、相对精度和绝对精度的系统精度评估方法。采用的静态精度评估方法就是在多波柬测深系统静止的条件下考核其对同一位置测量深度的误差；相对精度评估方法就是布设多条交叉重叠的测线，考核交叉重叠点的测深误差；绝对精度评估方法是在多波束测深的同时利用高精度的测深仪测量同一区域，用此参考地理模型来检验多波束测深的精度。根据误差理论，三种精度评估的方法分别从系统稳定性、自符合性和系统误差方面确定各误差源的综合误差，它们是检验多波束测深系统精度是否符合海道测量标准的有效方法。文中给出了系统试验数据的重要结果及设备验收的方法。 相似文献
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漫衰减系数是一个重要的海洋光学参数,能够为水体环境变化、水质分析以及水产养殖等方面提供基础性数据。针对目前船载实地测量效率与分辨率低、卫星遥感反演精度与分辨率较低的局限性,本文提出一种基于机载LiDAR测深水体波形的漫衰减系数提取方法。该方法首先通过分层异构模型的机载LiDAR波形分解算法得到水体散射回波,利用激光在水体中的衰减特性,构建漫衰减系数提取模型,最终获取大面积水域漫衰减系数的空间分布。采用西沙甘泉岛与江苏连云港两个航次的实测数据对所提算法进行了验证,本算法无需每个测深点的水底底部回波强度和深度即可反演得到漫衰减系数,并且在浑浊水域也可取得较好的效果,表明在中国近海利用机载LiDAR测深系统能够有效获取高精度的漫衰减系数。 相似文献
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根据多波束测深系统边缘波束采集的异常数据云图,判别分析多波束测深系统的各误差源对边缘波束测深的影响,从理论上探讨声线折射所引起的测深误差与边缘波束角之间的关系,通过多波束测深工程实例的精度验证,结果表明:换能器安装的牢固程度和校准精度、测船定位和姿态改正与测深的时间同步性,对边缘波束的测深精度影响较大;声线剖面误差使得中央波束和边缘波束的测深偏浅或偏深,各波束的测深误差曲线呈现"哭脸"状或"笑脸"状,但对于各波束测深的综合精度,中央波束精度相对较高,两侧边缘波束精度相对较低。 相似文献
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多波束测深系统采用条带测量方式,可对水底进行全覆盖无遗漏测量,具有高精度、高效率、高质量等优点。本文概述了EM1002型多波束测深系统的技术性能,详细介绍了运用Calibrate多参数校准软件对其内部参数的校正。 相似文献
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Capabilities of the bathymetric Hawk Eye LiDAR for coastal habitat mapping: A case study within a Basque estuary 总被引：1，自引：0，他引：1
Guillem Chust Maitane Grande Ibon Galparsoro Adolfo Uriarte Ángel Borja 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2010
The bathymetric LiDAR system is an airborne laser that detects sea bottom at high vertical and horizontal resolutions in shallow coastal waters. This study assesses the capabilities of the airborne bathymetric LiDAR sensor (Hawk Eye system) for coastal habitat mapping in the Oka estuary (within the Biosphere Reserve of Urdaibai, SE Bay of Biscay, northern Spain), where water conditions are moderately turbid. Three specific objectives were addressed: 1) to assess the data quality of the Hawk Eye LiDAR, both for terrestrial and subtidal zones, in terms of height measurement density, coverage, and vertical accuracy; 2) to compare bathymetric LiDAR with a ship-borne multibeam echosounder (MBES) for different bottom types and depth ranges; and 3) to test the discrimination potential of LiDAR height and reflectance information, together with multi-spectral imagery (three visible and near infrared bands), for the classification of 22 salt marsh and rocky shore habitats, covering supralittoral, intertidal and subtidal zones. The bathymetric LiDAR Hawk Eye data enabled the generation of a digital elevation model (DEM) of the Oka estuary, at 2 m of horizontal spatial resolution in the terrestrial zone (with a vertical accuracy of 0.15 m) and at 4 m within the subtidal, extending a water depth of 21 m. Data gaps occurred in 14.4% of the area surveyed with the LiDAR (13.69 km2). Comparison of the LiDAR system and the MBES showed no significant mean difference in depth. However, the Root Mean Square error of the former was high (0.84 m), especially concentrated upon rocky (0.55–1.77 m) rather than in sediment bottoms (0.38–0.62 m). The potential of LiDAR topographic variables and reflectance alone for discriminating 15 intertidal and submerged habitats was low (with overall classification accuracy between 52.4 and 65.4%). In particular, reflectance retrieved for this case study has been found to be not particularly useful for classification purposes. The combination of the LiDAR-based DEM and derived topographical features with the near infrared and visible bands has permitted the mapping of 22 supralittoral, intertidal and subtidal habitats of the Oka estuary, with high overall classification accuracies of between 84.5% and 92.1%, using the maximum likelihood algorithm. The airborne bathymetric Hawk Eye LiDAR, although somewhat limited by water turbidity and wave breaking, provides unique height information obscured from topographic LiDAR and acoustic systems, together with an improvement of the habitat mapping reliability in the complex and dynamic coastal fringe. 相似文献
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简要介绍了差分全球定位系统(DGPS)的基本定位原理、DGPS测深技术中水深测量系统的硬件组成。重点分析了福建LNG站线湄洲湾海底管道工程成功采用DGPS测深技术进行勘测作业,使测量精度和工程效率得到极大地提高。这一工程实践经验说明,DGPS测深技术逐步为海底管道工程所采用,但其是一个不断探索、不断完善的过程,对今后我国沿海地区的海底管道工程的勘测建设具有一定的借鉴作用。 相似文献
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低空旋翼无人机载LiDAR系统通过无人机平台集成三维激光扫描仪、定位定姿系统(Positioning and Orientation System,POS)为快速获取海岛、海岸带等测区地理信息提供了一种新的解决方案。首先比较了旋翼无人机LiDAR系统与传统机载LiDAR系统的不同之处,然后在海岛测绘实例中分别使用中海达ARS-100机载LiDAR系统和华测AS-300H机载LiDAR系统进行了同一海岛地形测绘,期间使用GNSS RTK技术采集地面特征点三维坐标作为校核点,检验了两种国产旋翼无人机载LiDAR测量系统在海岛测绘中的定位精度,实验结果表明两种国产设备绝对精度均达到±10 cm以内,验证了旋翼无人机载LiDAR技术在海岛礁测绘中的可行性。 相似文献
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Soundings on nautical charts provide information about the shape of the ocean bottom between chart depth curves. A single chart may have thousands of soundings posted on it. This article describes a system for automatic cartographic sounding selection. In this system, a new algorithm for automated selecting soundings is developed. The algorithm is employed in such a way that it can guarantee (a) fast and accurate selecting sounding, (b) processing the circular depth curves, (c) solving the overplotting problems between depth curves and soundings, and (d) keeping selected soundings “prettier.” The system was intensively tested using real data sets, and its superiority has been revealed by the testing results. 相似文献
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海底峡谷是陆源沉积物向深海运移的主要通道,也是陆架/陆坡区重要的地貌单元。随着多波束测深技术的发展,如何快速而准确地从海量数据中识别并提取海底峡谷的特征要素,是一个亟待解决的重要热点问题。文中根据海底峡谷谷底下切、谷壁高而陡等地形特征,基于水文分析法和坡度分析等原理,通过ArcGIS中的数据建模工具建立了一种从数字高程模型(DEM)数据快速识别和提取海底峡谷特征要素的方法。以南海北部陆坡神狐峡谷区为例进行算例分析,结果表明,该方法在快速了解海底峡谷的发育位置和特征要素等方面是可行的,并可以获得峡谷头尾部水深、轴线长度、峡谷范围等特征信息。为获得该方法适用于研究区的最优参数组,文中讨论分析了峡谷形态、重分类阈值及数据分辨率等影响峡谷识别的因素。结果分析表明,峡谷形态会在一定程度上影响识别结果的准确性,但不影响对峡谷的总体了解;零值汇流累积量重分类阈值和DEM数据的空间分辨率是影响峡谷识别结果准确度的两个重要因素,在神狐峡谷群区,空间分辨率200 m且重分类阈值0.4时,海底峡谷识别和特征要素提取效果最佳。 相似文献