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介绍了多波束测深系统和侧扫声纳系统的工作原理,通过实例说明了多波束测深系统和侧扫声纳系统在海底目标探测的工作流程,总结出两种探测系统在探测海底目标上的优缺点,说明了多种探测手段的综合应用是海底目标探测技术的发展方向。 相似文献
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多波束与侧扫声纳海底目标探测的比较分析 总被引：2，自引：0，他引：2
侧扫声纳是目前常用的海底目标(如沉船、水雷、管线等)探测工具,在测深领域,多波束以全覆盖和高效率证明了它的优越性。由于多波束具有很高的分辨率,目前在工程上已经开始应用多波束进行海底目标物的探测。对多波束和侧扫声纳进行了比较分析,并着重探讨了影响多波束分辨率的各种因素。结果表明:多波束的最大优点在于定位精度高,但其适用范围不如侧扫声纳广泛,尤其受到水深和波束角的限制,多波束和侧扫声纳在探测海底目标时具有很好的互补性,同时应用可以提高目标解译的准确性。 相似文献
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以航道、港口海底管线为探测目标,以浅地层剖面(sub-bottom profile)探测技术为主要技术手段,结合SES2000系列浅地层剖面探测系统在近海航道、港口海底管线探测中的应用案例,探讨SBP探测技术在管线探测中的应用。就浅剖图像中的航道、港口海底埋深管线识别定位中存在的技术难题,提出了基于波路径的偏移处理定性分析法和基于信号分析的管道反射弧识别定量计算法进行管道埋深的分析与计算,结合DGPS导航系统可准确获取管线所在平面位置与埋深深度。对于航道适航安全、港口安全建设具有积极意义。 相似文献
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EM1002S与GeoSwath多波束声纳系统测深精度比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
多波束勘测之前,为了保证多波束成果质量,需要对多波束声纳系统进行一系列设备安装校准和精度评估工作.基于在渤海湾开展的多波束海底地形地貌勘测项目,在项目勘测之前,对EM1002S与GeoSwath多波束声纳系统进行了安装校准,并对2套多波束声纳系统的测深精度进行了比较分析,通过计算得到两套系统之间的最大测深误差为-0.38 m,测深误差主要为0～0.2 m,无超限数据,结果分析显示2套多波束声纳系统的测深精度满足勘测技术要求,为我们调查工作的顺利开展奠定了良好的基础. 相似文献
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为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。 相似文献
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多波束测深边缘波束误差的综合校正 总被引：15，自引：2，他引：13
边缘波束误差是影响多波束测深数据精度的主要因素,数据精度影响其可信度和使用范围,也是进行相关研究的基础.多波束勘测系统声呐参数的精确校正、勘测区声场模型的建立以及实时勘测海洋噪声的合理剔除是影响边缘波束数据质量的关键因素,严重时甚至导致勘测数据出现沿测线方向的条带状假地形或地形位置偏移.上述因素对多波束勘测数据的影响是一个综合作用的过程,靠单一的校正或编辑方法很难提高采集数据的精度.以多波束勘测原理和声学理论为指导,以多波束实测数据为研究基础和分析对象,运用GIS面向对象方法,全面分析造成多波束勘测大误差边缘波束的原因,并探寻改善已勘测多波束大误差数据、提高数据精度的综合处理方法,最终以可视化的方式实现人机交互处理.该项研究成果已初步应用于海洋项目总图编绘工作,并取得了预期效果. 相似文献
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基于非线性滤波的水下地形辅助导航方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决水下航行器惯性导航误差随时间积累问题,利用地形辅助导航技术进行导航位置修正。由于水下地形的非线性,对基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和粒子滤波(PF)3种非线性滤波方法的水下地形辅助导航算法进行研究。针对传统基于单波束声纳量测模型在小起伏地形区域导航精度低、易发散问题,从提高量测地形信息量角度,建立了基于多波束测深声纳的量测模型。使用多波束实测地形数据进行仿真试验,结果表明:无论在粗糙地形区域还是较平坦地形区域,多波束量测模型有效缓解了3种方法易发散问题,提高了导航精度。 相似文献
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Automatic Registration of TOBI Side-Scan Sonar and Multi-Beam Bathymetry Images for Improved Data Fusion 总被引：1，自引：0，他引：1
Deep towed side-scan sonar vehicles such as TOBI acquire high quality imagery of the seafloor with very high spatial resolution but poor locational accuracy. Fusion of the side-scan sonar data with bathymetry data from an independent source is often desirable to reduce ambiguity in geological interpretations, to aid in slant-range correction and to enhance seafloor representation. The main obstacle to fusion is accurate registration of the two datasets.The application of hierarchical chamfer matching to the registration of TOBI side-scan sonar images and multi-beam swath bathymetry is described. This matches low level features such as edges in the TOBI image, with corresponding features in a synthetic TOBI image created by simulating the flight of the TOBI vehicle through the bathymetry. The method is completely automatic, relatively fast and robust, and much easier than manual registration. It allows accurate positioning of the TOBI vehicle, enhancing its usefulness as a research tool. The method is illustrated by automatic registration of TOBI and multi-beam bathymetry data from the Mid-Atlantic Ridge. 相似文献