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多波束反向散射强度数据应用广泛，但由于受到角度响应的影响，导致生成的多波束声呐图像质量偏低，且现有角度响应改正方法在复杂海底底质环境下适应性较差。为此本文对散射强度进行分析，给出了两种多波束反向散射强度数据归一化方法，分别为基于高斯拟合以及角度响应的散射强度改正方法，前者主要是基于散射强度的变化规律进行改正，而后者则是基于声波的散射机理进行改正。实验结果表明两种方法较传统改正方法精度均有约30%的提升，并且角度响应方法较高斯拟合方法改正精度更高，但计算效率有所下降。以上实验验证了两种方法的有效性，实现了散射强度数据的归一化，提升了多波束声呐图像的质量。 相似文献
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多波束水体数据是水下物体后向散射强度数据,也是国内外的研究热点之一。本文系统的分析了旁瓣干扰对水体数据的影响,发现接收旁瓣干扰是影响多波束水体数据质量的关键因素。基于平坦海底情况下旁瓣干扰具有相同分布规律的特性,提出了一种适用于平坦海底的多波束水体数据处理方法。该方法在保留最小倾斜距离(Minimum Slant Range,MSR)内水体数据的基础上,可有效剔除MSR以外接收旁瓣干扰。通过模拟水体数据处理验证以及实测水体数据处理分析,发现该方法提高了水体数据中目标的识别能力。 相似文献
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介绍几种典型的海底底质分类技术 总被引：2，自引：0，他引：2
本文主要介绍了四家海洋仪器公司的最新海底底质分类技术。它们分别利用多波束的反向散射强度数据、单波束的回声波形结构数据和旁侧声纳数据。采用了多参数统计分析、波形结构分析和影像属性分析等方法，实现了快速、高效、大面积地对海底底质进行间接的分类。尽管它们的技术各不相同，但都可以分为监督分类方式和非监督分类方式。 相似文献
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波形分解是机载测深LiDAR数据处理的关键环节,为水深计算、底质类型反演和水体浑浊度分析等提供基础信息。针对传统测深LiDAR波形分解算法受噪声干扰严重、对微弱及叠加信号分解不准确的问题,提出一种新的波形分解算法。对原始波形经小波滤波后,计算滤波前后尾段波形的差异,估计回波信号的噪声;利用高斯模型,从原始波形数据中不断分解出经LM算法优化参数后的波形分量,直到剩余波形中最大峰值与优化后的参数小于一定阈值。通过南海实测数据进行验证,实验结果表明:该算法分解弱回波能力强,不论在浅水(回波发生叠加)还是深水,其分解精度均优于传统算法。 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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受声线弯曲的影响,多波束测深的边缘波束的数据质量较低,而单波束测深受声线弯曲的影响比较小。结合多波束覆盖面大和声速剖面误差对单波束影响相对较小的特点,研究了多波束和单波束的测深数据融合方法,利用同一位置单波束和多波束测深数据的差值,拟合一个与坐标位置相关的误差模型,并利用该误差曲面对多波束测深数据进行综合改正,从而提高多波束测深的数据质量。 相似文献
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Surajit Ghosh Praveen Kumar Thakur Vaibhav Garg Subrata Nandy Shivprasad Aggarwal 《Marine Geodesy》2015,38(3):597-613
In the present study, behavior of the SARAL/AltiKa (Satellite with ARgos and ALtiKa) waveforms over Maithon Reservoir (～65 km2 of surface area), Jharkhand, India, has been studied. The estimated water level has been compared with the in situ measurements at hydro-gauging station at the dam site. The problem of minimization of errors in the water level retrieval from AltiKa measurements has been resolved by improvement of the retracking method. A real retracking gate detection algorithm based on statistical analysis harnessing various physical parameters of the waveform has been developed, which has been applied to SARAL/AltiKa waveforms over the Maithon reservoir. Comparing the in-situ measurements with altimetry data (from cycle 1, 19 March 2013 to cycle 12, 8 April 2014) showed that it is crucial to improve the retracking method. Results showed accuracy of water level monitoring increased by nearly 76% by the newly developed waveform retracking algorithm over non-retracked water level. We also compared this new method with the existing ice-1 algorithm and found that with the new method there is improvement of ～27% over ice-1 retracked water level. The correlation coefficient values and root mean square values without retracking, with ice-1 algorithm and with newly developed retracking algorithm were 0.87, 0.91, and 0.95, and 8.12 cm, 2.08 cm, and 1.42 cm, respectively. This shows the proposed retracker performed better than ice-1. The retracking procedure helped in outliers' identification and substitution and with waveform fitting and waveform parameter extraction. This algorithm should have good performance capability for retrieving water level over inland water bodies like Maithon reservoir. 相似文献
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水声宽带信号波形预报技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现远程水下目标微弱信号检测,掌握远程传输后信号波形的特征,水声宽带信号波形预报技术是研究水下信号精细化特征研究的重要突破口之一.针对宽带信号,采用波束位移射线简正波(BDRM)频域合成波形预报算法和 BELLHOP 射线时域波形预报算法,获得宽带信号远程波形预报模型,并在浅海负跃层和深海声道两种典型海洋环境下,利用上述两种宽带波形预报算法,仿真计算了宽带信号远程波形,比较了两种波形预报算法精度.结果表明,在一定条件下,两种模型具有同等计算精度,可满足不同条件下的信号波形预报需求. 相似文献
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The principal purpose of this paper is to extract entire sea surface wind＇s information from spaceborne lidar, and particularly to utilize a appropriate algorithm for removing the interference information due to white caps and subsurface water. Wind speeds are obtained through empirical relationship with sea surface mean square slopes. Wind directions are derived from relationship between wind speeds and wind directions im plied in CMOD5n geophysical models function （GMF）. Whitecaps backscattering signals were distinguished with the help of lidar depolarization ratio measurements and rectified by whitecaps coverage equation. Subsurface water backscattering signals were corrected by means of inverse distance weighted （IDW） from neighborhood non-singular data with optimal subsurface water backscattering calibration parameters. To verify the algorithm reliably, it selected NDBC＇s TAO buoy-laying area as survey region in camparison with buoys＇ wind field data and METOP satellite ASCAT of 25 km single orbit wind field data after temporal-spa tial matching. Validation results showed that the retrieval algorithm works well in terms of root mean square error （RMSE） less than 2m/s and wind direction＇s RMSE less than 21 degree. 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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基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。 相似文献