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基于CUBE算法的多波束测深数据自动处理研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对CUBE算法自动处理多波束测深数据的模型建立、格网节点的多重估计和最优估值选取准则进行了详细介绍,深入分析了多重估计的实用性,并通过实测数据对该算法进行实现.利用了抗差Kalman滤波改进CUBE算法.通过模拟数据对改进的CUBE算法进行实验,验证了算法改进的必要性. 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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基于多源水深数据融合的海底高精度地形重建 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在研究多源水深数据构建技术的基础上,分析了张力样条插值算法和“移去-恢复”法的多源水深数据融合处理技术,基于该方法选取实验区,利用多波束、单波束、历史海图等多源水深数据进行高精度海底地形融合试验,并针对多源水深融合技术缺少误差评估的现状,利用split-sample方法对融合结果进行水深不确定性评估,形成融合结果的可靠性空间分布。结果表明该方法无论是在数据稀疏区还是高密度区都达到了较好的融合效果,既保留了高分辨率水深数据的细节信息,又较真实的反映了研究区海底地形特征,且构建的海底地形精度可靠,误差百分比集中在0.5%。本文整套数据融合和结果评估方法可为多源水深数据融合的海底高精度地形构建提供借鉴和参考。 相似文献
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深水多波束声呐测深数据精度评估 总被引：1，自引：0，他引：1
多波束测深精度评估是水深测量质量控制的重要方面,静态精度评估与交叉测线动态精度评估能够从不同角度表征测深精度,估计测量样本的综合误差。在实际调查作业过程中,由于缺少水深真值,在进行精度估计时缺少可操作性。本文利用Kongsberg EM120型深水多波束系统的测深数据,基于某一区域的重复测量数据,应用中央波束的水深数据进行静态精度分析;通过引入网格化方法,进行动态水深精度评估分析,并通过偏差分析揭示测量样本的误差分布特征。结果表明,中央波束水深数据静态精度评估与基于网格化方法的动态精度评估具有实际可操作性,其结果能够有效估计测深的综合误差;重复测量数据的偏差分析能够有效展示误差的分布特征。 相似文献
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单波束测深仪是现代海洋和内河水下地形测量中使用最为频繁的测量仪器。硬件设备固有特性和水下复杂的特殊环境,易导致单波束测深仪在实际使用中产生各类型的粗差。单波束采集时按照每条测线进行处理,在数据处理上往往存在不同船只、不同测线难以一体化处理的问题。文中针对水深值粗差的特点,设计了单波束数据采集和处理一体化方法,在区域处理单波束数据的基础上,提出一种顾及地形的单波束水深测量数据多测线粗差检测方法,并针对上海周边实测区域对单波束测深数据采集和处理进行全方位的验证,结果表明应用本方法不但提升了数据精度和数据处理可靠性,而且大幅提高了作业效率。 相似文献
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针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。 相似文献
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基于多波束声呐的人工鱼礁区地形特征分析 总被引：4，自引：3，他引：1
建设人工鱼礁(Artificial Reef,AR)是恢复和养护近海渔业资源的重要措施。尽管中国沿海各地人工鱼礁规模宏大,但对于鱼礁投放后的监测明显不足。传统调查方法存在效率低、成本高等缺点,多波束测深系统(Multibeam Echo Sounder,MBES)为探测鱼礁区地形地貌提供了一种有效的技术手段。本文利用高分辨率的多波束测深系统,获取礁区详细的测深数据,快速确定鱼礁位置、形态等信息;应用地形分析工具提取地形变量(坡度、曲率、粗糙度、地形耐用指数及地形起伏度),分析投石后海底地形特征。研究表明,礁石投放后海底地形发生显著变化(水深5~10 m),礁石发生沉降现象(下沉深度约0.45 m),礁石周围出现冲淤地形(礁石堆高1.65 m,影响范围5 m左右)。分析人工鱼礁引起的微地形地貌的变化,可以为鱼礁的监测与效果评估工作提供一种新的技术方法,具有较强的现实意义。 相似文献
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Multibeam echosounders (MBES) have become a widely used acoustic remote sensing tool to map and study the seafloor, providing co-located bathymetry and seafloor backscatter. Although the uncertainty associated with MBES-derived bathymetric data has been studied extensively, the question of backscatter uncertainty has been addressed only minimally and hinders the quantitative use of MBES seafloor backscatter. This paper explores approaches to identifying uncertainty sources associated with MBES-derived backscatter measurements. The major sources of uncertainty are catalogued and the magnitudes of their relative contributions to the backscatter uncertainty budget are evaluated. These major uncertainty sources include seafloor insonified area (1–3 dB), absorption coefficient (up to >?6 dB), random fluctuations in echo level (5.5 dB for a Rayleigh distribution), and sonar calibration (device dependent). The magnitudes of these uncertainty sources vary based on how these effects are compensated for during data acquisition and processing. Various cases (no compensation, partial compensation and full compensation) for seafloor insonified area, transmission losses and random fluctuations were modeled to estimate their uncertainties in different scenarios. Uncertainty related to the seafloor insonified area can be reduced significantly by accounting for seafloor slope during backscatter processing while transmission losses can be constrained by collecting full water column absorption coefficient profiles (temperature and salinity profiles). To reduce random fluctuations to below 1 dB, at least 20 samples are recommended to be used while computing mean values. The estimation of uncertainty in backscatter measurements is constrained by the fact that not all instrumental components are characterized and documented sufficiently for commercially available MBES. Further involvement from manufacturers in providing this essential information is critically required. 相似文献
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随着海洋调查技术的发展和海洋研究的深入,基于深潜器平台的近海底调查在海洋调查与研究中的综合应用日趋常态。基于这一背景,本文介绍了搭载于"发现"号缆控水下机器人(remotely operatedvehicle,ROV)的近海底综合声学调查系统及其在台西南冷泉区的应用实例。基于"发现"号ROV平台的近海底综合声学调查系统主要由R2Sonic2024多波束测深系统,模块一体化的侧扫声纳-浅地层剖面系统和水下综合定位与导航系统构成。该系统的配置极大地扩展和完善了"发现"号ROV的近海底调查能力,实现了近海底多波束、侧扫和浅剖等声学数据的同步采集和快速融合处理。基于本套系统在南海冷泉区的综合应用,本文对其工作流程进行了介绍,并对所获得一系列成果进行了初步分析。结果表明,近海底综合探测系统的应用为南海冷泉区的识别、海底地形地貌特征分析以及空间规模量化研究等内容提供了不可或缺的基础资料。本套系统的配置和成功应用,有效地提高了我国的近海底调查和作业能力。 相似文献
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User expectations for multibeam echo sounders backscatter strength data-looking back into the future
Vanessa Lucieer Marc Roche Koen Degrendele Mashkoor Malik Margaret Dolan Geoffroy Lamarche 《Marine Geophysical Researches》2018,39(1-2):23-40
With the ability of multibeam echo sounders (MBES) to measure backscatter strength (BS) as a function of true angle of insonification across the seafloor, came a new recognition of the potential of backscatter measurements to remotely characterize the properties of the seafloor. Advances in transducer design, digital electronics, signal processing capabilities, navigation, and graphic display devices, have improved the resolution and particularly the dynamic range available to sonar and processing software manufacturers. Alongside these improvements the expectations of what the data can deliver has also grown. In this paper, we identify these user-expectations and explore how MBES backscatter is utilized by different communities involved in marine seabed research at present, and the aspirations that these communities have for the data in the future. The results presented here are based on a user survey conducted by the GeoHab (Marine Geological and Biological Habitat Mapping) association. This paper summarises the different processing procedures employed to extract useful information from MBES backscatter data and the various intentions for which the user community collect the data. We show how a range of backscatter output products are generated from the different processing procedures, and how these results are taken up by different scientific disciplines, and also identify common constraints in handling MBES BS data. Finally, we outline our expectations for the future of this unique and important data source for seafloor mapping and characterisation. 相似文献