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袁建飞 《测绘与空间地理信息》2018,(4):158-160,163,166
水下数字高程模型的建立可以提高水下地形直观可视化表达效果,更精确地表达水下地形的目标大小、形态及坡度变化规律,为水利工程建设、水库清淤、防洪抗旱等工作提供有力的数据支撑。多波束测深系统具有大范围、高效率和高精度等优点,把测量技术从传统的以点代面、以线代面的测量扩展到了真正意义的面的测量,为水下数字高程模型建立提供高精度、高密度的原始数据。本文以辽宁某水库1∶2 000水下地形测量工程项目为例,基于IMAGENEX DT101多波束测深系统,研究了其水下地形数据采集的具体流程和数据处理关键技术,并利用Arc GIS建立了水下数字高程模型。结果表明:IMAGENEX DT101多波束测深系统能够快速、高效地获取水下地形测量数据,其成果精度满足了相关规范要求,可以推广应用到其他水库与河流相应比例尺水下数字高程模型建立。 相似文献
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刘洪 《测绘与空间地理信息》2018,(4):202-204,207
单波束测深技术因其成本低、精度高、操作简单等特点被广泛应用于水下地形测量,然而在声速设定正确的情况下,测深仪的观测值仍会存在一定数量的粗差。本文针对单波束测深数据中的粗差问题,利用三次曲面函数构造格网模型,采用选权迭代法进行抗差估计,对观测值中的多个粗差迭代降权,以提高水下地形模型精度。本文结合西江某航道码头水下地形测量工程实例,对单波束测深数据进行处理和水下地形建模,验证了该算法在单波束测深数据粗差探测和水下地形建模中的可行性和有效性。 相似文献
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邰占宇 《测绘与空间地理信息》2017,40(7)
阐述了Imagenex DT101多波束测深系统的技术指标和组成,讨论了Imagenex DT101多波束测深系统在水下地形测量中影响数据精度的因素;同时结合在某大型水库测量的应用特性,分析了在水下地形测量中Imagenex DT101多波束测深系统的主要技术流程和实施方案。 相似文献
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袁建飞 《测绘与空间地理信息》2019,42(12)
多波束测深系统在进行水下地形测量过程中误差源来自多个方面,其中声速是影响数据精度的主要因素之一。声波在水中传播速度受到温度、电解质、压力以及水文条件等因素的影响,传播速度和方向发生着梯度变化。如果不对声速加以改正会产生深度和水平误差,使水下地形失真。因此,精确测定水下声速剖面,并对测量数据加入声速改正,有利于提高测量数据精度,保证水下地形真实有效。本文以辽宁省大中型水下地形测量项目为例,基于IMAGENEX DT101多波束测深系统,对声速在水下传播规律进行了系统研究,提出了建立动态声速改正格网方案,并利用AML Minos. X SVP水下声速剖面仪精确测定了水下剖面声速,在HYPACK MAXHysweep测深数据处理软件中加入声速改正值对数据进行声速改正,提高了水下地形测量精度。 相似文献
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多波束测深系统是获取高精度水下地形信息的重要手段,但由于一次数据采集量大且地形构建过程复杂,导致成本较高,在水下冲刷淤积定量评估作业中应用较少。以观音岩水电站2013年、2014年两期点云文件为数据源,综合运用多波束测深技术、Arc Engine组件式开发技术和Matlab强大的数学分析功能,完成了从多波束数据存储管理、海量点云有效信息挖掘到冲刷淤积时空格局分析的成套系统智能化研究。结果表明,该系统在水下地形变化监测中具有方便、快捷、精度高、成果多样化和直观性强等优点,对冲刷淤积核查分析的准确度有极大提高。 相似文献
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郭军 《测绘与空间地理信息》2013,(3):56-58,64
针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(9)
针对传统多波束测深系统从误差源进行平差的后处理方式受声速误差等因素影响较大的应用局限,提出了以相邻条带中央波束构建的每ping海底地形趋势线作为先验信息,利用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)对声速整体误差影响下的测深数据系统性误差进行改正的方法。首先,提取测深数据准确性相对较高的相邻条带的中央波束数据,对多波束每ping测深点所在的区域海底地形构建大致走向的趋势线;其次,利用检测线中央波束与主测线交叉重叠部分的数据,得到观测值的偏差和所构建海底地形趋势线的偏差;最后,结合得到的偏差,以构建的趋势线作为先验信息对测深数据利用卡尔曼滤波进行改正,并对改正后的数据进行精度分析与评估。实验表明,对于声速整体误差引起的海底地形畸变,利用卡尔曼滤波能够对边缘波束的系统性误差进行有效的改正。 相似文献
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角度响应（angular response,AR）对回波强度影响较大,而目前的改正算法尚不完善,给多波束声呐回波强度的应用带来了较大困难。为此,提出了一种利用底质回波强度特征的AR聚类改正方法。首先,借助多波束声呐回波强度数据实施非监督底质分类;然后,研究每类底质的AR特征,形成每种底质的AR曲线簇;最后,结合每种底质的AR曲线簇,从观测的回波强度序列中减去对应底质的AR值,并将其归一化到平均强度,最终实现了回波强度中AR影响的消除。将该方法应用于实际回波处理中,取得了高质量的多波束声呐图像。 相似文献
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针对多波束数据的特点,结合ArcGIS建立数据库的优势,提出了基于ArcGIS来构建多波束声纳数据库的方法。介绍了多波束数据野外采集、内室数据处理流程,测深数据、网格化数据及回波强度数据特点。以多波束实测数据为例建立数据库,满足了用户对多波束数据的多样化查询,实现了多波束数据的科学化、标准化管理。 相似文献
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海底底质分类反向散射强度三维概率密度法 总被引：2，自引：2，他引：0
反向散射强度随入射角变化信息蕴含海底底质特性,是多波束海底底质分类的重要数据源。目前,多波束海底底质分类主要提取平均反向散射强度随入射角的变化信息或基于声呐图像,没有综合考虑两者的相关信息。本文综合考虑平均反向散射强度随入射角变化信息及其概率密度分布,绘制三维概率密度图,提出了基于反向散射强度三维概率密度图的海底底质分类方法。实例计算结果表明:该方法能直观表达多波束条带覆盖区内不同海底底质类型的数量,有效判断不同海底底质类型的边界,实现海底底质类型的快速识别。 相似文献
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学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究 总被引：5，自引：1，他引：5
利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据，应用学习向量量化（learning vector quantization，LVQ）神经网络分类方法实现了对海底砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效的识别。通过比较，证明了该方法能较好地区分出不同海底底质类型。 相似文献
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针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象，提出了基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法，即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能，构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析，纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性，并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析，结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。 相似文献
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海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)4种常规分类器,本文模型算法总体分类精度达到94.86%,Kappa系数为0.93,精度具有明显优势,效率也比较高。表明该方法有效利用两种数据类型所蕴含的海底底质信息,充分发挥卷积神经网络权值共享、高效率等特点,实现高分辨率海底底质分类,可对海底底质分类研究提供参考。 相似文献