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机载LiDAR测深ALB(Airborne LiDAR Bathymetry)是测量沿海地区地形图和水深图的最有效的技术之一,其通常是利用ALB海面和海底反射回波的峰值位置来计算水深值。然而,当绿色(532 nm)激光光束到达海底时,光斑范围内的具有坡度的海底地形会导致海底反射回波波形展宽、峰值位置偏移等现象,从而产生海底位置的不确定性,进而直接影响海底地形测量的准确性。为了减小这种影响,本文提出了一种机载LiDAR测深的海底地形坡度影响改正方法。通过考虑ALB激光光斑内海底地形的连续性,基于ALB激光光斑范围内局部地形参数模型FTPM(Footprint-scale Topography Parameters Model)构建ALB海底反射回波模型,通过定量分析不同水深、不同海底地形坡度所引起的海底反射回波峰值位置变化,以确定海底地形坡度对ALB测深的影响规律,进而构建ALB测深误差方程针对性地改正海底地形坡度引起的测深误差。本文采用中国南海甘泉岛附近海域所测ALB和多波束测深数据对所提方法进行了验证。结果表明,海底地形坡度影响改正后,平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)和中误差RMSE(Root Mean Square Error)分别减小到9.4 cm和12.3 cm,较改正前分别降低了35.6%和33.5%,对ALB测深数据处理具有参考意义。 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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