机载激光测深数据处理研究综述

水下地形测量及数据处理是海洋测绘的重要组成部分。近年,机载激光测深技术的快速发展有效减弱了传统声测深在浅水区、海岛礁附近区域等复杂地形作业的难度,是可靠的、高效的新技术手段。本文简要介绍机载激光测深的基本原理与误差来源,在此基础上详细分析机载激光测深数据后处理的关键内容。文末,结合当前机载激光测深技术的研究以及发展现状,就今后的应用前景进行了预测。     

机载激光浅海测深技术的现状和发展

水深测量是海洋测绘的重要内容。传统的船载多波束回声测深方法虽然具有较高的测量精度,但无法进入沿岸浅水区域和海礁密集区域。近年来,机载LiDAR的出现和发展填补了沿海浅水区域水深测量技术的空白,已成为一种快速高效的水深及海底地形探测方法。本文介绍了现有的几种有代表性的机载激光测深系统,给出了机载激光测深数据处理流程,分析了机载激光测深的关键技术,归纳并总结了该技术目前所存在的技术难点和未来的发展趋势。     

机载海洋激光测深系统的自适应匹配滤波算法

机载海洋激光测深系统发射的激光脉冲经由大气、海气界面和海水的复杂信道传播,信号功率随海水深度的增加呈指数衰减,同时脉冲波形随深度增加发生严重的脉冲展宽与波形失真,此两类传输特性分别限制了最大测量深度与测深精度。为了在确保最大测量深度指标的前提下改进机载海洋激光测深系统的测深精度,首先结合实测水质数据与蒙特卡罗仿真方法,研究不同深度下的回波信号特性,揭示激光信号的传输特性,建立新的激光测深系统参数设计方法,可满足国际上现有机载海洋激光测深系统的指标;然后在系统参数确定的条件下,对不同深度回波信号的波形失真进行仿真,设计了自适应匹配滤波算法以提高测深精度。仿真结果表明,所设计的系统参数及自适应匹配滤波算法可以实现机载测绘性能为白天测深深度50 m、测深精度166 mm,夜晚测深深度70 m、测深精度172 mm。     

四、P229海洋测量学

CH950195机载激光测深在我国海道测量中应用的可行性研究/陈跃,张晓明(大连舰艇学院)∥海洋测绘/海军司令部航海保证部.—1994,(2).—32～39, 主要介绍机载激光测深原理、激光能量传播定理、扫描格式、各国机载激光测深仪发展及性能,并对机载激光的应用领域和我国海道测量中的应用可行性进行研究。提出了发展我国机载激光测深系统的设想。图6海洋测量激光测深     

定角圆锥扫描式机载激光测深系统定位模型与精度评价

从定角圆锥扫描式机载激光测深系统激光测距仪内部结构出发,推导了棱镜、大气、海水中激光光线方向矢量方程,结合GPS/INS定位定姿系统,推导出激光脚点在成图坐标系中的定位模型。充分考虑对机载激光测深系统定位精度产生影响的各个因素,通过误差传播定律给出了圆锥扫描式机载激光测深系统的综合精度评价模型。参照国际上应用广泛的相关仪器系统参数、指标,对机载激光测深系统的定位精度进行实际计算,并对定位模型中涉及的主要误差源进行分析和讨论。     

无人船近海水深测量与抗风浪能力评估北大核心CSCD

传统载人测量船吃水深,无法进行浅海水深测量,因此吃水极浅的无人船为近海水深测量提供了新途径。本文利用无人船无验潮测深与GNSS网络RTK技术,在不同的风浪条件下进行了近海水深测量试验;并从轨迹跟踪与水深测量精度方面,定量评估了无人船野外作业的抗风浪能力。结果表明:0~0.3 m浪、0~2级风是无人船近海测量作业的理想风浪阈值;风浪过大会导致无人船路径跟踪精度较低,难以保证测量成果质量。在理想的风浪阈值内,无人船无验潮测深技术能实现近海水深的高精度测量,满足相关测深规范要求,在近海水深与海底地形测量中具有广阔的应用前景。     

海底地形测量技术现状及发展趋势

简要回顾了海底地形测量技术的发展历史;详细介绍了船基声呐、机载激光、海岸带一体化测量海底地形技术及3种反演海底地形技术,呈现了海底地形的立体、高效、高精度、高分辨率获取现状。并展望了海底地形测量发展趋势,认为研制超宽覆盖、高精度、高分辨率、轻便型多波束测深系统和研究声速影响改正模型、测深数据滤波方法及海底地形表达是未来声呐测深领域的核心工作,无人船测量将会成为一种重要的作业模式,机载激光雷达测深、基于声呐图像的海底地形恢复及深拖测量发展潜力巨大。     

机载激光测深波形分解中LM与EM参数优化方法比较

受作业环境与扫描条件的影响,机载激光测深全波形数据处理所得的参数分量初值精度通常较低,需采用优化方法在此基础上进一步调整分量参数以提高波形分解精度。本文代表性地选取了非线性阻尼最小二乘方法(Levenberg-Marquardt,LM)和期望最大化方法(expectation-maximization,EM)两种不同的参数优化方案,针对机载激光测深全波形数据的波形分解参数优化问题,结合实测和模拟波形数据对两种优化方法在相同初值条件下的波形模拟精度、扫描条件及其响应,以及水深估计偏差等方面的特征进行了详细的对比分析,着重探讨了两种参数优化方法所得结果的准确度与稳定性,并对其主要技术特征与效果差异进行了总结。     

基于CZMIL Nova的中国海岸带机载激光雷达测深潜力分析

浑浊水体导致激光脉冲能量急剧衰减,并在回波信号中产生大量噪声,导致点云密度降低,甚至无法探测到水底。因此机载激光雷达测深作业需要水体光学特性信息提供支撑,以减少无效测量。首先,基于CZMIL Nova理论测深,根据MODIS反演的中国海域水体漫衰减系数K_d(490 nm)数据,计算CZMIL Nova在海岸带水域的最大理论测深值,最大理论测深超过GEBCO(general bathymetric chart of the oceans)水深数据的区域,即为潜在可测区;然后,根据最大理论测深与GEBCO水深比值倍数进行可测潜力分类;最后,选取从清澈到浑浊3种水域实测数据对分类的合理性进行验证。结果表明,中国近海有21. 19万km~2区域具备开展机载激光雷达测深工作的潜力;适合开展海陆一体连续测量的区域为海南岛文昌—东方段、北海及雷州半岛东西岸、山东半岛日照—青岛段、辽东湾银州—绥中段,根据K_d(490 nm)值估算分别为水深20～40 m,10～20 m,20～25 m,10～15 m以浅范围。     

船载水陆一体化综合测量系统研究进展

海岛、海岸带等水陆结合部一直是开展海洋测绘的困难区域。近年出现的机载激光测深技术尽管可应用于海岸带、海岛礁等区域的测量，但由于受限因素较多，未能实现我国大部分水陆地形的无缝拼接工作。船载水陆一体化综合测量技术通过多进程网络技术集成三维激光测距、多波束测深、定位定姿等技术，弥补了传统测量方式低效率、高成本、获取水陆高密度的三维空间地理信息困难等不足，作为新兴的海洋空间探测技术优势明显。本文概述了目前国内外船载水陆一体化综合测量系统的最新研究进展，并对系统组成及原理进行了介绍，同时总结了系统的数据采集、处理流程中的关键环节及存在的问题，最后展望了其未来的发展趋势。     

机载激光水深测量误差分析

详细分析了机载激光水深测量的各种误差,着重讨论了IMU姿态测量误差对机载激光定位的影响。根据实际可能的误差数据,并联合扫描角误差、测距误差和平台坐标系原点误差进行计算分析,得出了不同的量测误差对目标3维定位误差的综合影响。     

Bathymetry retrieval from optical images with spatially distributed support vector machines

This paper presents a spatially distributed support vector machine (SVM) system for estimating shallow water bathymetry from optical satellite images. Unlike the traditional global models that make predictions from a unified global model for the entire study area, our system uses locally trained SVMs and spatially weighted votes to make predictions. By using IKONOS-2 multi-spectral image and airborne bathymetric LiDAR water depth samples, we developed a spatially distributed SVM system for bathymetry estimates. The distributed model outperformed the global SVM model in predicting bathymetry from optical satellite images, and it worked well at the scenarios with a low number of training data samples. The experiments showed the localized model reduced the bathymetry estimation error by 60% from RMSE of 1.23 m to 0.48 m. Different from the traditional global model that underestimates water depth near shore and overestimates water depth offshore, the spatially distributed SVM system did not produce regional prediction bias and its prediction residual exhibited a random pattern. Our model worked well even if the sample density was much lower: The model trained with 10% of the samples was still able to obtain similar prediction accuracy as the global SVM model with the full training set.     

圆扫描式机载激光测深系统检校模型及仿真分析

为了提升圆扫描式机载激光测深系统的定位精度,提出了一种检校思路:在平面区域获取激光点云时,系统误差和随机误差使得本应共面的激光点云不再共面,通过将激光点云拟合到单个平面上达到纠正点云位置的目的。首先推导了简单模式下圆扫描式机载激光测深系统定位模型,并从直线与平面交会的数学原理出发模拟激光光线与海面的交会过程,根据折射原理解算激光光线在水中的方向矢量,联合激光光线在水中的直线方程和海底面数学方程解算激光脚点的位置。然后,引入未知数先验方差,推导了参数加权最小二乘平差模型,为后面检校模型的解算奠定基础。最后,推导了用于检校的平差数学模型和详细的计算过程,对检校过程进行了模拟计算和分析讨论,得出了一些有益于检校过程的结论。     

机载激光测深水深点空间位置的计算方法

介绍计算机载激光测深采样点空间位置的一种方法,其中要求建立必要的坐标系,并进行一系列坐标变换。设计计算扫描仪中心位置的两种方案。给出机载激光测深水深点在WGS-84坐标系下的计算公式。     

机载激光测深海面扫描轨迹计算与分析

介绍了机载激光测控技术的椭圆扫描原理，推导出在椭圆扫描方式下计算激光海面扫描轨迹的数学模型，并进行了编程模拟运算，绘图和扫描特征分析。     

Assessment of depth and turbidity with airborne Lidar bathymetry and multiband satellite imagery in shallow water bodies of the Alaskan North Slope

Airborne Lidar bathymetry (ALB) is an effective and a rapidly advancing technology for mapping and characterizing shallow coastal water zones as well as inland fresh-water basins such as rivers and lakes. The ability of light beams to detect and traverse shallow water columns has provided valuable information about unmapped and often poorly understood coastal and inland water bodies of the world.Estimating ALB survey results at varying water clarity and depth conditions is essential for realizing project expectations and preparing budgets accordingly. In remote locations of the world where in situ water clarity measurements are not feasible or possible, using multiband satellite imagery can be an effective tool for estimating and addressing such considerations.For this purpose, we studied and classified reflected electromagnetic energy from selected water bodies acquired by RapidEye sensor and then correlated findings with ALB survey results. This study was focused not on accurately measuring depth from optical bathymetry but rather on using multiband satellite imagery to quickly predict ALB survey results and identify potentially turbid water bodies with limited depth penetration. For this study, we constructed an in-house algorithm to confirm ALB survey findings using bathymetric waveform information.The study findings are expected to contribute to the ongoing understanding of forecasting ALB survey expectations in unknown and varying water conditions, especially in remote and inaccessible parts of the world.