基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类

海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据,结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型,实现聚类数的准确寻优;其次,融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明：该方法准确解释了实际底质的分布情况,总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次,提高了分类效率,为海底底质的自适应聚类提供参考。     

基于PCNN与混合加权的多波束声呐图像镶嵌方法

多波束声呐图像是进行海底底质分类与目标识别的主要数据源之一。原始反向散射强度经过改正处理后仍存在残余误差,需要进行图像镶嵌以削弱残差的影响,构建大区域声呐图像。本研究针对多波束声呐图像镶嵌中的拼接线消除与信息综合问题,提出一种在NSST域内结合PCNN与混合加权的图像镶嵌方法。首先,对单条带声呐图像进行NSST分解,再对重叠区低频项按照混合加权进行镶嵌,高频项按照PCNN进行镶嵌。实验结果表明,在拼接线消除方面,镶嵌后条带拼接线两侧声强均值差由-6.18降为-1.29 dB;在信息综合方面,镶嵌结果的信息熵相对于混合加权法提升2.5%,空间频率提升31.6%。本研究方法能够在削弱拼接线的同时,有效综合相邻条带纹理信息,实现多波束声呐图像的镶嵌。     

多波束声纳水柱影像探测中底层水域目标的研究进展

介绍了利用多波束声纳水柱影像探测中底层水域目标的研究现状,以实例说明了多波束声纳水柱影像的典型应用,展望了其应用前景.多波束水柱影像携带了波束从换能器到海底的完整信息,可用于探测从海面至海底的声照射目标,包括探测航道障碍物、水雷和海底突起物等海底民用军事目标,检视水下工程,也可探测鱼群、海洋内波、羽状气流等中底层水域固体或非固体目标.通过改变波束照射方式,多波束声纳可兼作扇扫声纳,还可进行动态目标的探测与跟踪.多波束声纳水柱影像在水下目标探测中应用广泛,多波束声纳技术也发展迅速,典型特征是波束数增多、波束角减小、覆盖角度扩大、信号带宽增加、硬件体积缩小.高精度、高分辨率、三维立体测深成像将是未来多波束声纳的发展方向.未来多波束声纳技术将集成侧扫声纳、合成孔径声纳、扇扫声纳等多种水下声学成像工具于一体,其应用领域也将进一步拓展.     

基于扇扫声纳图像的动态目标跟踪方法

扇扫声纳在搜寻目标,躲避障碍物,跟踪动态目标,水下检视等方面有着广泛的用途。针对影像噪声大,实现动态目标的自动跟踪有较大难度的问题,分析了扇扫声纳影像中动态目标和静态目标的特点,利用目标在序列影像中的变化完成动态目标的分离,在此基础上,使用卡尔曼滤波方法实现动态目标的跟踪,最后结合实际数据进行了分析,表明算法的有效性。     

声信号探测海洋动物的研究现状和展望

从声纳探测海洋动物的基本原理出发,在介绍了几种常用探测声纳基础上,详细讨论了国外关于海洋动物的探测技术,并着重介绍了不同类别海洋动物的目标反向散射强度随频率和方位的变化关系,不同的动物具有不同的内部特征,引起其反向散射强度较大的差异,从而可实现海洋动物的探测。简要叙述了海洋动物的跟踪方法,对影响探测结果的各种因素进行了探讨,最后阐述了声信号探测海洋动物的发展趋势。     

无人机载LiDAR测深系统进行海岸带测绘的可行性分析

如何快速获取高精度、全覆盖的海岸带浅水地形数据一直是海洋测绘的难点之一。无人机载LiDAR测深是一种有效的海岸带水陆地形一体化测量技术,利用RIEGL VQ-840-G ALB系统在山东青岛海域开展了无人机载LiDAR测深实验。基于获得的青岛实测ALB数据,从海底点密度、最浅探测深度、最大探测深度、测深精度四个方面定量分析无人机载LiDAR测深系统的测量性能,并进一步分析了无人机载LiDAR测深系统对海岸带测绘的可行性。实验结果表明,该无人机载LiDAR测深青岛实验的水深点密度达603个/m²,最浅探测深度仅0.16 m,最大探测深度(基于平均海面)达6.14 m;通过与船载单波束测深数据和陆上RTK数据对比,水下测深精度为17.6 cm,陆上高程精度为5.2 cm,能够满足海岸带测绘的要求,相关成果可以为我国无人机载LiDAR测深技术研究与应用提供参考。     

顾及地形复杂度因子权重的多波束点云抽稀算法

多波束测深数据具有海量性与冗余性的特点,在实际应用中有必要进行简化处理。现有抽稀算法大多基于单一特征参数实现,其结果往往存在地形细节丢失、地形真实性欠佳等问题,为此提出一种顾及地形复杂度因子权重的多波束点云抽稀算法。该算法首先筛选地形起伏度、坡度和粗糙度作为评价因子,然后采用改进CRITIC综合评价法构建地形复杂度指标,基于该指标实现了点云的初步抽稀;最后通过自适应格网保留局部特征点,进一步改善抽稀质量。实验表明：与传统算法相比,该算法的抽稀结果在多级简化率条件下均具有更低的均方根误差(RMSE),有效提升了简化后的地形精度,能够保留更多的地形细节特征。     

基于OpenGL的海底地形三维渲染方法

在海底地形的三维可视化表达中,三维颜色渐变渲染方法能够直观、方便地表达海底地形的起伏变化。本文分析比较了颜色模型与光照模型,提出基于HSL颜色模型的海底地形多色渐变渲染与配色方法,基于OpenGL进行了真实感光照模型的设置,并分析了影响光照效果的相关因素,最终实现了以海底数字高程模型为数据基础并叠加颜色及光照渲染真实感三维海底场景的建立。文中基于MFC平台进行了程序实现,并与常见海底地形成图软件的渲染效果进行了比较,对比结果证明本文所提出的渲染方法地形显示准确,渲染效果美观。     

EM300X系列多波束ALL数据格式解析

Kongsberg Simrad公司生产的EM300X多波束测深系统所采集的原始数据以．ALL（_RAW．ALL）二进制方式存储,这种存储方式为海量多波束数据节省了存储空间,却给后继的研究带来困难。为便于数据处理及误差分析,须将该数据格式解析,提取所需的原始信息。以VC＋＋6．0作为开发平台,通过分析ALL格式结构,根据其内部数据包的数据结构和标识码读取数据包中的数据,提取所需数据以文本格式输出,为更好地利用这种数据奠定基础。     

GNSS浮标导出多普勒速度测波应用研究

高精度的GNSS位置或速度是利用GNSS浮标研究海浪运动规律的关键。基于不同测速模型,GNSS浮标单站原始多普勒、单站导出多普勒速度和PPK载波位置差分速度精度展开对比分析;在此基础上对速度进行积分,提取波面位移,进行功率谱分析得到表面波浪的波高和周期。通过海上数据实测发现,单站导出多普勒相比于单站原始多普勒测速精度更高,以位置差分实测波面位移为参考,单站导出多普勒更能满足波浪观测的精度要求。该方法仅需一台GNSS接收机,不需要架设岸边基站,为GNSS浮标深远海观测应用提供一定的参考。