机载LiDAR测深数据处理关键技术研究
发布时间：2021-07-26 20:44
机载LiDAR测深（Airborne LiDAR Bathymetry,ALB）技术已在海岸带、海岛礁等浅水海域展现出非常大的潜力,但在误差理论建模和数据处理方法等方面还存在不足,制约着ALB技术的进一步发展。为此,论文针对ALB的技术发展和应用需求,分别从器件、环境、目标三方面对ALB测深误差进行深入分析评估并建立了 ALB误差模型,提出了新的提取回波有效参数、测深折射改正、航带间系统误差剔除的数据处理方法,并在典型区域使用ALB数据进行底质分类应用研究,从ALB系统为核心的理论建模、数据处理和数据应用三个方面开展了相关工作。这其中具体包含ALB回波信号处理和提取方法,ALB系统中器件、环境和目标因素对测量误差的理论分析模型,海气界面折射改正方法、航带拼接方法,以及珊瑚礁信息提取的数据应用五个方面进行了详细研究。论文的主要工作和创新点如下:1.针对ALB浅水回波信号易混淆、难以识别进行水深提取问题,提出一种基于分层异构模型的波形拟合算法。根据波形不同组成部分的相应特性,采用分层异构函数（水面——高斯函数、水体——指数函数及水底——B-样条函数）进行全局收敛LM（Levenberg-M...
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的ALB系统
１．２．?２?ＡＬＢ数据处理技术研究现状??ＡＬＢ数据处理技术对于测深精度起着关键作用。根据国际海道测量标准ＩＨＯ??Ｓ－４４（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?（ＩＨＯ）?Ｓｔａｎｄａｒｄｓ?ｆｏｒ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｓｕｒｖｅｙｓ??（Ｓ－４４））规定：水深１０?ｍ情况下，特级标准的总体垂直不确定度不能超过２６?ｃｍＭ。因??此，为了保证测深精度，获得高质量的点位坐标，必须对ＡＬＢ数据处理关键技术进行??研宄，以消除或减小误差影响。??（１）回波波形提取与分解??波形拟合是ＡＬＢ数据处理的关键环节，能够为水下地形测量、海底底质分类和水??体浑浊度分析等应用领域提供数据基础。如何精确、有效地拟合ＡＬＢ波形数据己成为??一个新的研究热点。??目前，国内外学者相继开展了全波形ＡＬＢ回波信号拟合的研宄。己有的回波波形??提取与分解算法大体可以分为三类：峰值探测、波形分解和去卷积算法对于峰值??探测算法，其目的是探测目标的位置，未考虑波形振幅的特征。常用的方法有极大值检??
深圳大学汪驰升测试了?６种单波长ＡＬＢ回波波形提取与分解算法（峰值探测、高斯??分解、平均差方函数拟合、四边形拟合、ＲＬ去卷积、维纳滤波去卷积）利用仿真??数据和Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ波形数据进行了算法验证，结果（如图１．３所示）表明：ＲＬ去卷??积算法具有更高的检测率和波形拟合精度。王丹药对ＲＬ去卷积、维纳滤波去卷积、盲??源去卷积、非负最小二乘四种去卷积算法进行了对比分析，也得出了ＲＬ去卷积算法效??果更为理想［４７】。丁凯在三角形函数和四边形函数拟合算法的基础上，提出一种改进的??四边形函数拟合算法并验证了改进的四边形拟合算法具有较小的均方根误差（ｒｏｏｔ??ｍｅａｎ?ｓｑｕａｒｅ?ｅｒｒｏｒ，?ＲＭＳＥ）和较高的水深提取有效率。郭锴在高斯分解算法的基础上，??提出一种高斯半波长渐进分解法［５１］，通过选择原始波形的有效部分进行进一步研究，??抑制随机噪声，并根据接收回波信号的时间序列，利用半波长高斯函数对所选部分进行??逐步分解。该方法有效减少了波形叠加引起的不合理分解和反射脉冲峰值位置偏移问??题，在Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ回波波形提取与分解中得到了应用与验证。??然而，以上方法未能解决ＡＬＢ浅水回波信号易混淆、难以识别进行水深提取等问??题
【参考文献】：
期刊论文
[1]国产机载双频激光雷达探测技术研究进展[J]. 贺岩,胡善江,陈卫标,朱小磊,王永星,杨忠,朱霞,吕德亮,俞家勇,黄田程,习小环,瞿帅,姚斌. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[2]机载激光测深去卷积信号提取方法的比较[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,林雨准,李鹏程. 测绘学报. 2018(02)
[3]机载激光测深雷达中大动态范围信号的多通道处理技术（英文）[J]. 李杰,赵毅强,叶茂,胡凯,谢绍禹,薛文佳,周国清. 光子学报. 2018(03)
[4]全局收敛LM算法优化的机载激光测深信号提取方法[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,李鹏程,秦剑琪. 测绘科学技术学报. 2017(04)
[5]机载激光测深技术及其研究进展[J]. 刘焱雄,郭锴,何秀凤,徐文学,冯义楷. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[6]基于机载激光技术的浅海水深测绘应用分析[J]. 王林振,曹彬才,栾奎峰,张翔,沈蔚. 海洋科学. 2017(04)
[7]基于多通道海洋激光雷达的海陆波形分类[J]. 黄田程,陶邦一,毛志华,贺岩,胡善江,王聪聪,俞家勇,陈鹏. 中国激光. 2017(06)
[8]机载激光雷达测深技术与应用研究进展[J]. 秦海明,王成,习晓环,聂胜. 遥感技术与应用. 2016(04)
[9]定角圆锥扫描式机载激光测深系统定位模型与精度评价[J]. 李凯,张永生,童晓冲,申二华. 测绘学报. 2016(04)
[10]圆扫描式机载激光测深系统定位模型与仿真分析[J]. 申二华,张永生,李凯. 中国激光. 2016(02)
博士论文
[1]机载激光水深探测技术基础及数据处理方法研究[D]. 叶修松.解放军信息工程大学 2010
本文编号：3304338
【文章来源】：山东科技大学山东省
【文章页数】：146 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
典型的ALB系统
１．２．?２?ＡＬＢ数据处理技术研究现状??ＡＬＢ数据处理技术对于测深精度起着关键作用。根据国际海道测量标准ＩＨＯ??Ｓ－４４（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?（ＩＨＯ）?Ｓｔａｎｄａｒｄｓ?ｆｏｒ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｓｕｒｖｅｙｓ??（Ｓ－４４））规定：水深１０?ｍ情况下，特级标准的总体垂直不确定度不能超过２６?ｃｍＭ。因??此，为了保证测深精度，获得高质量的点位坐标，必须对ＡＬＢ数据处理关键技术进行??研宄，以消除或减小误差影响。??（１）回波波形提取与分解??波形拟合是ＡＬＢ数据处理的关键环节，能够为水下地形测量、海底底质分类和水??体浑浊度分析等应用领域提供数据基础。如何精确、有效地拟合ＡＬＢ波形数据己成为??一个新的研究热点。??目前，国内外学者相继开展了全波形ＡＬＢ回波信号拟合的研宄。己有的回波波形??提取与分解算法大体可以分为三类：峰值探测、波形分解和去卷积算法对于峰值??探测算法，其目的是探测目标的位置，未考虑波形振幅的特征。常用的方法有极大值检??
深圳大学汪驰升测试了?６种单波长ＡＬＢ回波波形提取与分解算法（峰值探测、高斯??分解、平均差方函数拟合、四边形拟合、ＲＬ去卷积、维纳滤波去卷积）利用仿真??数据和Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ波形数据进行了算法验证，结果（如图１．３所示）表明：ＲＬ去卷??积算法具有更高的检测率和波形拟合精度。王丹药对ＲＬ去卷积、维纳滤波去卷积、盲??源去卷积、非负最小二乘四种去卷积算法进行了对比分析，也得出了ＲＬ去卷积算法效??果更为理想［４７】。丁凯在三角形函数和四边形函数拟合算法的基础上，提出一种改进的??四边形函数拟合算法并验证了改进的四边形拟合算法具有较小的均方根误差（ｒｏｏｔ??ｍｅａｎ?ｓｑｕａｒｅ?ｅｒｒｏｒ，?ＲＭＳＥ）和较高的水深提取有效率。郭锴在高斯分解算法的基础上，??提出一种高斯半波长渐进分解法［５１］，通过选择原始波形的有效部分进行进一步研究，??抑制随机噪声，并根据接收回波信号的时间序列，利用半波长高斯函数对所选部分进行??逐步分解。该方法有效减少了波形叠加引起的不合理分解和反射脉冲峰值位置偏移问??题，在Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ回波波形提取与分解中得到了应用与验证。??然而，以上方法未能解决ＡＬＢ浅水回波信号易混淆、难以识别进行水深提取等问??题
【参考文献】：
期刊论文
[1]国产机载双频激光雷达探测技术研究进展[J]. 贺岩,胡善江,陈卫标,朱小磊,王永星,杨忠,朱霞,吕德亮,俞家勇,黄田程,习小环,瞿帅,姚斌. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[2]机载激光测深去卷积信号提取方法的比较[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,林雨准,李鹏程. 测绘学报. 2018(02)
[3]机载激光测深雷达中大动态范围信号的多通道处理技术（英文）[J]. 李杰,赵毅强,叶茂,胡凯,谢绍禹,薛文佳,周国清. 光子学报. 2018(03)
[4]全局收敛LM算法优化的机载激光测深信号提取方法[J]. 王丹菂,徐青,邢帅,李鹏程,秦剑琪. 测绘科学技术学报. 2017(04)
[5]机载激光测深技术及其研究进展[J]. 刘焱雄,郭锴,何秀凤,徐文学,冯义楷. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[6]基于机载激光技术的浅海水深测绘应用分析[J]. 王林振,曹彬才,栾奎峰,张翔,沈蔚. 海洋科学. 2017(04)
[7]基于多通道海洋激光雷达的海陆波形分类[J]. 黄田程,陶邦一,毛志华,贺岩,胡善江,王聪聪,俞家勇,陈鹏. 中国激光. 2017(06)
[8]机载激光雷达测深技术与应用研究进展[J]. 秦海明,王成,习晓环,聂胜. 遥感技术与应用. 2016(04)
[9]定角圆锥扫描式机载激光测深系统定位模型与精度评价[J]. 李凯,张永生,童晓冲,申二华. 测绘学报. 2016(04)
[10]圆扫描式机载激光测深系统定位模型与仿真分析[J]. 申二华,张永生,李凯. 中国激光. 2016(02)
博士论文
[1]机载激光水深探测技术基础及数据处理方法研究[D]. 叶修松.解放军信息工程大学 2010
本文编号：3304338
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