機(jī)載LiDAR測(cè)深（Airborne LiDAR Bathymetry,ALB）技術(shù)已在海岸帶、海島礁等淺水海域展現(xiàn)出非常大的潛力,但在誤差理論建模和數(shù)據(jù)處理方法等方面還存在不足,制約著ALB技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。為此,論文針對(duì)ALB的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用需求,分別從器件、環(huán)境、目標(biāo)三方面對(duì)ALB測(cè)深誤差進(jìn)行深入分析評(píng)估并建立了 ALB誤差模型,提出了新的提取回波有效參數(shù)、測(cè)深折射改正、航帶間系統(tǒng)誤差剔除的數(shù)據(jù)處理方法,并在典型區(qū)域使用ALB數(shù)據(jù)進(jìn)行底質(zhì)分類應(yīng)用研究,從ALB系統(tǒng)為核心的理論建模、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方面開(kāi)展了相關(guān)工作。這其中具體包含ALB回波信號(hào)處理和提取方法,ALB系統(tǒng)中器件、環(huán)境和目標(biāo)因素對(duì)測(cè)量誤差的理論分析模型,海氣界面折射改正方法、航帶拼接方法,以及珊瑚礁信息提取的數(shù)據(jù)應(yīng)用五個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)研究。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.針對(duì)ALB淺水回波信號(hào)易混淆、難以識(shí)別進(jìn)行水深提取問(wèn)題,提出一種基于分層異構(gòu)模型的波形擬合算法。根據(jù)波形不同組成部分的相應(yīng)特性,采用分層異構(gòu)函數(shù)（水面——高斯函數(shù)、水體——指數(shù)函數(shù)及水底——B-樣條函數(shù)）進(jìn)行全局收斂LM（Levenberg-M... 

【文章來(lái)源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：146 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

典型的ALB系統(tǒng)

１．２．?２?ＡＬＢ數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究現(xiàn)狀??ＡＬＢ數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)于測(cè)深精度起著關(guān)鍵作用。根據(jù)國(guó)際海道測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)ＩＨＯ??Ｓ－４４（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ?（ＩＨＯ）?Ｓｔａｎｄａｒｄｓ?ｆｏｒ?Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ?Ｓｕｒｖｅｙｓ??（Ｓ－４４））規(guī)定：水深１０?ｍ情況下，特級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的總體垂直不確定度不能超過(guò)２６?ｃｍＭ。因??此，為了保證測(cè)深精度，獲得高質(zhì)量的點(diǎn)位坐標(biāo)，必須對(duì)ＡＬＢ數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行??研宄，以消除或減小誤差影響。??（１）回波波形提取與分解??波形擬合是ＡＬＢ數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，能夠?yàn)樗碌匦螠y(cè)量、海底底質(zhì)分類和水??體渾濁度分析等應(yīng)用領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如何精確、有效地?cái)M合ＡＬＢ波形數(shù)據(jù)己成為??一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。??目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者相繼開(kāi)展了全波形ＡＬＢ回波信號(hào)擬合的研宄。己有的回波波形??提取與分解算法大體可以分為三類：峰值探測(cè)、波形分解和去卷積算法對(duì)于峰值??探測(cè)算法，其目的是探測(cè)目標(biāo)的位置，未考慮波形振幅的特征。常用的方法有極大值檢??

深圳大學(xué)汪馳升測(cè)試了?６種單波長(zhǎng)ＡＬＢ回波波形提取與分解算法（峰值探測(cè)、高斯??分解、平均差方函數(shù)擬合、四邊形擬合、ＲＬ去卷積、維納濾波去卷積）利用仿真??數(shù)據(jù)和Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ波形數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證，結(jié)果（如圖１．３所示）表明：ＲＬ去卷??積算法具有更高的檢測(cè)率和波形擬合精度。王丹藥對(duì)ＲＬ去卷積、維納濾波去卷積、盲??源去卷積、非負(fù)最小二乘四種去卷積算法進(jìn)行了對(duì)比分析，也得出了ＲＬ去卷積算法效??果更為理想［４７】。丁凱在三角形函數(shù)和四邊形函數(shù)擬合算法的基礎(chǔ)上，提出一種改進(jìn)的??四邊形函數(shù)擬合算法并驗(yàn)證了改進(jìn)的四邊形擬合算法具有較小的均方根誤差（ｒｏｏｔ??ｍｅａｎ?ｓｑｕａｒｅ?ｅｒｒｏｒ，?ＲＭＳＥ）和較高的水深提取有效率。郭鍇在高斯分解算法的基礎(chǔ)上，??提出一種高斯半波長(zhǎng)漸進(jìn)分解法［５１］，通過(guò)選擇原始波形的有效部分進(jìn)行進(jìn)一步研究，??抑制隨機(jī)噪聲，并根據(jù)接收回波信號(hào)的時(shí)間序列，利用半波長(zhǎng)高斯函數(shù)對(duì)所選部分進(jìn)行??逐步分解。該方法有效減少了波形疊加引起的不合理分解和反射脈沖峰值位置偏移問(wèn)??題，在Ｏｐｔｅｃｈ?Ａｑｕａｒｉｕｓ回波波形提取與分解中得到了應(yīng)用與驗(yàn)證。??然而，以上方法未能解決ＡＬＢ淺水回波信號(hào)易混淆、難以識(shí)別進(jìn)行水深提取等問(wèn)??題

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]機(jī)載激光水深探測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理方法研究[D]. 葉修松.解放軍信息工程大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3304338