馮傳勇,張振軍,鄭亞慧

(長江水利委員會 水文局，武漢 430010)

1 研究背景

水邊線測繪成果是水利、交通等涉水工程建設(shè)及運(yùn)行的基礎(chǔ)依據(jù)，為防洪減災(zāi)、水資源管理提供技術(shù)支撐。實(shí)時水邊線提取，在水文監(jiān)測、防洪減災(zāi)、自主導(dǎo)航等領(lǐng)域需求迫切[1-4]。近30 a來，關(guān)于水邊線測繪技術(shù)研究，主要集中在光學(xué)與微波衛(wèi)星遙感領(lǐng)域，根據(jù)水陸影像的光譜與紋理等特征，通過圖像分類、分割、邊緣檢測等技術(shù)提取水陸的分界線[5-8]。然而，基于衛(wèi)星遙感的水邊線提取受限于影像的時空分辨率。此外，水體具有高變異性，水邊線存在不確定性，而且水邊線的多尺度特性和動態(tài)變化導(dǎo)致在不同尺度、不同時間觀察到的水邊線會有所不同，水邊線自動提取仍然是一個世界公認(rèn)的難題[1,9]。目前水邊線測量仍普遍依賴地面接觸式測量方式，采用傳統(tǒng)接觸式測量存在測點(diǎn)難以到達(dá)、通視條件差、電子信號易屏蔽及人員安全風(fēng)險等問題，尤其在崩岸、淺水淤泥灘、蘆葦、陡坡等地形條件下，難以施測。

“互聯(lián)網(wǎng)+”和“智能+”時代對測繪行業(yè)時間和空間位置服務(wù)提出了越來越高的需求。實(shí)現(xiàn)跨界融合與創(chuàng)新，滿足不同行業(yè)日新月異的個性化、智能化、實(shí)時化、精準(zhǔn)化的服務(wù)需求，是新時代賦予測繪的新使命[10]。本文創(chuàng)新性地將民用消費(fèi)級航海雷達(dá)引入水邊線測繪領(lǐng)域，通過航海雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)集成，研究開發(fā)實(shí)時水邊線自動化測繪系統(tǒng)，解決水邊線測繪難題，并為基于航海雷達(dá)的水邊線測繪新技術(shù)研究與系統(tǒng)開發(fā)提供切實(shí)可行的理論與技術(shù)框架。

2 系統(tǒng)技術(shù)框架

本系統(tǒng)技術(shù)框架如圖1所示。水邊線數(shù)據(jù)的采集和提取步驟如下：

圖1 系統(tǒng)技術(shù)框架Fig.1 Technical frame- work of the system

(1)本系統(tǒng)采用GNSS羅經(jīng)和消費(fèi)級航海雷達(dá)作為數(shù)據(jù)采集傳感器，通過傳感器集成與Socket編程，實(shí)現(xiàn)對傳感器的控制與自動化數(shù)據(jù)采集。GNSS羅經(jīng)的實(shí)時動態(tài)定位精度可達(dá)0.1 m，方位角定向精度可達(dá)0.2°，與RTK(Real-time kinematic，實(shí)時差分定位)相比，無需地面基準(zhǔn)站，適合長程、廣域水邊線測量。民用雷達(dá)具有價格低廉、低功耗、無輻射、體積小、重量輕等優(yōu)點(diǎn)，適合各種尺寸船舶應(yīng)用，包括無人船。近10 a來，航海雷達(dá)的距離分辨力和方位分辨力大幅提升。雷達(dá)領(lǐng)域大量研究表明，當(dāng)前民用消費(fèi)級X波段4G等新型航海雷達(dá)具有厘米級微小目標(biāo)探測能力，目標(biāo)相對定位精度可達(dá)分米級[11-14]，且具有一定的植被穿透能力。將其引入測繪領(lǐng)域，其定位精度理論上可滿足大比例尺水邊線測繪的要求。

(2)利用采集的GNSS羅經(jīng)數(shù)據(jù)，生成連續(xù)的航跡、航向圖。根據(jù)預(yù)先標(biāo)定的雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)相對位姿參數(shù)，計算雷達(dá)掃描瞬時位置和方位，實(shí)現(xiàn)GNSS羅經(jīng)與雷達(dá)數(shù)據(jù)的自動配準(zhǔn)。

(3)根據(jù)配準(zhǔn)后的雷達(dá)瞬時位姿參數(shù)、雷達(dá)工況參數(shù)，對雷達(dá)影像進(jìn)行數(shù)字微分校正，消除運(yùn)動掃描過程造成的雷達(dá)影像偏心偏向幾何變形誤差，使雷達(dá)影像掃描中心和基準(zhǔn)方位歸一化。

(4)采用圖像分割、邊緣探測與追蹤、拓?fù)渲貥?gòu)等算法，從雷達(dá)影像自動提取并識別水邊線，并結(jié)合雷達(dá)影像定位定向與尺度參數(shù)，得到矢量水邊線。

(5)采用計算機(jī)圖形學(xué)算法，對矢量水邊線進(jìn)行粗差檢測與矢量水邊線融合，得到連續(xù)、完整的水邊線。

(6)利用雷達(dá)掃描速度快、水邊線多重覆蓋、存在大量多余觀測的特點(diǎn)，對水邊線進(jìn)行重復(fù)測量精度評價。

(7)采用DXF圖形交換格式，輸出水邊線矢量圖。

3 系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)

3.1 系統(tǒng)開發(fā)目標(biāo)

融合雷達(dá)探測技術(shù)與GNSS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效、低成本、高精度、全自動化的水邊線測繪，解決實(shí)時水邊線測繪難題。具體目標(biāo)包括：

(1)實(shí)現(xiàn)航海雷達(dá)、GNSS羅經(jīng)多源傳感器的自動化控制，滿足長程、廣域水邊線數(shù)據(jù)快速、全自動化采集應(yīng)用需求；

(2)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)影像水邊線智能化全自動提取，消除雷達(dá)運(yùn)動掃描過程中的各項誤差，達(dá)到亞米級的絕對定位精度；

(3)為船基雷達(dá)實(shí)時水邊線測繪新技術(shù)研究與系統(tǒng)開發(fā)提供可靠的理論參考與技術(shù)框架。

3.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計與開發(fā)

基于上述系統(tǒng)工作原理，對系統(tǒng)進(jìn)行功能模塊設(shè)計，主要功能模塊包括：參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、成果輸出。采用Microsoft Visual C++2015開發(fā)平臺與面向?qū)ο缶幊?OOP)技術(shù)，底層開發(fā)雷達(dá)水邊線測繪軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)主界面如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)軟件主界面Fig.2 Main interface of the system

3.2.1 參數(shù)設(shè)置模塊

參數(shù)設(shè)置模塊用于預(yù)先設(shè)置系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理所需的參數(shù)，包括雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)標(biāo)定參數(shù)、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)、雷達(dá)工況參數(shù)、閾值參數(shù)。其中，雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)標(biāo)定參數(shù)即雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)的相對位姿與標(biāo)定參數(shù)，用于雷達(dá)與GNSS羅經(jīng)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)；坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換參數(shù)包括投影帶參數(shù)和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換7參數(shù)或3參數(shù)，用于將WGS84(World Geodetic System 1984)經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為高斯3°帶投影的平面直角坐標(biāo)，將WGS84大地高轉(zhuǎn)換為正常高；雷達(dá)工況參數(shù)用于自動設(shè)置雷達(dá)掃描距離、速度、增益、干擾抑制、雜波抑制與影像采樣頻率等參數(shù)；閾值參數(shù)包括雷達(dá)反射率閾值(用于水邊植被濾除)、測圖精度閾值(用于無效雷達(dá)影像篩查)、粗差探測閾值(用于矢量水邊線粗差剔除)等。

3.2.2 自動化數(shù)據(jù)采集模塊

自動化數(shù)據(jù)采集模塊采用HUB集線器與網(wǎng)線，將GNSS羅經(jīng)、雷達(dá)與PC機(jī)聯(lián)接，組建局域網(wǎng)。PC機(jī)通過各自的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議連接并控制傳感器，包括GNSS羅經(jīng)連接與數(shù)據(jù)自動采集、雷達(dá)自動控制與影像采集。

基于TCP/IP協(xié)議，通過Socket編程，將PC機(jī)作為Socket客戶端，GNSS羅經(jīng)為Socket服務(wù)器，客戶端通過設(shè)定的IP地址和網(wǎng)絡(luò)端口連接服務(wù)器，服務(wù)器偵聽客戶端連接請求。如建立連接成功，則按NMEA協(xié)議向客戶端發(fā)送導(dǎo)航數(shù)據(jù)，客戶端實(shí)時接收并解析服務(wù)器向連接端口發(fā)送的數(shù)據(jù)，獲取定位、定向時序數(shù)據(jù)，同時對GNSS羅經(jīng)時鐘與PC機(jī)時鐘的鐘差數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，并按設(shè)定的二進(jìn)制格式存儲。

雷達(dá)自動控制與影像數(shù)據(jù)采集模塊如圖3所示，采用多播UDP/IP 二進(jìn)制流的控制間傳輸協(xié)議，控制雷達(dá)開、關(guān)機(jī)，啟動或停止雷達(dá)掃描，按預(yù)定參數(shù)設(shè)定雷達(dá)工況參數(shù)、雷達(dá)影像采樣頻率，實(shí)時從雷達(dá)中獲取掃描數(shù)據(jù)，并生成雷達(dá)圖像，采用“PNG”格式，將雷達(dá)影像保存到PC機(jī)，并進(jìn)行自動編碼。

圖3 傳感器自動控制與數(shù)據(jù)采集模塊Fig.3 Sensor automatic control and data acquisition module

3.2.3 數(shù)據(jù)處理模塊

數(shù)據(jù)處理模塊主要功能包括GNSS羅經(jīng)與雷達(dá)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、雷達(dá)影像水邊線自動提取。其中，雷達(dá)影像水邊線自動提取主要技術(shù)流程包括：①根據(jù)測圖精度要求，對雷達(dá)影像進(jìn)行自動篩選；②根據(jù)GNSS羅經(jīng)航跡，對雷達(dá)影像進(jìn)行微分幾何校正，使雷達(dá)影像掃描中心和基準(zhǔn)方位歸一化；③對雷達(dá)影像高通濾波、數(shù)字形態(tài)學(xué)濾波、圖斑分析、去除影像噪聲；④采用有序邊緣追蹤算法，對雷達(dá)影像進(jìn)行邊緣探測和追蹤，得到方向一致的影像邊緣線；⑤通過拓?fù)浞治觯瑥挠跋襁吘壘€中識別真實(shí)水邊線，并對斷裂的水邊線進(jìn)行自動連接，得到連續(xù)的水邊線；⑥計算影像水邊線節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)，并進(jìn)行斜距改正，得到矢量水邊線。

數(shù)據(jù)處理模塊采用組件式開發(fā)策略，將算法封裝在DLL(動態(tài)鏈接庫)中。每幅雷達(dá)影像采集完成后，開辟新的線程，通過應(yīng)用程序接口(API)訪問DLL，可實(shí)現(xiàn)水邊線的實(shí)時、自動提取。該模塊亦支持后處理方式，即待所有雷達(dá)影像采集完成后，采用多線程并行計算，實(shí)現(xiàn)全部水邊線的快速提取。

3.2.4 成果輸出模塊

成果輸出模塊的功能是輸出測區(qū)完整、連續(xù)的矢量水邊線。水邊線提取完成后，為每幅雷達(dá)影像生成一條連續(xù)的水邊線。鑒于雷達(dá)影像掃描速度較快(1～2 s)、船速相對較慢(10～30 km/h)，因此，同一段水邊線存在多重覆蓋，且由于誤差的存在導(dǎo)致同一水邊線存在多義性。因此，須先對各雷達(dá)影像提取的水邊線進(jìn)行融合。水邊線融合算法如圖4所示，以一定距離間隔沿大致垂直河岸方向作輔助線，與水邊線求交，取交點(diǎn)的重心坐標(biāo)作為擬合水邊點(diǎn)；為避免水邊線粗差的影響，計算各輔助線上重心坐標(biāo)后，統(tǒng)計輔助線與各水邊線交點(diǎn)到重心點(diǎn)的偏離值方差，將偏離值大于3倍方差的交點(diǎn)視為粗差點(diǎn)予以剔除，再重新計算重心坐標(biāo)，并計算偏差的均值。最后，將相鄰輔助線上的重心坐標(biāo)相連，得到融合后水邊線，并輸出為DXF圖形交換格式，為其他軟件提供數(shù)據(jù)接口。同時，統(tǒng)計各輔助線上的偏差均值的中誤差，即以重復(fù)測量誤差來評定水邊線提取的精度。

圖4 水邊線融合算法示意圖Fig.4 Schematic diagram of waterline fusion algorithm

4 系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例

以長江九江張家洲河段水邊線測繪為例，介紹系統(tǒng)的應(yīng)用情況。張家洲河段位于九江市區(qū)以下15 km，河道分汊，又是鄱陽湖入江之處，來水來沙條件復(fù)雜，河床演變突出，是長江航道治理的重點(diǎn)區(qū)域之一。兩岸存在險工段，亦是防洪減災(zāi)需要重點(diǎn)監(jiān)測的河段。該測區(qū)具有人工拋石、天然堤防、植被覆蓋、崩岸等多種類型的水邊線，具有典型代表性。

數(shù)據(jù)獲取采用SIMRAD 4G雷達(dá)和TrimbleBX982雙天線信標(biāo)機(jī)，采用研制的固定支架安裝在一艘水文測量船船頂部位，如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)采集設(shè)備Fig.5 Data acquisition equipment

其中，SIMRAD 4G 雷達(dá)是一款低功耗(<20 W)、零輻射、消費(fèi)級民用X波段(波長3 cm)FMCW(調(diào)頻連續(xù)波)寬帶雷達(dá)，測程為50 m至36 nm，方位分辨率為3.5′。BX982信標(biāo)接收機(jī)是一個模塊化、雙天線、無基站的移動測量系統(tǒng)，為船舶實(shí)時提供定位和航向，動態(tài)定位精度在±0.1 m內(nèi)，定向精度在±0.2°以內(nèi)。

應(yīng)用時間為2019年5月，船的航速約為20 km/h。雷達(dá)掃描距離約為200 m，掃描速度設(shè)置為48 rpm(每分鐘轉(zhuǎn)數(shù))。采用本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集模塊，以20 Hz頻率自動接收GNSS羅經(jīng)定位定向數(shù)據(jù)，設(shè)定每2.5 s采集一幅雷達(dá)圖像，像幅大小為2 048×2 048像素。數(shù)據(jù)采集過程持續(xù)約15 min，共采集362幅雷達(dá)影像，覆蓋張家洲北岸水邊線長度約5 km。雷達(dá)掃描圖像如圖6所示。

圖6 雷達(dá)影像Fig.6 Typical radar images

采用本系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模塊在普通PC機(jī)(CPU：Core i7-4790@3.60 GHZ，內(nèi)存：4 GB)上運(yùn)行，從362幅雷達(dá)影像自動提取水邊線總耗時為78 s，每幅影像處理時間不超過0.3 s，可實(shí)現(xiàn)水邊線的實(shí)時提取。提取得到的362條雷達(dá)水邊線如圖7所示(用不同顏色表示)，最終融合后的水邊線如圖8所示(圖7、圖8中，x、y分別表示局部坐標(biāo)系橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo))。

圖7 各雷達(dá)影像提取的水邊線Fig.7 Waterlines extracted from radar images

圖8 融合后的水邊線(紅線)與驗(yàn)證點(diǎn)(藍(lán)色)Fig.8 Fused waterline (red) and verification points (blue)

為驗(yàn)證水邊線提取精度，采用RTK沿水邊線現(xiàn)場同步采集了78個驗(yàn)證水邊點(diǎn)，將驗(yàn)證點(diǎn)到雷達(dá)水邊線的垂直距離偏差作為水邊線的絕對定位誤差。同時，統(tǒng)計78個水邊點(diǎn)處的雷達(dá)水邊線重復(fù)測量誤差。點(diǎn)位測量誤差統(tǒng)計結(jié)果如圖9所示。絕對定位誤差最大值為1.19 m，中誤差為0.70 m；重復(fù)測量誤差最大值為0.97 m，中誤差為0.59 m。

圖9 水邊線定位誤差Fig.9 Positioning errors of waterline

5 結(jié) 語

本系統(tǒng)引入民用消費(fèi)級航海雷達(dá)，通過與GNSS羅經(jīng)集成與開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時水邊線數(shù)據(jù)的自動化采集與水邊線全自動提取；非接觸、主動式雷達(dá)遙感，具有全天候作業(yè)能力，可顯著降低勞動強(qiáng)度，避免了陡坡、崩岸等地形條件下作業(yè)人員的安全風(fēng)險；利用航海雷達(dá)、GNSS羅經(jīng)等測量船現(xiàn)有設(shè)備，無額外成本投入，且可實(shí)現(xiàn)水下地形測量與水邊線測量一體化，不占用額外勞動力和作業(yè)時間。應(yīng)用結(jié)果表明，本系統(tǒng)可有效實(shí)現(xiàn)水邊線測繪的實(shí)時化、高效率、自動化；數(shù)據(jù)處理過程經(jīng)多重校核，精度可靠，可滿足1∶5 000及以下比例尺地形圖水邊線測繪的精度要求。

本系統(tǒng)在應(yīng)用上也存在一定局限性,如對地物復(fù)雜水域的水邊判定準(zhǔn)確度不夠，須人工判讀；測量精度不能滿足1∶2 000及更大比例尺測圖要求。下一步將在雷達(dá)傳感器辨識能力、抗干擾能力等方面研究改進(jìn)，進(jìn)一步提高動態(tài)定位、定向精度，以滿足更大比例尺測圖需要。