宿殿鵬
山東科技大學(xué)測(cè)繪與空間信息學(xué)院,山東 青島 266590
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、航帶拼接方法,以及珊瑚礁信息提取的數(shù)據(jù)應(yīng)用5個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)研究。主要工作如下:
(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-Marquardt)擬合,優(yōu)化求解相應(yīng)的分解參數(shù),從而使各部分回波信號(hào)的擬合效果達(dá)到最優(yōu)。利用南海ALB試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,相比于雙高斯擬合,其平均均方根誤差RMSE、平均決定系數(shù)R2、平均相關(guān)系數(shù)CORR和相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差STD分別提高65.11%、2.83%、1.01%和86.61%,擬合精度更高、適應(yīng)性更強(qiáng)。
(2)分別從器件(激光指向角偏轉(zhuǎn))、環(huán)境(大氣限制、水面折射、水體折射、水體散射)、目標(biāo)(不規(guī)則水底地形起伏)3方面對(duì)ALB測(cè)深誤差進(jìn)行分析評(píng)估,建立了ALB誤差模型,為測(cè)前方案設(shè)計(jì)和測(cè)后誤差處理提供理論依據(jù)。針對(duì)各種干擾因素造成的6類隨機(jī)誤差,定量分析了不同誤差源對(duì)ALB測(cè)深的影響:對(duì)于10 m水深,6類模型的測(cè)距誤差分別為:激光指向角度誤差(30 cm)、大氣限制誤差(<1 cm)、水面折射誤差(14 cm)、水體折射誤差(5 cm)、水體散射誤差(6 cm)、不規(guī)則水底地形起伏誤差(2 cm)。系統(tǒng)的ALB測(cè)深誤差分析,既能為ALB數(shù)據(jù)采集提供參考,也能為ALB數(shù)據(jù)后處理提供有效的誤差改正方案。
(3)針對(duì)瞬時(shí)海面傾斜造成的折射光線路徑偏移問題,提出了基于瞬時(shí)海面模型和光線追蹤的ALB折射改正方法?;谧钚《撕筒ɡ俗V理論,利用波長(zhǎng)532 nm藍(lán)綠激光獲取的海面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建瞬時(shí)三維海面模型,以此作為光線追蹤平臺(tái)。在計(jì)算海面斜率的基礎(chǔ)上,通過追蹤穿過大氣-水界面的每束激光,激光點(diǎn)的位置偏差得到相應(yīng)改正。對(duì)于10 m水深海域,測(cè)深數(shù)據(jù)改善9.2 cm,為ALB海氣界面折射影響提供高精度解決方案。
(4)針對(duì)經(jīng)過系統(tǒng)檢校和前面誤差處理后的殘差,提出了一種基于非線性最小二乘平差的蒙特卡羅匹配(Monte Carlo matching,MCM)算法,增強(qiáng)了航帶拼接的穩(wěn)健性。通過航帶重疊區(qū)域“水深相對(duì)漂移”進(jìn)行濾波;然后將蒙特卡羅模型與非線性最小二乘參數(shù)平差模型相結(jié)合,利用多波束數(shù)據(jù)對(duì)初始基準(zhǔn)航帶進(jìn)行糾正,再以初始基準(zhǔn)航帶為參考依次進(jìn)行航帶拼接;最終解算得到航帶拼接轉(zhuǎn)換七參數(shù)。對(duì)于重疊區(qū)域同名點(diǎn)平均距離大于1 m的原始航帶,拼接后同名點(diǎn)平均距離在7 cm以內(nèi),實(shí)現(xiàn)了ALB高精度、強(qiáng)穩(wěn)健性航帶拼接。
(5)基于ALB數(shù)據(jù)處理獲得的高精度波形和地形數(shù)據(jù),提出了ALB波形和地形特征組合的珊瑚礁信息提取方法。通過挖掘海底波形特征參數(shù)(振幅、波寬、面積、偏態(tài)、峰度、反向散射截面系數(shù))和地形特征參數(shù)(水深標(biāo)準(zhǔn)差、坡度、測(cè)深位置指標(biāo)、高斯曲率、平均曲率、粗糙度),構(gòu)建波形和地形組合的特征向量模型,采用支持向量機(jī)分類器將海底底質(zhì)分為珊瑚礁和其他底質(zhì)兩種類別,總體精度與Kappa系數(shù)分別達(dá)到93.57%、0.87。較現(xiàn)有方法,其總體精度和Kappa系數(shù)分別提高2.65%、0.06,不僅克服了淺水海域數(shù)據(jù)采集的困難,而且實(shí)現(xiàn)了珊瑚礁信息的高精度提取。