[发明专利]基于最优多水深假设抗差曲面的多波束测深数据处理方法

说明书

本发明公开了一种基于最优多水深假设抗差曲面的多波束测深数据处理方法，主要包括基于典型水深特征的抗差曲面关键参数组联合优选和基于最优抗差曲面的多波束测深数据自动滤波及成果输出两大步骤。通过典型水深数据选取、基准水深数据集生成、关键参数组设置、抗差曲面试验组生成、试验数据集生成和综合对比分析，完成抗差曲面关键参数组的联合优选；将优选后的参数应用到需处理的原始多波束水深数据集，生成最优抗差曲面并进行自动滤波，最终以三类水深成果数据的形式进行输出，完成多波束数据的高效、自动、精细处理。经实测多波束测深数据测试，该方法显著提升了数据自动处理的效率和精度。该方法在海洋测绘、海洋信息科学和海底科学等方面具有重要的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及海洋测绘、海洋信息科学和海底科学等技术领域。

背景技术

多波束测深技术发展于20世纪60年代，该技术被认为是自3800年前绳测深法以来，海底地形测绘最具革命性的进步。多波束测深技术填补了人们对于海底地形的粗略认识，极大地推动了海洋科学和地球科学的发展。

然而，多波束测深技术在使我们获取高精度高分辨水深数据的同时，其大量的测深误差也使我们付出不小的处理时间代价。多波束测深数据包括两类主要误差：系统误差和异常值。系统误差(如换能器安装偏角误差、潮位误差、声速剖面误差等)可通过相应的系统误差消除算法消除；异常值主要由多波束系统解算假海底信号造成，如水体中的目标物、接收的旁瓣反射等，需通过人工或者自动算法识别并剔除。

当前随着多波束测深系统的不断升级，其测深数据量急剧增大，如最新一代多波束测深系统每小时可产生上千万甚至上亿数量级的测深点。传统的人工编辑处理方法面对如此海量的测深异常值，不但耗时费力，还会带入人为的主观因素。因此，如何对新一代多波束测深数据进行高效自动处理是当前重点和难点技术问题。

为克服传统人工编辑处理方法的弊端，国内外学者对多波束数据自动处理方法开展了大量的研究。最简单的方法是使用深度和波束角阈值门限对数据进行自动滤波(MARGEOD,2015)，更复杂的方法则是通过检测水深点之间的梯度和角度(MAR GEOPHYS RES,1996；MAR GEOD,2016)、建立局部地形先验模型(International Hydrographic Review,2001；US Hydro,2007；测绘学报,2018)和基于统计学原理模拟人工处理过程(IEEE JOCEANIC ENG,2003；MAR GEOPHYS RES,2017)等手段来检测异常值。

以上这些多波束数据自动处理方法都通过一定的准则，将一些测深点标记为“保留”，另一些测深点标识为“剔除”，可以说这些方法都基于测深点分类的原理。当前鲜有方法将处理的核心思想聚焦于最终的水深曲面；且自动处理方法内部主要参数的设置对其最终处理效果影响很大，如何依据测区地形特征优选一组最优参数组也鲜有报道。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出了一种基于最优多水深假设抗差曲面的多波束测深数据处理方法。

本发明通过下述技术方案得以实现：

一种基于最优多水深假设抗差曲面的多波束测深数据处理方法，包括基于典型水深特征的抗差曲面关键参数组联合优选和基于最优抗差曲面的多波束测深数据自动滤波及成果输出两大步骤；

首先进行基于典型水深特征的抗差曲面关键参数组联合优选，步骤包括：(1)典型水深数据选取，(2)基准水深数据集生成，(3)关键参数组设置，(4)利用多水深假设抗差曲面构建法生成抗差曲面试验组，(5)试验数据集生成，(6)综合对比分析，得到最优关键参数组；随后进行基于最优抗差曲面的多波束测深数据自动滤波及成果输出，步骤包括：(7)输入联合优选的关键参数组，利用多水深假设抗差曲面构建法生成最优多水深假设抗差曲面，(8)数据滤波，(9)水深成果数据生成。

所述的多水深假设抗差曲面构建法包括下列步骤：