多波束測深系統在河道采砂管理量化監測中的應用

韓賢權，周 武，梁 俊，譚 勇

(長江科學院a.工程安全與災害防治研究所;b.水利部水工程安全與病害防治工程技術研究中心;c.國家大壩安全工程技術研究中心，武漢 430010)

1 研究背景

隨著國民經濟的快速發展，社會經濟建設中河道砂石資源的需求量日益擴大，受利益驅動，導致局部地區和局部河段無序采砂和非法采砂活動十分猖獗，甚至嚴重影響了河勢穩定，極大地危害了河道的防洪安全和通航安全，同時也造成了國有礦產資源的流失。因此，必須采取多種措施，提高執法水平和執法效率，堅決打擊非法亂采濫挖行為。目前，我國的采砂監管工作依據現有的河道采砂管理條例，從管理體制、管理機制以及許可程序和聯合執法等方面，采取了一系列卓有成效的行政管理手段并加大了執法力度，使一度薄弱的河道采砂管理工作得到了加強，一度猖獗的非法采砂活動得到了有效遏制，一度混亂的采砂秩序得到了根本扭轉，河道采砂管理工作取得了明顯的成效。然而，依靠現有監管技術還遠遠不能達到有效控制砂石資源合理開采利用的目的，還需要河道采砂管理工作人員采取多種技術手段、定時定量地對河道采砂行為進行監控，實現河道砂石資源利用的科學規劃，量化監管工作有據可依。

本文從河道砂石資源優化利用與采砂監管技術的角度出發，提出一種基于多波束測深技術的區域河道采砂監測技術，以達到周期性地監測采砂量變化的目的，同時輔助管理者對河道砂石資源合理開采情況進行決策評價。

2 多波束水下測深系統

2.1 多波束測深系統的組成

多波束測深技術是現代水下探測領域的新興技術，它集成了現代空間測控技術、聲吶技術、計算機技術、信息處理技術等一系列高新技術，實現了對水下探測目標的高精度和高密度測量。本文用到的SeaBat 7125是目前世界上最先進、精度最高的多波束測深系統之一，它主要由OCTANS光纖羅經和運動傳感器、聲速剖面儀、側掃圖像處理系統、多波束數據后處理系統(CARIS HIPS后處理軟件)、QTC Multiview底質分類系統等共同組成。整個系統的組成見圖1。

圖1 多波束測深系統組成Fig.1 Composition of multibeam sounding system

2.2 系統特點

(1)SeaBat 7125以帶狀方式進行測量，波束連續發射和接收，測量覆蓋程度高，對水下地形可100%覆蓋。與單波束比較，波束角窄，能夠完全反映細微地形的變化。單波束是點、線的反映，而多波束則是面上的整體反映。多波束測深系統的測量成果更真實可靠，由于是全覆蓋，其大量的水深點數據使等值線生成真實可靠;而單波束是將斷面數據進行摘錄成圖以插補方式生成等值線，在數據采集不夠時，等值線會存在一定偏差。

(2)發射換能器向水底投射出128°寬的覆蓋扇區，接收器同時形成256個動態聚焦波束，測深分辨率為5 mm。波束后向散射強度圖像和檢測到的距河床底距離實時顯示在聲吶監視器上，且便于快速質量檢查。

(3)眾所周知，測量船只的運動姿態對水下測量的數據影響很大，多波束測深系統在測量前和測量時，光纖羅經和運動傳感器實時采集船行姿態數據，PD2000采集軟件同步記錄船姿態信息，并對船行姿態進行實時校正，進而保證后處理中的水深測量數據能夠真實有效地反映水底情況，而單波束在這方面是無法實現的。

(4)CARIS HIPS后處理軟件功能強大，可以根據需要抽取不同比例尺的數據成圖，生成的圖件類型有:測深數據圖;水深等值線圖;三維數字地形模型(DTM)圖;彩色水深圖;彩色地形陰影圖以及質量控制報告等。

3 多波束測深系統應用于采砂管理量化監測

傳統的水下監測方法大多是采用單波束測深系統完成的，它是一種線狀反映水下地形的手段，工作量大且精度有限，難以勝任大比例尺和特殊要求的水下地形測量任務。而多波束測深系統具有測量快捷、高分辨率、高精度、全覆蓋等特點［1］，可以現場監視水下地形地貌的細微變化，非常適合水下工程及河道的監測任務。在此背景下，采用多波速測深系統對區域河道進行數字化、信息化監控管理就顯得尤為重要。

在數據處理方面，傳統的處理方法是通過構建Delauny三角網或Grid規則格網來形成水下的DTM，再通過分塊處理、四叉樹索引來達到水下地形多尺度LOD顯示的效果。但是針對區域河段采砂行為的量化監測而言，其核心思想并不是可視化，而是周期性地監測河段砂量開采的變化情況，同時考慮到水下地形數據具有多樣性、海量性、復雜性等特點以及提高計算效率減少計算機功耗等目的，本文采用對離散點云數據進行插值擬合而非構建DTM的方法來處理不同時間采集的多波束水下地形數據，能夠保證有足夠的水深值來進行數據插值，保證結果的正確性且不失真。在此基礎上，對擬合曲面進行求差計算，從而得出階段時間內河道砂石資源的變化量。輔助管理者對合理開發利用砂石資源進行決策。數據分析處理流程見圖2。

圖2 采砂量化監測流程Fig.2 Flow chart of quantitative monitoring of river sand mining

采集得到的這些多波束點云數據屬于大規模離散數據的一種，在這些海量的點云數據當中，偶有臨近點間的高程突變(局部不連續)，但根據水下地形的特點分析，這些水下高程點的突變一般不是由水下地形的陡然起伏所造成，更為可能的是測量時產生噪聲點或無效數據點，需要通過濾波處理去掉無效點［2］。

經過濾波后的離散數據點的曲面重建一直以來是函數逼近論的一個重要研究內容。近幾年來，隨著計算機輔助設計與圖形學的發展，離散數據的曲面重建技術得到了廣泛的研究和應用，離散數據擬合或插值是用一個光滑的曲面或通過一系列無規則的抽樣數據來逼近。

在盡量減少計算機損耗和提高計算效率的前提下，海量離散點云數據的曲面擬合可以歸結如下:

給定有限點集(xi，yi)，(i=1，…，n)，以及相應的值zi=f(xi，yi)∈R，Ω∈R2是平面的一個界限域，要構造一個曲面S:Ω→R，該曲面S應當盡可能地符合以下目標［3］。

(1)S應當逼近數據，例如，S(xi，yi)≈zi;

(2)S應當具有較好的可視效果，并且要有利于以后進一步的處理;

(3)對S的計算和評估應當快速且有效;

(4)對S的計算在數值上應當是穩定的，例如采用的方法對于任何數據點的分布均是適用的;

(5)應當考慮到數據的局部變動和分布;

(6)采用的方法應當易于實現。

在滿足以上6個宗旨的前提下，本文采用加權移動平均算法(Weighted Moving Average)對濾波后的數據進行網格化處理。加權移動平均算法用于將離散型分布的數據點轉化成規則網格分布的數值，同時對原始數據進行插值加密或抽取處理，目的是用地形表面上一系列離散的數據點表示地形表面的連續函數。

該方法十分靈活并且精度較高，計算簡單，不需要很大的計算機內存。算法選取離散分布的數據點時，一般考慮2個因素:①范圍，即采用多大面積范圍內的數據點來計算被插點的數值;②點數，即選取多少點參加計算被插補的點。這2個因素的實際應用要根據具體情況而定。范圍的大小是以某個被插值點為圓心，以R為半徑來確定的。其半徑決定與原始數據點的疏密程度和原始數據點可能影響的范圍。由于原始數據點分布不均勻，為了保證求解二次曲面方程，要有足夠數量的點，但又不能太多，因此圓半徑不是固定的。對于動態變化的圓半徑的決定，可以采用逐步變動的做法，見圖3。

圖3 動態圓法網格化示意圖Fig.3 Dynamic circle analysis in grid

將研究河段內水下地形表面上一系列離散的數據點轉化成規則網格分布的連續函數，采用規則圓方法，拾取規格化節點臨域范圍內掃測值進行擬合計算。對于每一個新點選取其鄰近的n個數據點。把新點作為平面坐標的原點，然后用一個多項式曲面擬合。多項式中的各參數由n個數據點求得。例如某點t的平面坐標為xt，yt，現根據加權移動平均算法計算其高程，假定擬合曲面如式(1)所示:

式中ai(i=0，1，…，5)為待定參數。首先在以P點為圓心、以R為半徑的圓內選用數據點，把這個范圍內的各數據點i的平面坐標值(xi，yi)變換為以t為原點的坐標值，即

對于n個數據點，可列出n個誤差方程式:

矩陣表示為

其中:

各數據點賦予適當的權Pi，則式(4)所對應的權矩陣為

按照最小二乘法求解式(4)得:

再通過式(4)即可求出任一新點的高程內插值。

通過插值計算，能夠形成規則的、連續的水下高程數據，這些規則的離散數據能夠較真實地反映河段內的水下地形，保證有足夠的水深值來進行比較分析。是采砂管理量化監測中極為重要的環節。

4 采砂管理量化監測的應用工程實例

按照此技術路線于2010年4月25日和2011年4月27日2次分別對長江流域某采砂河段的河床進行了分階段的測量，前次測量時水面高程為24.247 m;后次測量時水面高程為21.978 m，其水下地形示意圖見圖4至圖6。2次測量的目的，就是為了得到階段時間內區域河道內砂石資源量的動態變形情況。

圖4 2010年4月水下地形Fig.4 The underwater DTM in April，2010

按照上述方法分別擬合插值2次測量得到的多波束數據，并采取俯視的角度進行比較。截取圖7中紅色區域的斷面進行分析，如圖8所示?？傻贸鲆韵陆Y論:由于采砂活動的進行，截止2011年4月，主河道重點采砂監控區域相比于2010年4月最深處被開挖2.32 m，被開挖斷面區域大約寬為38.7 m，1 000 m長的河道內被開采的砂石量約為7萬m3。

圖5 2011年4月水下地形Fig.5 The underwater DTM in April，2011

圖6 2次水下地形對比圖Fig.6 Comparison of two underwater DTMs

圖7 特征斷面示意圖Fig.7 Characteristic section map

圖8 采砂量變化對比圖Fig.8 Changes of the sand mining amount

5 結論

本文以長江流域某采砂河段為監控對象，提出了基于水下多波束測深技術的河道采砂量化監測管理手段，并運用相關算法計算出采砂量，具有直觀性、高效性和可靠性，大大減少了人工作業量，改變了傳統監測的落后手段，為河道采砂資源優化利用和有序監管提供了有效的技術支撐。

多波束測深系統除了能量化監測河道砂石資源的變化外，還可廣泛應用于堤防、水庫、湖泊及海洋等水域的水下地形測量，進行水下工程及其水工建筑物的安全檢測(如拋石護岸等);河道疏浚及港口、碼頭、橋梁的工程測量;水下管線、電纜等的監測;沉船、水下物體的打撈搜尋等。這套系統的測量效益、實用性和廣闊的應用前景將進一步顯現。

［1］劉經南，趙建虎.多波束測深系統的現狀和發展趨勢［J］.海洋測繪.2002，22(5):3 －6.(LIU Jing-nan，ZHAO Jian-hu.Status Quo and Development Trend of Multibeam Sounding System［J］.Journal of Hydrographic Surveying and Charting，2002，22(5):3 －6.(in Chinese))

［2］賴仲淄，陳堅雄，鄭道賢.SEABEAM1185多波束系統的測量精度分析及在堤防監測中的應用［J］.海洋測繪，2007，27(6):58 － 61.(LAI Zhong-zi，CHEN Jian-xiong，ZHENG Dao-xian.Analysis of the Surveying Precision for SEABEAM1185 System and Its Application in Embankment Monitoring［J］.Journal of Hydrographic Surveying and Charting，2007，27(6):58 －61.(in Chinese))

［3］孫 嵐，劉雁春，李明叁.基于多波束數據的海底地形建模技術［J］.海洋測繪，2009，29(1):39 －41.(SUN Lan，LIU Yan-chun，LI Ming-san.Technique on Building DEM of Bathymetry Using Multi-beam Data［J］.Journal of Hydrographic Surveying and Charting，2009，29(1):39 －41.(in Chinese))

［4］唐秋華，陳義蘭，周興華，等.多波束海底聲像圖的形成及應用研究［J］.海洋測繪，2004，24(5):9 －12.(TANG Qiu-hua，CHEN Yi-lan，ZHOU Xing-hua，et al.Study on the Producing and Application of Multi-beam Sonar Image［J］.Journal of Hydrographic Surveying and Charting，2004，24(5):9 －12.(in Chinese))