水下地形三維測量技術研究

王建新

摘 要：本文基于筆者從事多波束測深的相關工作經驗，以多波束測深系統在長江中的應用為研究對象，論文首先探討了多波束測深系統的組成，進而以多波束測深系統用于采砂管理為任務背景，詳細研究分析了多波束測深系統在采砂管理量化監測中的應用流程和監測結果。

關鍵詞：多波束 測深 長江 采砂 監測

中圖分類號：P217 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2018）01（a）-0033-03

1 多波束水下測深系統

1.1 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。整個系統的組成如圖1所示。

1.2 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5mm。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。

2 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，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。數據分析處理流程如圖2所示。

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。

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。

（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，一般考慮兩個因素：（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。這兩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，如圖3所示。

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。

3 采砂管理量化監測的應用工程實例

按照此技術路線于2015年4月25日和2016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24.247m；后次測量時水面高程為21.978m，其水下地形示意圖如圖4至圖6所示。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。

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。可得出以下結論：由于采砂活動的進行，截止2016年4月，主河道重點采砂監控區域相比于2015年4月最深處被開挖2.32m，被開挖斷面區域大約寬為38.7m，1000m長的河道內被開采的砂石量約為7萬m3。

4 結語

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。

參考文獻

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