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一种机载激光雷达海洋测深波形数据处理算法

目前,海洋测深多采用多波束声呐设备,在深水测区具有很大的优势,但在水深小于50米的浅水区探测受限[1]。遥感技术也已运用于海洋深度测量。这类技术可分为两种类型,主动遥感和被动遥感,主动方式有微波遥感测深和激光海洋测深,被动方式有多光谱遥感测深技术。其中,激光海洋测深技术具有精度高、分辨率高、灵活机动、测点密度高、测量周期短和覆盖面广等特点。它在水深小于50m的浅水区,具有很大的优势,能够在浅海、岛礁、暗礁及船只无法安全到达的水域实现高效快速测量[2]。同时,机载激光海洋测深系统能够同时测量水上、水下三维地形,不需要进行数据融合,真正实现了水陆一体化无缝测量。近几年,大量的文献对激光海洋测深的理论体系进行了探索,翟国君等人对机载激光测深系统的关键技术进行了研究[1-5],叶修松对数据处理方法进行了研究[6],Chi-Kuei W等人对回波波形进行了研究[7]。但在测深回波数据的波形分解方面研究还不够深入,本文针对该问题,研究利用基于全局收敛的LM算法进行波形分解,并对其进行改进,设计了分层筛选方案,并通过真实数据进行了相应的实验。

  • 2022-03-04
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利用回波波形特征实现激光雷达的水陆分离

机载激光雷达测深是近些年遥感和海洋领域的研究热点,该技术能快速获得高精度、高密度的水陆一体化点云,在浅海测绘中比传统声学测量方法效率高很多[1]。激光点云的水陆分离是激光雷达数据处理的一项基础内容。例如水陆激光点的坐标计算方法略有差异,陆地时直接基于激光束的姿态和激光往返距离就可以计算点云坐标,水下时还需要进行水体折射改正,因此首先需要确定点云的水陆类别。需要说明,本文的水陆分离是指将点云数据按照实际获取时激光点的水陆类别进行区分,而不是基于最低理论潮位面改正后的满足制图要求的水陆类别。先前激光测深主要的研究点集中在测深模型构建和波浪改正等方面[2-4],水陆分离涉及不多。目前可参考的激光点云水陆分离方法主要有两种:一是在硬件设计中增加拉曼波段(647nm),由于拉曼信号来自于绿激光同水分子的相互作用,因此探测到拉曼信号的一定是水体,可以完全区分点云数据水/陆类别[5];二是利用遥感影像或视频资料等辅助分类[6],即首先对所有点都按照陆地的处理方式得到三维坐标,再对比遥感影像等判断其类别,在硬件设计中没有拉曼波段时,该方法是最常用的手段。

  • 2022-03-04
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量子保密通信技术发展及应用

量子保密通信是未来提升信息安全保障能力的重要技术手段之一。介绍了基于量子密钥分发(QKD)的量子保密通信关键技术,探讨了量子保密通信应用示范及标准化研究最新进展,提出了量子保密通信的系统架构和典型网络组织;同时为了更好地与现有通信系统融合,提出了一种QKD系统与大容量光通信系统共纤传输方案;最后对量子保密通信的发展前景进行了展望。

  • 2022-03-04
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微波营销世界之中国微博营销十大经典案例

微波营销世界之中国微博营销十大经典案例

  • 2022-03-04
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谈谈我国智慧海洋发展的建议

海洋作为人类赖以生存和发展的重要空间,拥有丰富的物质和能量资源,是各国战略利益竞争的制高点。我国拥有300多万km2的管辖海域和1.8万km大陆岸线,拥有广泛的海洋战略安全和发展利益。党的十八大提出建设海洋强国的重大战略部署,党的十九大进一步明确坚持陆海统筹,加快建设海洋强国。这充分说明海洋强国建设已是新时代中国特色社会主义事业的重要组成部分。

  • 2022-03-03
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智慧海洋标准体系研究之需求与现状

随着物联网技术、卫星应用技术和海洋工程技术的发展,信息化成为海洋可持续发展的重要手段。中国船舶工业集团、中国船舶重工集团等相关单位提出“智慧海洋”,成为产业和学术领域研究热点。目前,“推动智慧海洋工程”已经写入我国“十三五”规划,并在发改委、国土资源部等牵头下,形成总体方案,各地方开展“智慧海洋”工程建设布局。智慧海洋标准建设是总体方案中的重要内容,覆盖智慧海洋工程全要素、贯穿工程建设全过程。目前,智慧海洋缺乏相关标准,现有标准难以应对智慧海洋建设面临突出问题,智慧海洋标准建设迫在眉睫。

  • 2022-03-03
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基于潮汐分带校正的海岸线遥感推算研究

海岸线是分析岸滩冲淤动态的重要基础数据,也是制定海岸带资源管理行政分界的依据。海岸线的快速确定对于开展淤泥质海岸滩涂的时空变化科学研究,保障海岸带空间资源的合理开发和利用具有重要意义[1,2]。海岸线是平均大潮高潮时水陆分界的痕迹线[3]。淤泥质海岸潮滩滩面宽广,受潮位涨落影响,滩面泥泞难行,岸线现场修测难度大,成本高。高分辨率遥感影像为大范围海岸线提取提供了可靠的数据来源。现有的海岸线遥感识别是在水边线遥感提取的基础上实现的,主要有两种模式:一种是直接利用高潮时的遥感瞬时水边线作为海岸线[4,5];另一种是将任意时刻的遥感水边线赋予影像成像时刻潮位值,然后利用滩面坡度关系隐含的高程信息,将其校正至平均大潮高潮面,从而推算出平均大潮高潮时的海岸线位置[6-8]。实际上,由于高潮时刻遥感影像一般难以获取,并且遥感解译的水边线不是一条等高线,在水边线的不同位置,潮位并不相同,因此现有方法提取的海岸线与实际海岸线有较大差异。

  • 2022-03-03
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基于水边线的遥感影像防波堤提取方法

在传统测绘方法中,码头、防波堤等海洋近岸目标的获取主要是依靠人工测量结合遥感影像判读的方法。该方法自动化程度低、效率不高,劳动强度大,危险系数高,以至无法自动快速地获取海洋近岸目标的空间信息,势必对作战训练和航行安全带来隐患。随着我国航天技术和传感器技术的快速发展,我国实施全球海洋测绘已具备可靠的数据源保障。但我国在获取海岸带地理空间信息方面还存在很大不足,特别是缺乏可靠有效的海洋近岸目标提取方法[1],此外,防波堤作为一种航行方位物,对航运和海上搜救起着至关重要的作用[2]。目前国内外的研究大部分是针对港口检测进行的[3-5],专门针对防波堤提取的研究相对较少,因此对于防波堤提取方法的研究迫在眉睫。

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