航道水深测量的技术应用探讨

李汪

【摘要】如今，我国的计算机技术实现了突飞猛进的发展，促进了海洋测绘技术的进步。航道水深测量技术朝着数字化和智能化方向发展，在信息化背景下，水深测量实现了自动化监测。本文分析多波束测量水深系统的应用流程和实际应用，从而进一步提升水深测量的精确性。

【关键词】水深;测量;多波束

在海洋测绘环节中，水深测量和定位是两个关键点。因此，通过建立海洋空间三维坐标的方式，提升测绘的精确度。通过水深测量技术的应用，可以节省劳动力，提升测量精度。

1、水下测深系统

1.1系统构成

多数波测深技术是现代水下探测新兴技术，其融合了空间测绘技术、计算机技术和信息处理技术，可以对水下深度进行高精度测量。通过运动传感器和扫描图像处理系统的应用，实现了深度测量图像和数据的收集。在大面积水深测量中得到了广泛的应用。以Odom ES3多波束测深仪为例说明。

1.2系统特征

Odom ES3多波束测深仪采用带状方式测量，波束可以实现不间断的发射，系统在水下可以实现全面覆盖。与单波束系统相比，多波束系统的波束覆盖面广，也可以对水下细微地形的变化进行观察。单波束只能通过点、线进行数据的收集，然而多波束可以实现水下环境的整体分析，多波束探测系统获取的数据可靠性非常高，结合水深特点获取不同的数据，单波束仅仅是将断面的数据收集起来，数据采集程度不够，在等值线绘制中会存在偏差。发射换能器向水底投射覆蓋扇区，可以获得动态化的聚焦波束载波数，散射结束后可以形成散射强度图像，便于观察水深和水下地形特征。多波束测深系统在应用中，可以借助运动传感器对航行数据及时收集，并且对数据及时校正，及时的反映水深。采用后处理软件，可以结合数据绘制出水下地形图，从而更加形象的监测水深。

2、水深测量实施

2.1高程控制

在高程控制中要采用高精度电子水准仪，测量平差要结合交通部门颁布的水运《工程测量规范》执行。

2.2水位控制

水位控制采用RTK-WGPS人工智能计算水位，在水深测量之前，及时记录水位。水深测量之后要及时将水深记数据记录下来，现场测量作业的数据应该由监理工程师进行监督，在现场测量中，如果不能满足测量规范要及时的进行二次测量。

2.3施工测量

在相关部门提供的现有控制点的基础上计算出平面高程并校验其精度，在获得了转换参数后，确定好全球定位系统基准站的位置，结合原有的控制点进行定位系统的架设，从而提升数据分析的精确性。在基准站建设完成后，应该对设备的参数进行调试，确保数据精确性。全球定位系统移动站建设中，在已知点确定的基础上，还应该设计移动站，移动站的建设也要结合参数进行校正与审查。在获取转换参数后，确定好设备的坐标，及时进行坐标转化，建立任务，设置好坐标系投影。

在水深测量环节应该结合航行模式采用横断面法施测，用全球定位系统进行实时定位，用回声探测的方法对回声进行收集测定水深。根据比例尺的大小确定水深点采集的密度，采用全球定位系统进行数字化的探测，通过信息链和便携式计算机的数据分析形成数据统计，测深软件实现平面定位信息与水深同步采集，并记录，形成原始测量数据。

2.4数据处理

在水深测量环节中，应该对水位站的位置进行控制，采用数据编辑功能，采集椭球的参数。在设备管理中应该对驱动类设备的波特率进行获取，在水深测试成功后，及时存储。完成外业数据采集后，用测量软件进行后期处理，将原始数据加入水位改正、姿态改正等信息，形成水深图和统计报告。

2.5水深测量误差分析

当水位发生变化后，在水深测量中深度也会发生变化，在水深测量环节应该对连续采集水深点进行分析，分析水深点之间的间距，如果水深点间距比较小，应该采用主线取样的方式，找出交点，通过确定交点的位置定义，计算交点的时间，计算出水深，然后生成交点水深数据，通过普通取样的方式，将水深刻度标识在文件中。

3、多波束测深系统在航道疏浚量化监测中的应用

在传统的水下监测中，一般是采用单波束探测系统探测，结合线性探测的方式对水下的地形进行分析，这种探测方式工作量大，而且精度不足，不能在大比例尺的情况下进行水深探测。采用多波束探身系统，提升了水深测量的效率，结合高分辨率和高精度特征，确保全面覆盖探测。结合水下地形的微妙变化，完成水下工程的探测。在进行数据处理时，采用规格网来形成水下探测分块处理，在航道疏浚环节中，有时水深较大，水深并不能采用可视化的方式展示出来，从而不能分析航道疏浚的变化情况。在考虑到水下地形多变性和复杂性特征，在水深探测中尽量减少计算提升探测精确性。采用规格网的方法，可以收集不同时间采集的数据，通过多波束水下地形数据的生成，可以结合水深值将数据插入确保结果的精确性，采用拟合曲面进行求差计算，从而确保航道疏浚顺利进行。在水深计算中，采用D=CT进行计算，D是换能器到水底的距离，C是水体的平均速度，T是声波往返的传播速度。

采用多波束系统收集到的云数据处于大规模离散状态，因此在云数据使用中，应该集成数据，找出数据之间的关联，结合水下地形的特征，从而发现数据之间的差异是由于地形变化导致。采用滤波技术后离散数据点之间的差异减小，通过曲面重建的方式，结合函数逼近理论，通过计算机辅助设计技术的应用，建立了离散数据函数，通过绘制函数图形的方式得得到水深数据。

采用加权移动平均算法的方式，对滤波数据进行网络化处理，加权移动平均算法可以将离散的分布数据转化成规则网格分布的方式，从而可以对原始数据进行加密和抽取处理。在离散的数据点上，通过规则网格的加入，可以形成连续的函数图像。该方法非常的灵活，并且提升了水深探测的精确度，简化了计算量，不需要大量的计算机内存在。离散点分布选择中，一般要考虑以下几个因素，要在大面积范围内选择数据点，点数的选择应该结合计算插补的点。这两个因素应该结合具体情况范围的大小，要以某个差值点为圆心确定好半径。如果原始点数不能均匀的分布，在二次曲面方程求解中要采用足够数量的点才能找出原始数据点分布的规律。

结语：

在水深测量中，应该采用各类航道工程技术，在单波束水深测量的基础上，采用多波束测量。准备好硬件配套设施，提升数据采集的效率，从而发挥水深测量技术的效果，提升测量数据的精度，促进航道工程测量工作的进一步开展。

参考文献：

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