CN110751726B - 一种河道工程质量检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供一种河道工程质量检测方法，包括：基于多波束测量原理确定测线间隔、是否需要往返测量及测量船速，获取工程质量检测所需地形数据；在地形数据预处理中添加纠偏点，使ARCGIS生成的其中任意两期工程地形栅格平面位置一一对应；根据不同工程选择相应的栅格插值算法，将两期地形栅格相减；提取相减值即高程变化值，并分别提取两期坡度值；形成一一对应的原始数据、高程变化值、坡度值表格文件，计算得到工程质量检测所需参数值；对照工程标准要求确定河道工程质量。提供了确定多波束水下地形测量方法的数模,多波束测量技术更规范；解决了断面比对检测存在的弊端，顾及地形特征实现两期地形全覆盖比对，数据处理更科学、高效。
Description
技术领域
本发明实施例涉及河道工程质量检测技术领域，具体涉及一种河道工程质量检测方法。
背景技术
对于河道工程地形多波束测量方法，当前没有针对不同河道工程作出具体的规范要求，研究表明，多波束测量点云数据点距受水深、测量扇面角等诸多因素影响。基于多波束测量原理计算确定的多波束测线间隔、测量船速、测线往返测量对河道工程质量检测成果的科学性、准确性不可或缺。对于河道工程地形数据处理方法，当前国内河道相关工程设计及检测以“断面比对”为主要依据，参见图9，为河道工程水下地形全覆盖比对与断面比对联系与区别。以“断面比对”为主要依据的检测主要存在以下几个方面的局限性。其一，断面检测属于抽样检测，河床地形的多样性与不可直观性的特点，断面情况与河道总体之间究竟有多大的差异是无法判断的，检测结论难免以偏概全。其二，断面统计方法决定了相关工作的难以高效。据统计学概论，在样本量一定的前提下，精确度与置信度往往是相互矛盾的，要同时提高估计的置信度和精确度，就要增加样本容量，对于海量点云地形，逐点统计工作量大。其三，数据处理中的计算方法单一，断面线上任意两个实测地形数据点之间的高程，仅为线性插值法。其四，以断面高程变化值作为地形增厚和削减值，对于河道岸坡或地形起伏区域存在较大误差。
如长江河势复杂，边界蜿蜒，岸坡坡相多变，以水下抛石护岸工程为例，工程区域块石积累多抛与漏抛的情况难以由断面检测判断。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种河道工程质量检测方法，以解决现有技术中多波束水下地形测量缺少具体技术规范的问题，以及水下地形数据处理以断面比对方法导致的检测不准确的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例1提供一种河道工程质量检测方法，包括步骤：对于需要多波束测量的水下地形地物，确定识别地物的点云地形数据点距要求；
基于点距与多波束测量扇面角的关系、扇面角与测线间隔的关系，计算测线间隔值及确定相应测线是否需要往返测量；
基于全覆盖测量的要求、识别地物的纵向点距要求，计算多波束测量船速；
基于预先确定的测线间隔、是否需要往返测量及多波束测量船速，获取原始点云地形数据；
在工程质量检测所需的地形数据预处理中添加纠偏点，则ARCGIS生成的其中任意两期工程地形栅格平面位置一一对应，将两期地形栅格相减，生成两期地形全覆盖比对成果图；
由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取两期地形相减栅格值，得到高程变化值；
由ARCGIS生成的所述任意两期工程其中某一期工程地形数据分别提取两期工程地形坡度值；
将所述任意两期工程其中某一期工程地形数据、两期地形栅格相减值、坡度值导入Excel形成一一对应的表格数据文件；
由工程质量检测所需要的参数值与所述河道两期高程变化值、坡度值之间的数学关系，计算工程质量检测所需要的参数值；
判断所述参数值是否满足河道工程标准要求，确定河道工程质量。
进一步地，确定河道工程地形多波束测量方法。确定识别地物的点距要求、基于点距与与扇面角的关系、扇面角与测线间隔的关系，计算测线间隔值及确定相应测线是否需要往返测量；基于全覆盖测量的要求、识别地物的纵向点距要求，计算多波束测量船速；基于预先确定的测线间隔、是否需要往返测量及多波束测量船速，获取原始点云地形数据。
进一步地，所述确定识别地物的点云地形数据点距要求，包括满足多波束全覆盖测量要求，即相邻Ping沿船只航行方向之间需满足重叠接边；所述相邻Ping沿船只航行方向即为纵向方向；以平面投影为圆形的地物为例，地物纵向尺寸等于两个波束脚印，可满足任意姿态分布的地物，纵向上均有一个实测数据点；其中，横向用X表示，纵向用Y表示，则点云地形数据中X与Y方向的点距ΔX＊、ΔY＊与地物的关系为公式如下：
其中，D为圆形的直径；
所述基于点距与多波束测量扇面角的关系，若对于平整地形多波束一次全覆盖测量，对于平整地形多波束一次全覆盖测量，多波束测量点云地形数据纵向点距与船速相关，为相邻Ping之间的船速与T的积；横向点距一般公式为：
ΔX*i＝H×[tanθai-tan(θai-θs)]
点云地形数据X、Y方向的平均点距为公式为：
T为每Ping声波传播周期，H为测量水深，T取值公式为：
T＝2H/Ccosθa；
θs为仪器固有属性波束间角，以Sonic2024多波束为例，波束间角取0.4°；θai为各波束脚印对应的测量扇面角，
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2，i自中央波束向两侧，取整；
所述基于点距与多波束测量扇面角的关系，若对于坡度地形，多波束一次全覆盖测量点云地形，纵向点距与平整地形基本一致，与船速相关；面向测量船航行方向将多波束每Ping分为左右两侧波束阵列，Ha、Hb为每Ping左右两侧波束阵列对应的最大水深值，右、左两侧波束阵列，横向点距一般公式分别为：
θai为波束脚印所对应的测量扇面角；以多波束Sonic2024为例，波束间角θs大致取0.4°，
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2，i自中央波束向两侧，取整；α为坡度值；
所述扇面角与测线间隔的关系，包括，测线间隔S与水深H、测线间的最大测量扇面角θ*a、坡度角ɑ之间的关系为公式：
S＝H×tanθ*a。
进一步地，所述测量船速包括满足多波束地形全覆盖测量要求的测量船速，和满足纵向点距识别要求的测量船速，取所述满足多波束地形全覆盖测量要求的测量船速和所述满足纵向点距识别要求的测量船速中的较小值为测量船速；
所述测量船速需满足多波束地形全覆盖测量，见公式：
公式中C为水下声速，由声速仪实时采集；θa测量为最大扇面角、θ纵为航行方向波束角，为固有属性值；
所述船速同时需满足地形纵向点距的识别要求，以水下散抛石为例，D为抛石粒径，若较深水域波束脚印大于探测地物尺寸时，测量数据纵向点距要求仍保持不变，随着水深加大，需减小测量船速。由公式：
计算得到ΔY*，由公式：
计算得出平均船速，以所述平均船速作为满足纵向点距识别要求的测量船速。
进一步地，所述确定相应测线是否需要往返测量，由根据计算得到的测线间隔值计算相应水深条件的多波束一次全覆盖测量获得的点云地形数据是否满足识别水下地形地物的要求，若不满足，则相应测线进行往返测量，包括步骤：
根据相应船速与测线间隔条件，进行多波束一次全覆盖测量，判断获得的点云地形数据的点距是否满足识别地形地物所需点距要求；
若不符合要求，则在多波束测量中通过对测线进行往返测量的方法，加密原始测量点云地形数据的点距；若测线间条带覆盖率100％，则地形总覆盖率200％，则测量数据总点云密度M总与某测线上多波束一次全覆盖测量获得的点云密度M1的关系为：
M总＝M1×地形总覆盖率。
进一步地，地形数据纠偏点导入后，由ARCGIS分别生成的两期地形栅格一一对应，所述栅格的生成包括步骤：
对获取的所述点云地形数据进行分析；
若所述点云地形数据的密度均匀，则采用点转栅格法，生成点云点距尺寸大小的栅格；
若所述点云地形数据的密度不均匀，则对所述点云地形数据采用插值算法进行计算，生成满足预设参数的栅格。
进一步地，对于水下抛石工程，所述插值算法采用反距离加权法；
或者，对于疏浚采砂、清淤工程，所述插值算法采用普通克里金法；
所述预设参数包括栅格尺寸、幂值及计算范围圆的半径；
若地形数据由多波束测量获取，对于水下散抛石工程，则所述栅格尺寸取两倍的测量区域的平均多波束测量分辨率；
若地形数据由多波束测量获取，对于水下散抛石工程，则所述幂值取5；
若地形数据由单波束测量获取，则所述计算范围圆的半径大于单波束测量测线间隔；
若地形数据由多波束测量获取，则所述计算范围圆的半径取点云数据平均点距的1.5倍，保证能够大于最大点距。
进一步地，若地形数据由多波束测量获取，由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取两期地形相减栅格值即高程变化值，包括：
由ARCGIS对两期地形栅格相减后得到的相减值，采用点要素采样提取两期地形栅格图相减的栅格值，得到两期高程变化值；
其中，所述点要素采样包括最近点采样法、双线性采样法和三次卷积法中的一种。
若河道工程地形数据由单波束测量获取，由ENVI矢量图形处理软件提取全覆盖的栅格坐标值及两期地形栅格相减值。
进一步地，由ARCGIS分析两期栅格地形边坡坡度，若河道工程地形数据由多波束测量获取，由所述工程任意两期地形原始测量数据中的其中一期地形数据，采用点要素采样提取坡度值；
若河道工程地形数据由单波束测量获取,由ENVI矢量图形处理软件提取全覆盖的栅格坐标值及其中一期地形栅格坡度值；
所述水下地形边坡坡度分析栅格生成，与地形数据的栅格生成方法一致。
进一步地，将所述所述工程任意两期地形原始测量数据中的其中一期地形数据、所述高程变化值、所述坡度值ɑ、导入Excel中计算边坡增厚和削减值，形成一一对应的表格数据文件；与两期地形全覆盖比对成果图一并形成工程质量检测成果文件；其中，所述坡度值可根据工程实际采取分级；
所述边坡增厚和削减值与高程变化值之间关系的计算公式：
ΔD＝ΔH×cosɑ。
进一步地，对于疏浚采砂、清淤工程，一般采用单波束测量，所述地形栅格插值算法采用普通克里金法；所述预设计算范围圆的半径，至少大于测线间隔；栅格尺寸不作具体要求，大致取5m；可选择球状、高斯、线性变异模型中的一种。
进一步地，若河道工程涉及水下边坡或起伏较大，由ARCGIS分析两期地形边坡坡度，采用工程某期地形数据，由点要素采样提取坡度值ɑ，其中水下边坡的坡度可根据工程实际采取分级，则边坡增厚和削减值计算公式为：ΔD＝ΔH×cosɑ。
进一步地，在Excel中汇总一一对应的工程任意两期地形数据中的其中一期地形数据、高程变化值、坡度值。详细检查数据处理质量，若无遗漏、误差较小，由ARCGIS、Cass计算工程质量检测参数，形成工程质量检测成果文件。
所述河道工程质量检测参数值包括：高程变化值、水下边坡坡度值ɑ、边坡增厚和削减值。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例1为规范多波束测量技术，更广泛科学利用多波束测量水下地形地物提供了依据。点云密度符合要求的河道水下地形数据，是河道工程质量检测成果科学、公正的必要条件，本发明实现了两期栅格一一对应，即同一栅格内的两期地形比较，得到工程任意两期地形全覆盖比对成果图。适用于水下抛石、采砂、疏浚、清淤等不同工程地形的数据处理，其中插值算法、预设参数以及栅格值提取方法的选择，经过大量实测数据验证。
本发明实施例1提供的河道工程地形多波束测量方法通过多波束地形识别的数学模型计算反映抛石地形所需的点云密度及点距，从而计算抛石地形、疏浚地形测量中的船速、测量扇面角、测线间隔等技术参数，可多次覆盖测量加密实测数据。本发明实施例1提供的河道工程地形数据处理方法，针对不同类的工程采用不同的插值算法，工程质量检测结果更公正、科学。
对两期河道工程地形栅格进行全覆盖的比对，以河床冲淤分析为例，更客观与全面展现了河道冲淤分布规律。以水下抛石工程为例，避免了传统断面方式为主的部分河道工程计算导致水下块石空间分布情况把握不准的问题，实现了提高资源利用率、更好保护岸堤的目的。对评估工程质量，指导后续工程有针对性的施工，提高相关工作的科学性与工作效率，避免资源浪费；对工程可行性研究、后评估研究等科学研究均有一定的实际价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例1提供的河道工程质量检测方法的流程；
图2为本发明实施例1提供的点云地形数据点距与波束脚印、块石的几何关系；
图3为本发明实施例1提供的水下块石与多波束脚印数量关系，即识别块石所需的点云密度示意图；
图4为本发明实施例1提供的平整地形多波束测量横向点距关系示意图；
图5为本发明实施例1提供的平整地形测线间波束覆盖率与点云密度关系示意图；
图6为本发明实施例1提供的水下边坡地形多波束测量示意图；
图7为本发明实施例1提供的水下地形多波束全覆盖测量船速的原理示意图；
图8为本发明实施例1提供的水下边坡地形测量方法示意图；
图9为本发明实施例1提供的河道工程水下地形全覆盖比对与断面比对检测的联系与区别；
图10为本发明实施例1提供的有无纠偏点的地形数据生成栅格示意图；
图11为本发明实施例1提供的水下边坡高程变化与增厚值及削减值的关系；
图12为本发明实施例1提供的河道水下抛石工程某两期水下地形全覆盖比对图；
图13-1为本发明实施例1提供的河道全覆盖比对淤积区域图；
图13-2为本发明实施例1提供的水下地形全覆盖比对冲刷区域图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，为本发明实施例1提供的一种河道工程质量检测方法的流程框图，包括，
所述河道工程地形数据测量方法，首先确定满足工程质量检测要求所需的不同点云密度的地形数据，由此选择多波束或单波束测量技术，一般疏浚、采砂、清淤河道工程地形可用单波束测量，根据需要用多波束进行全覆盖测量。水下抛石工程地形一般用多波束测量。
进一步地，识别地物的点距要求关系，满足工程质量检测要求所需的不同点云密度的地形数据，多波束每Ping横向各波束间角小于波束角是仪器固有属性，相邻Ping纵向之间需满足重叠接边通过船速控制，根据每个波束脚印对应一个测量点位的已有研究，以平面投影为圆形的地物为例，地物Y向尺寸等于两个波束脚印，可满足任意姿态分布的地物，纵向上均有一个实测数据点，则点云数据X与Y方向的点距ΔX＊、ΔY＊与地物(以圆形为例，直径为D)的关系为公式(1)，参见图2-4：
进一步地，确定两条测线间的最大测量扇面角。根据点距与扇面角的关系判断，对于平整地形多波束一次全覆盖测量，点云数据X、Y方向的平均点距为公式(2)，参见图4-5。由于每Ping最大测量扇面角与波束间角、波束角均为仪器固有设定值，所以地形数据横向点距与水深、脚印对应的扇面角相关；纵向点距与水深、测量船速相关。
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2；θ横为可查询仪器属性，为垂直航行方向波束发射角，θs为波束间角，为形成全覆盖测量，θs略小于θ横；T为每Ping声波传播周期，H为测量水深。T取值公式(3)：
T＝2H/Ccosθa (3)
对于平整地形多波束一次全覆盖测量，多波束测量点云地形数据纵向点距与船速相关，为相邻Ping之间的船速与T的积；横向点距一般公式(4)：
ΔX*i＝H×[tanθai-tan(θai-θs)] (4)
θai为波束脚印所对应的测量扇面角；以多波束Sonic2024为例，θ横波束发射角取0.5°，波束间角θs大致取0.4°，
取整。
进一步地，根据扇面角确定测线间隔。测线间隔(S)与水深(H)、测线间的最大测量扇面角(θ*a)、坡度角(ɑ)之间的关系为公式(5)，参见图8：
S＝H×tanθ*a (5)
所述测量船速需满足多波束地形全覆盖测量见公式(6)参见图7；所述测量船速同时需满足地形纵向点距的识别要求，以水下散抛石为例，D为抛石粒径，若较深水域波束脚印大于探测地物尺寸时，通过减小船速，测量数据纵向点距要求仍保持不变。由公式(1)计算得到ΔY*，由公式(2)计算得出平均船速。取以上两者的较小值。
公式(6)中C为水下声速，由声速仪实时采集；θa测量为最大扇面角、θ纵为船航行方向波束角，为仪器参数值。
以水下散抛石地形测量为例，由以上公式可得出平整区域水下抛石多波束一次全覆盖测量技术参数见表1，表1为平整地形水下抛石多波束一次全覆盖测量技术参数。点云密度M1≈1/(ΔX*×ΔY*)。
表1
进一步，若多波束一次全覆盖测量获取的地形数据点距不足以识别地形，则通过对某测线进行往返测量的方法，加密原始测量点云地形数据的点距，见图5、图8。多波束测量中，若测线间条带覆盖率100％，则地形总覆盖率200％，则测量数据总点云密度M总与某测线上多波束一次全覆盖测量获得的点云密度M1的关系为：M总＝M1×地形总覆盖率。
对于平整地形，多波束多次全覆盖测量技术参数见表2，表1为平整地形水下抛石多波束多次全覆盖测量技术参数。
表2
所述基于点距与扇面角的关系，若对于坡度地形，多波束一次全覆盖测量，纵向点距与平整地形基本一致与船速相关；面向测量船航行方向将多波束每Ping分为左右两侧波束阵列，Ha、Hb为每Ping左右两侧波束阵列对应的最大水深值，右、左两侧波束阵列的横向点距分别为公式(7)、(8)：
θai为波束脚印所对应的测量扇面角；以多波束Sonic2024为例，波束间角θs大致取0.4°，
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2，i自中央波束向两侧，取整；α为坡度值；
参见图6，显然据岸坡较近的右侧波束阵列测量获取的点云数据点距较小，所以公式(7)是主要计算公式。通常情况下，大多数水下岸坡坡度值在45°以下，分别将坡度20°、30°、40°带入公式(7)，计算得到测线间的测量扇面角取值约30°时，三种坡度下ΔX*Ι取值均相对较小。由点距公式可知，水深越大，测量波束角需越小，能获得相对较密的点云数据。同理，可通过对某测线进行往返测量的方法，加密地形数据点距。综合平整与坡度地形测量技术参数，多波束水下抛石地形测量见表3，表3为多波束水下抛石地形测量方案。
表3
通常水下地形较为复杂，往往一条测线上的水深取值范围较大导致测线间隔难以确定，为便于实际操作，可在分布较广泛的水深区间内设定一个统一的测线间隔，可将20-60m内的测线间隔统一设定为15m，水深35m以上的区域仍进行往返测；若测区面积非常大或航行困难，可将水深20-60m内的测线间隔统一为20m，此时计算参考扇面角最大45°，20-60m区间平均30.5°仍符合上述研究结论，此时水深20-35m内的测线间隔由15m增大至20m，导致测量数据横向点距加大，水深20m以上的测线往返测即可。
所述河道工程地形数据处理方法，首先在所述点云地形数据预处理中添加纠偏点，则ARCGIS生成的其中任意两期工程地形栅格平面位置一一对应，将两期地形栅格相减。可生成两期地形全覆盖比对成果图。两期地形全覆盖比对与断面比对比较，参见图9。
进一步，原始地形数据预处理。在两期原始点云地形数据中，分别添加工程区域内X、Y方向最大与最小的四个平面定位点P1、P2、P3、P4为“纠偏点”。
式(9)代表行数，假设X3、X1分别为X方向的最大与最小值；式(10)代表列数，假设Y4、Y2分别为Y方向的最大与最小值，则工程区域范围内，两期地形栅格单元数量基本相等。此处X、Y方向的最大与最小值并非ARCGIS栅格数据裁切功能中的栅格范围设定值，这个栅格范围设定值无法使得每个栅格单元一一对应，这里的X、Y是在河道工程地形测量数据中添加的地形点坐标。工程区域边缘附近产生极少数一期有栅格而另一期无栅格的情况时，两期栅格相减运算结果则为-9999，可将比对值修改为零。导入“纠偏点”后，由ARCGIS生成的两期栅格单元能够实现每个栅格单元严格意义上的一一对应，如图10。
进一步地，由工程地形数据情况确定生成栅格地形图的方法。若数据点云密度较均匀，则直接采取点转栅格，栅格尺寸(像元大小)取点云点距。现有测量条件下获取的地形数据的点云密度大多不均匀，另外，由于较深水域的测量数据分辨率较差即原始测量数据点距较大决定了实测数据大多需要适度插值，选取不同栅格插值方法及其中的不同参数，再选取不同的栅格值提取方法，交叉运用有多达几十种方法。
进一步地，栅格插值方法。对于疏浚、采砂、清淤河道工程，此类工程主要受自然状态下水流冲淤对河床的重塑，河床地理高程整体较为“平滑”，栅格地形插值宜选择普通克里金算法，见公式(11)。
Z(xi)区域变量、Z*(x)估计量、λ权重系数、i区域变量个数。普通克里金法根据选定区域范围内变量建立线性方程组，先求解矩阵方程中的区域变异函数值，得到线性方程组中权重系数λi，使得Z*(x)为Z(xi)的无偏性最优估计量。由点距与变异函数值以及权重系数λ之间的相关性决定Z*(x)精确度，方程组可采用各向同性球状变异模型求解。由ARCGIS生成栅格时，栅格尺寸不作具体要求，大致取5m。显然区域变量Z(xi)应为实测值，此类工程一般用单波束测量，故搜索半径至少大于测线间隔，取两倍测线间隔为宜。
以长江扬州河段京杭运河与长江交叉口附近河道为例，将单波束测量数据经不同插值方法进行插值后的数据与多波束测量数据比较，判断哪种插值方法更贴近实际地形。验证用图比例尺为1:2000，两期地形一一对应比对的点位间距2m以内，将其视为两期地形“同一地理位置”点位进行高程比较，符合《工程测量规范》GB 50026-2007中的图上1mm范围内水深点的深度较差要求，各种插值方法比较结果见表4，表4为采砂清淤工程插值方法比较，单位：m。实例验证表明克里金插值数据对于自然演变下的河道地形较为适用。
表4
当河道水下地形未经自然演变，或工程施工存在较大偶然性的情况时，比如水下抛石工程，数据处理方法存在较大差异。
进一步地，栅格插值方法对于水下抛石工程，反距离加权法能更准确反映抛石工程地形变化。采用两期地形原始数据点距1m内的点高程差作为参考真值，详细检查其高程比较的差值(简称点详查较差)，结合采用两期地形全部数据点较差总平均值验证各方法的适用性，结果见表5，表5为水下抛石工程各类插值比较，单位：m。
表5
大量实验表明，在相同的计算条件下，反距离加权法生成的两期工程地形栅格，相减计算后与参考真值较差最小，抽样点位较差平均值相差0.04m，全数点较差总平均值相差0.06m。同时验证表明，各种插值方法中原始数据点云密度越密，插值数据越准确。在地形变化特征上以距离为优先，空间曲面平滑性为次要因素的情况下，反距离加权法能更适用于抛石工程地形。反距离加权公式(12)：
公式(12)中Z0为待估点插值；Zi为范围内的实测地形点值；di为Z0、Zi的距离；n为计算中用到的实测点数；r为幂值。栅格插值需设定的主要参数有：栅格尺寸、幂值及计算范围圆的半径。以3m间隔的点云数据为例，分别设定了1m、0.5m的像元值，以点详查较差验证，0.5m较优。一般地形插值中幂值依据经验取2，由于抛石地形特殊性，点位高程仅反映周围近距离内的地形，提高幂值至5时，点位详查较差平均值较优。
计算范围圆的半径R参考公式(13)：
式(13)中，A为包含所有采样点数据的区域面积，n是采样点数据总个数，k是平均值，一般取7。如果工程区域内测量地形点云密度均匀，设ΔX＝ΔY＝C C为常数，则：
有R≈1.5C。实际工程中，由于点云密度不均匀，为保证局部区域有一定数量的实测点用于计算内插值，计算范围半径R取较大点距的1.5倍。
进一步地，进行两期地形栅格相减计算，生成新的两期地形全覆盖比对栅格。若河道工程地形数据由多波束测量获取，由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取两期地形相减栅格值即高程变化值。提取两期地形相减栅格值，由ARCGIS有：①空间分析中的点要素采样。②空间分析中的栅格值提取至点。③转换工具中的栅格转点等三种提取栅格值的方法。
①点要素采样包括：最近点、双线性、三次卷积等三种采集方法，与插值生成栅格同理，最近点更适用于抛石地形。且最近点采样同时适用于离散和连续值类型，而其他采样方法只适用于连续数据。方法①较为便捷是首选。以两期地形全数点较差平均值验证栅格值获取方法及点要素采样方法，结果见表6，表6为栅格值获取方法比较，单位：m。
表6
同样条件下点要素的最近点采样方法相对较优。该方法可实现地形点位、高程值、栅格计算值、坡度值之间的一一对应，用于工程区域平均增厚值计算，由此判断合格与否的工程区域范围。
若河道工程地形数据由单波束测量获取，由ENVI矢量图形处理软件提取全覆盖的栅格坐标值及两期地形栅格相减值，栅格坐标值为正交等距数列，得到全覆盖的河道工程两期地形比对结果。
多波束原始地形点采样与ENVI提取全覆盖的栅格坐标及高程属性值相互比较的弊端分别为：多了一次采样计算与多了插值数据。由此已有较高密度的多波束原始测量数据，可采用ARCGIS原始地形点采样法获取栅格值；现有条件下的单波束断面测量获取的地形数据，为实现全覆盖比对，需要依据插值数据完成，由此选择ENVI矢量图形处理软件提取。实验数据表明设定参数条件下的同一点位两种栅格值提取方法获取的栅格属性值相差很小，足够满足河道工程地形质量检测要求。
进一步地，若工程涉及到岸坡地形或地形起伏较大，需处理好设计增厚值、点位高程值与区域地形特征之间的关系。地形特征包括局部坡度与坡向。水下地形总体上呈区间变化性，同时局部区域具有连续性，以抛石工程实施前的地形为参照，见图11。
ARCGIS分析坡度的栅格地形图与上述地形栅格生成、提取的方法一致，若河道工程地形数据由多波束测量获取，由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取地形栅格坡度值。若河道工程地形数据由单波束测量获取，由ENVI矢量图形处理软件提取全覆盖的地形栅格坡度值。
进一步地，在Excel中汇总上述工程某一期地形数据、高程变化值、坡度值。工程实施后的区域增厚值与高程变化值的关系为公式(15)：
ΔD＝ΔH×cosɑ (15)
详细检查数据处理质量，它们之间须一一对应、无遗漏、各类误差较小，则由ARCGIS、CASS计算工程质量检测参数，形成工程质量检测成果文件。
实施案例一：
以长江江苏某重要河段水下抛石工程为例。局部河道坡度值在0～45°之间，平均值为30°，见图11。顾及施工困难度需对岸坡坡度合理分级，以概括处理施工的随机误差，坡度按边坡稳定情况概括为18°、27°、33°三级，按公式(15)进行计算增厚值及削减值。测量数据处理主要以ARCGIS为主，Excel、CASS等软件为辅。计算得到2018年较2014年工程总体区域、局部区域的增厚及削减的总量、平均值、具体范围。(计算过程略)工程实施前后地形变化情况见表7，表7为河道水下抛石工程某两期地形变化情况。根据收集的2014及2018年工程区地形测量资料，数据预处理后，ARCGIS构建TIN，以高程为属性，2014年与2018年叠加显示，可以明显看出地形增高和降低区域，见图12。表7
注：+代表抛石覆盖增厚，-代表未抛石区域受冲刷
研究的局部河道长约2km，2014至2018年期间，该项目历年均实施了抛石护岸工程，增厚2m以上视为多抛，多抛约57万m3；高程降低区域视为漏抛，漏抛约26万m3，多抛与漏抛量均比较大。高程降低区域主要在上游河床，沿岸线的较大漏抛区域或对整体工程质量造成影响。
实施案例二：
以长江口局部河道采砂工程为例。采砂工程第一与第四阶段水下地形测量数据处理后，给出采砂前后局部河道冲淤变化，地形增高与降低区域数据分别导入CASS，如图13-1、13-2所示。研究河道总体呈“北冲南淤、凹岸冲凸岸淤”的冲淤特征。由全覆盖比对数据计算并统计河床演变情况1：河床地理高程变化，见表8，表8为河床地理高程变化；数据导入CASS计算并统计河床演变情况2：河槽容积变化，见表9，表9为河槽容积变化，单位：万m3。
表8
表9
局部河道采砂工程第一、四阶段地形高程基本在0m以下，采砂工程阶段河道泥沙减少量基本与0m以下河槽容积增加量一致约1900万m3。由于局部河道采砂2848.5万m3集中在-10m以上河槽，回淤948.5万m3，而未采砂的位于河道北侧的-10m以下河槽容积有所增大，但相对总体河槽容积变化很小。表明采砂后河道总体处于回淤状态，河道北侧稍受冲刷。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (9)
1.一种河道工程质量检测方法，其特征在于，包括步骤：
对于需要多波束测量的水下地形地物，确定识别地物的点云地形数据点距要求；
基于点距与多波束测量扇面角的关系、扇面角与测线间隔的关系，计算测线间隔值及确定相应测线是否需要往返测量；
基于全覆盖测量的要求、识别地物的纵向点距要求，计算多波束测量船速；
基于预先确定的测线间隔、是否需要往返测量及多波束测量船速，获取原始点云地形数据；
在工程质量检测所需的地形数据预处理中添加纠偏点，则ArcGIS生成的其中任意两期工程地形栅格平面位置一一对应，将两期地形栅格相减，生成两期地形全覆盖比对成果图；
由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取两期地形相减栅格值，得到高程变化值；
由所述任意两期工程其中某一期工程地形数据分别提取ArcGIS生成的两期工程地形栅格坡度值；
将所述任意两期工程其中某一期工程地形数据、两期地形栅格相减值、坡度值导入Excle形成一一对应的表格数据文件；
由工程质量检测所需要的参数值与所述河道两期高程变化值、坡度值之间的数学关系，计算工程质量检测所需要的参数值；
判断所述参数值是否满足河道工程标准要求，确定河道工程质量；
所述确定识别地物的点云地形数据点距要求，包括满足多波束全覆盖测量要求，即相邻Ping沿船只航行方向之间需满足重叠接边；所述相邻Ping沿船只航行方向即为纵向方向；以平面投影为圆形的地物为例，地物纵向尺寸等于两个波束脚印，可满足任意姿态分布的地物，纵向上均有一个实测数据点；其中，横向用X表示，纵向用Y表示，则点云地形数据中X与Y方向的点距ΔX＊、ΔY＊与地物的关系为公式如下：
其中，D为圆形的直径；
所述基于点距与多波束测量扇面角的关系，若对于平整地形多波束一次全覆盖测量，多波束测量点云地形数据纵向点距与船速相关，为相邻Ping之间的船速与T的积；横向点距一般公式为：
ΔX*i＝H×[tanθai-tan(θai-θs)]
点云地形数据X、Y方向的平均点距为公式为：
T为每Ping声波传播周期，H为测量水深，T取值公式为：
T＝2H/Ccosθa；
θs为仪器固有属性波束间角，以Sonic2024多波束为例，波束间角小于波束角，设为0.4°；
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2，i自中央波束向两侧，取整；
所述基于点距与多波束测量扇面角的关系，若对于坡度地形，多波束一次全覆盖测量点云地形，纵向点距与平整地形一致，与船速相关；面向测量船航行方向将多波束每Ping分为左右两侧波束阵列，Ha、Hb为每Ping右、左两侧波束阵列对应的最大水深值，右、左两侧波束阵列，横向点距一般公式分别为：
θai为波束脚印所对应的测量扇面角；以多波束Sonic2024为例，波束间角θs取0.4°，
θa为每Ping最大测量扇面角值的1/2，i自中央波束向两侧，取整；α为坡度值；
所述扇面角与测线间隔的关系，包括，测线间隔S与水深H、测线间的最大测量扇面角θ*a、坡度角ɑ之间的关系为公式：
S＝H×tanθ*a。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量船速包括满足多波束地形全覆盖测量要求的测量船速，和满足纵向点距识别要求的测量船速，取所述满足多波束地形全覆盖测量要求的测量船速和所述满足纵向点距识别要求的测量船速中的较小值为测量船速；
所述测量船速需满足多波束地形全覆盖测量，见公式：
公式中C为水下声速，由声速仪实时采集；θa为每Ping测量最大扇面角、θ纵为航行方向波束角，为仪器固有属性值；
所述测量船速同时需满足地形纵向点距的识别要求，以水下散抛石为例，D为抛石粒径，由公式：
计算得到ΔY*，然后由公式：
计算得出平均船速，以所述平均船速作为满足纵向点距识别要求的测量船速。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定相应测线是否需要往返测量，由根据计算得到的测线间隔值计算相应水深条件的多波束一次全覆盖测量获得的点云地形数据是否满足识别水下地形地物的要求，若不满足，则相应测线进行往返测量，包括步骤：
根据相应船速与测线间隔条件，进行多波束一次全覆盖测量，判断获得的点云地形数据的点距是否满足识别地形地物所需点距要求；
若不符合要求，则在多波束测量中通过对测线进行往返测量的方法，加密原始测量点云地形数据的点距；若测线间条带覆盖率100％，则地形总覆盖率200％，则测量数据总点云密度M总与某测线上多波束一次全覆盖测量获得的点云密度M1的关系为：
M总＝M1×地形总覆盖率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对工程任意两期单波束或多波束原始测量水下地形数据进行处理，在获得具有平面坐标及高程值的数据中添加分别添加工程区域内坐标格网中横向和纵向方向最大与最小的四个平面定位点为“纠偏点”。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，地形数据纠偏点导入后，由ArcGIS分别生成的两期地形栅格一一对应，所述栅格的生成包括步骤：
对获取的所述点云地形数据进行分析；
若所述点云地形数据的密度均匀，则采用点转栅格法，生成点云点距尺寸大小的栅格；
若所述点云地形数据的密度不均匀，则对所述点云地形数据采用插值算法进行计算，生成满足预设参数的栅格。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对于水下抛石工程，所述插值算法采用反距离加权法；
或者，对于疏浚采砂、清淤工程，所述插值算法采用普通克里金法；
所述预设参数包括栅格尺寸、幂值及计算范围圆的半径；
若地形数据由多波束测量获取，对于水下散抛石工程，则所述栅格尺寸取两倍的测量区域的平均多波束测量分辨率；
若地形数据由多波束测量获取，对于水下散抛石工程，则所述幂值取5；
若地形数据由单波束测量获取，则所述计算范围圆的半径大于单波束测量测线间隔；
若地形数据由多波束测量获取，则所述计算范围圆的半径大于最大点距，若点云密度为均匀，则取点云数据平均点距的1.5倍。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由所述任意两期工程其中一期工程地形数据提取两期地形相减栅格值即高程变化值，包括：
由ArcGIS对两期地形栅格相减后得到的相减值，采用点要素采样提取两期地形栅格图相减的栅格值，得到两期高程变化值；
其中，所述点要素采样包括最近点采样法、双线性采样法和三次卷积法中的一种。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由ArcGIs分析两期栅格地形边坡坡度，由所述工程任意两期地形原始测量数据中的其中一期地形数据，采用点要素采样提取坡度值；
所述参数值包括水下边坡坡度值ɑ、边坡增厚和削减值。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，将所述所述工程任意两期地形原始测量数据中的其中一期地形数据、所述高程变化值、所述坡度值ɑ、导入Excel中计算边坡增厚和削减值，形成一一对应的表格数据文件；与两期地形全覆盖比对成果图一并形成工程质量检测成果文件；其中，所述坡度值可根据工程实际采取分级；
所述边坡增厚和削减值与高程变化值之间关系的计算公式：
ΔD＝ΔH×cosɑ。
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| GR01 | Patent grant | ||
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