CN115128617A - 适用于深海矿产资源勘查区的高精度海底成像方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及深海探测领域,特别是一种适用于深海矿产资源勘查区的高精度海底成像方法。通过激光线扫描和声呐多波束实现了对海底成矿区的高精度地形地貌绘制,利用激光扫描分辨率高、适应性强的特点弥补了声呐探测手段自身的不足,在对海底表面进行较大区域声学探测重建的同时,也能够对感兴趣的较小区域进行高分辨率的光学三维地形重建,有效的填补了当前在开展海底矿区中大尺度的地形地貌绘制,与定点可视化探测之间缺乏小尺度高精度地形地貌绘制的空白,实现了深海矿产资源调查过程中,通过一次布放水下移动平台即可获取海底矿区的高精度地形地貌图,提高了作业效率,节约了调查成本,对海洋地形地貌探测和深海经济矿产资源的勘探有重要的作用。
Description
技术领域
本发明涉及深海探测领域,特别是一种适用于深海矿产资源勘查区的高精度海底成像方法。
背景技术
海底蕴藏着丰富的矿产资源,例如天然气水合物、多金属结核、富钴结壳、热液金属硫化物和深海稀土等都是重要的海洋矿产资源,而且储量巨大,是人类社会未来可持续发展的重要资源储备。目前深海矿产资源勘查与开发已经成为各国普遍参与的经济活动,也驱动了全球对于海洋探测技术的创新研发。
海底的矿产资源往往伴随着特殊的地形地貌特征,因此在进行深海经济矿产资源勘查和科学考察时,首先需要获取勘探区的精准的海底地形地貌特征,这是进一步快速识别海底矿产资源类型和选定后续矿产资源详查区所必不可少的基础资料。当前,开展海底地形地貌调查的传统手段主要包括船载的地球物理声学、近海底的多波束探测和地质取样调查等,这些手段具有测量距离远、范围大的优点,可对数千米以下的海底的地形地貌特征进行绘制,在海底矿产资源勘查区的普查过程起到重要作用,但是利用这些传统手段获取的海底地形地貌精度偏低,通常在几十米到百米的分辨率;此外,由于声波的传播特点,在大范围的海底地形探测方面容易受到突出于海底的岩石、礁盘等结构物遮挡,从而造成探测盲区,很难实现准确的高精度重建。
海底的特殊微地形地貌往往是识别海底矿产资源的重要标志,例如,海底浅表层水合物往往与麻坑、凹陷、泥底劈和小型泥火山等特殊的地形地貌特征密切相关,显然受探测精度低的限制,传统的探测手段无法针对海底这种特殊的微地形地貌开展高精度的重建。当前针对海底的特殊微地形地貌特征也提出了一些探测手段,例如利用水下移动平台(如水下遥控机器人ROV、无人自治式水下机器人AUV等)搭载高清工业相机进行海底地形地貌的探测,虽然高清工业相机能够直接表现海底地形地貌特征,但是受限于水下环境的干扰,对海底能见度和水质要求比较高,且无法表现三维信息;此外,人们也提出了一些新的装置和方法用于海底地形地貌的绘制,这些装置和方法普遍存在适应性不足,感知精度低等问题,且探测效率较为低下。因此,当前急需研制一种适用于深海矿产资源勘查区的海底成像方法,能够精准、高效的绘制海底矿产资源区的地形地貌特征,以便为深海矿产资源勘查提供重要的技术和装备支撑。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的上述缺陷,提出了一种适用于深海矿产资源勘查区的高精度海底成像方法,实现了深海矿产资源调查过程中一次布放水下移动平台即可获取高精度的海底矿区的地形地貌图,大大提高了作业效率,节约了调查成本。
本发明的技术方案是:一种适用于深海矿产资源勘查区的高精度海底成像方法,其中,包括以下步骤:
S1.将海底成像系统安装连接于水下移动平台,并且通过水密缆将电源、通讯各部分相连接,将其搭载的水下移动平台投放到海下;
海底成像系统包括激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置,激光线扫描装置包括固定架、工业相机和激光发射单元,固定架的一端设置工业相机、固定架的另一端设置激光发射单元,激光发射单元采用激光器,声学多波束成像声呐装置包括多波束测深仪,多波束测深仪位于激光发射单元的下方,声学多波束成像声呐装置和激光线扫描装置之间通过连接件连接;
S2.当水下移动平台在水下执行工作时,根据先前普查阶段已有的数据资料,初步确定矿区的位置,划定矿区的精细调查范围;
S3.在划定的精细调查的矿区范围内,设定水下移动平台的调查路径,布置合适间距的测线,水下移动平台下放至距离海底的高度设置为30-50m,水下移动平台的姿态稳定且达到工作条件时,声学多波束成像声呐装置工作,声学多波束成像声呐装置的发射换能器阵列向海底发射声波,声学多波束成像声呐装置的接收换能器阵列对声波进行接收,对声波进行转换,得到包含位置及深度的数据,生成DTM,对DTM内每个单元的纹理特征进行提取并分类,将地形图自动划分为不同的地貌区域,具体实现方法为:
设xa(t)是周期为T的连续时间函数,取样系数为N,将其取T/N间隔变换成序列x(n),x(n)的周期长度为N,傅里叶变换为:
式中,j表示虚数单位;k表示频域上的x坐标,为一种赫兹;e为常数代表以e为底的指数函数;
其中,DFT表示离散傅里叶变换,IDFT表示相应的离散傅里叶逆变换;
对DTM地形图灰度图像进行处理,设原始图像为{Y(a,b)|a=0,1,...,row-1,b=0,1,...,col-1},定义像素*的八个邻域为:
p<sub>3</sub> | p<sub>2</sub> | p<sub>1</sub> |
p<sub>4</sub> | * | p<sub>0</sub> |
p<sub>5</sub> | p<sub>6</sub> | p<sub>7</sub> |
其中P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7为一个周期为8的序列,设Y(a,b,n)表示由像素Y(a,b)的八个邻域生成的周期序列,n为相邻的第n个邻域,F(a,b,k)表示Y(a,b,n)的傅里叶变换系数:
Y(a,b,n)=pn 0≤n≤7
提取图像的局部傅里叶系数映射为:
F(k)={F(a,b,k)|0<a<row-1,0<b<col-1}
通过F(k)呈现出多波束水深图的灰度等级以及其对应的空间分布特征,傅里叶级数与DTM中的纹理具有对应性,相似的纹理具有相似的傅里叶级数,利用F(a,b,k)来构建直方图,通过局部傅里叶系数F(a,b,k)来对纹理进行映射,利用模糊k-means聚类对具有相似的直方图的特征进行分类,然后将其反映到DTM中;
S4.基于S3获取的矿区三维地形地貌图,结合船载GPS系统获取的地理位置信息,进一步圈定出更小范围内的矿区分布区,将水下移动平台的位置再次下放到距海底10-15米的高度处,待水下移动平台的姿态稳定且达到工作条件时,激光线扫描装置工作,激光器射出的激光线扫描海底表面,同时工业相机捕获原始图像,进行激光光条的提取,并获取激光光条的像素重心:
对m*n大小的图像f,设定像素阈值S,当像素灰度值超过S参与坐标计算,
其中,xi表示图像第i行的横坐标,yj第j行的纵坐标,fij表示第i行第j列的像素值;
得到激光光条中心(x0,y0)后,根据激光光条中心坐标重建海底地形图,完成对规划路径上的海底地形的自动精细扫描。
本发明中,水下移动平台可以包括但不限于水下遥控机器人、无人自治式水下机器人、载人潜水器。
所述工业相机和激光发射单元之间呈对应设置,工业相机呈倾斜设置,激光发射单元采用蓝绿色线激光器,激光器呈倾斜方向设置,激光器与海底水平方向的角度为45-60°,多波束测深仪通过数个连接架与固定架固定连接。
该系统还包括控制模块,控制模块包括控制单元、图像单元、处理器单元、存储单元,其中控制单元用于控制激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置的工作状态;图像单元用于缓存相机模块拍摄的影像信息并将其压缩打包;处理器单元用于将接收到的激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置所获取的信息构建的海底地形图进行去噪和平滑处理,并将重建的地形图传输给上位机;存储单元用于记录所有装置所发送的信息、以及经过处理器单元编辑处理后产生的数据。
当完成所有探测任务后,海底地形数据存放于上位机的本地存储盘内,回收水下移动平台和海底成像系统。
本发明的有益效果是:
通过激光线扫描和声呐多波束实现了对海底成矿区的高精度地形地貌绘制,利用激光扫描分辨率高、适应性强的特点弥补了声呐探测手段自身的不足,在对海底表面进行较大区域声学探测重建的同时,也能够对感兴趣的较小区域进行高分辨率的光学三维地形重建,有效的填补了当前在开展海底矿区中大尺度的地形地貌绘制,与定点可视化探测之间缺乏小尺度高精度地形地貌绘制的空白,实现了深海矿产资源调查过程中,通过一次布放水下移动平台即可获取海底矿区的高精度地形地貌图,大大提高了作业效率,节约了调查成本,对海洋地形地貌探测和深海经济矿产资源的勘探有重要的作用。
附图说明
图1是海底成像系统的结构示意图;
图2是本发明的流程原理图;
图3是深海矿产资源勘查区示意图。
具体实施方式
为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式的限制。
本发明包括一种适用于深海矿产资源勘查区的海底成像方法,该方法包括以下步骤。
第一步,将海底成像系统安装连接于水下移动平台,并且通过水密缆将电源、通讯各部分相连接。水下移动平台可以包括但不限于水下遥控机器人(简称ROV)、无人自治式水下机器人(简称AUV)、载人潜水器(简称HOV)。本实施例中采用的水下移动平台为ROV。
海底成像系统包括激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置,其中激光线扫描装置提供小范围精细分辨率下的海底表面成像,声学多波束成像声呐装置提供大范围粗分辨率的海底表面成像,上述两条装置可根据调查阶段及待测目标的具体要求灵活切换。
激光线扫描装置包括固定架1、工业相机2和激光发射单元3,固定架1的一端设置工业相机2、固定架1的另一端设置激光发射单元3,工业相机2和激光发射单元3之间呈对应设置,且工业相机2和激光发射单元3均设置在防水舱内。工业相机2呈倾斜设置,工业相机2与竖直方向之间呈45°夹角,从而实现了工业相机进行45°倾斜拍摄。激光发射单元3采用激光器,激光器呈倾斜方向设置,激光器与海底水平方向之间呈45-60°夹角,发射激光,本申请中的激光器采用蓝绿色线激光器。声学多波束成像声呐装置包括多波束测深仪5。声学多波束成像声呐装置位于激光线扫描装置的下方,多波束测深仪5位于激光发射单元3的下方,避免了两装置之间的相互干扰,同时便于波束的发射与接收。声学多波束成像声呐装置和激光线扫描装置之间通过连接件连接,本申请中,多波束测深仪5通过数个连接架4与固定架1固定连接。
由于水体光线选择性吸收的特性,蓝绿色光线在水下具有较远的传输距离,本实施例选择了功率较大的蓝绿色激光器,其波段为405~532nm,使系统能够在距海底15米的范围内进行工作。
该系统还包括控制模块,控制模块包括控制单元、图像单元、处理器单元和存储单元,其中控制单元用于控制激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置的工作状态;图像单元用于缓存相机模块拍摄的影像信息并将其压缩打包;处理器单元用于将接收到的激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置所获取的信息构建的海底地形图进行平滑处理,并将重建的地形图传输给上位机;存储单元用于记录所有装置所发送的信息、以及经过处理器单元编辑处理后产生的数据。
第二步,系统连接好后,通过控制模块的处理器单元检测系统状态,若无异常,将其搭载的水下移动平台投放到海下,进行探测工作。
第三步,当水下移动平台在水下执行工作时,根据矿区普查阶段获取的调查资料,初步确定矿区的大体位置,划定矿区的精细调查范围,划定的精细调查范围通常在几十平方千米内。
第四步,在划定的精细调查的矿区范围内,设定ROV的调查路径后,布置合适间距的测线,布设测线的原则是能够覆盖划定的矿区范围。然后,开始下放ROV,根据布设的测线开始调查,通过寻线调查覆盖划定的矿区范围。综合考虑海底地形、探测精度及效率,此时ROV距离海底的高度设置为30-50m为最佳。
ROV的姿态稳定且能够达到工作条件时,船上的上位机控制模块通过继电器开启声学多波束成像声呐装置的工作状态,声学多波束成像声呐装置的发射换能器阵列向海底发射声波,声学多波束成像声呐装置的接收换能器阵列对声波进行接收,同时声学多波束成像声呐装置内部对声波进行转换,得到包含位置及深度的数据,生成水深数字地形模型(Digital Terrain Model,简称DTM,下同),利用局部傅里叶变换对DTM内每个单元的纹理特征进行提取并分类,将地形图自动划分为不同的地貌区域。
设xa(t)是一个周期为T的连续时间函数,取样系数为N,将其取T/N间隔变换成序列x(n),x(n)的周期长度为N,傅里叶变换为:
其中,j代表虚数单位,k为频域上的x坐标,每个k值为一种赫兹,e代表为以e为底的指数函数。
其中,DFT表示离散傅里叶变换,IDFT表示相应的离散傅里叶逆变换。
对DTM地形图灰度图像进行处理,设原始图像为{Y(a,b)|a=0,1,...,row-1,b=0,1,...,col-1},定义像素*的八个邻域为:
p<sub>3</sub> | p<sub>2</sub> | p<sub>1</sub> |
p<sub>4</sub> | * | p<sub>0</sub> |
p<sub>5</sub> | p<sub>6</sub> | p<sub>7</sub> |
故P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7可以视为一个周期为8的序列,来计算其傅里叶变换。
设Y(a,b,n)表示由像素Y(a,b)的八个邻域生成的周期序列,n为相邻的第n个邻域,F(a,b,k)表示Y(a,b,n)的傅里叶变换系数:
Y(a,b,n)=pn 0≤n≤7
提取图像的局部傅里叶系数映射为:
F(k)={F(a,b,k)|0<a<row-1,0<b<col-1}
上述方程中,傅里叶级数Y(a,b,n)可由F(a,b,k)表示,因此通过F(k)可以呈现多波束水深图灰度等级、以及对应的空间分布。傅里叶级数与图中纹理具有对应性,相似的纹理具有相似的傅里叶级数,因此利用F(a,b,k)来构建直方图,通过局部傅里叶系数F(a,b,k)来对纹理进行映射,之后利用模糊k-means聚类对具有相似的直方图的特征进行分类,然后将其反映到DTM中;对于感兴趣的区域,获取该区域的经纬度地理位置信息,为进行下一步的激光线扫描探测提供信息。
第五步,基于第四步获取的矿区三维地形地貌图,结合船载GPS获取的地理位置信息,进一步圈定出更小范围内的矿区分布区,通常圈定出的矿区分布范围小于10平方公里。该矿区分布区内布设合适间距的测线,测线的布设原则是能够覆盖再次圈定出的矿区范围。
将ROV的位置由近海底30-50米下放到距海底10-15米的高度处,待姿态稳定且达到工作条件时,船上的上位机控制模块通过继电器直接开启激光线扫描装置的工作状态,激光器射出的激光线扫描海底表面。激光器与海底水平方向之间的夹角呈45-60℃,工业相机2捕获原始图像并且将其传输至系统的处理器单元,处理器单元将接收到的光学图像于软件界面进行实时预览,同时进行光条提取,由于考虑到在海底工作的时效性,必须快速稳定地提取激光条纹中心。激光线扫描工作时,激光光条在视场中的位置一般不会改变,所以首先对图像进行感兴趣区域提取,然后对图像通道进行拆分,选取其中的蓝色通道排除其他粒子光干扰,进而通过以下公式获取激光光条的像素重心:
对m*n大小的图像f,设定像素阈值S,当像素灰度值超过S参与坐标计算,
其中,xi表示图像第i行的横坐标,yj第j行的纵坐标,fij表示第i行第j列的像素值。
得到激光光条中心(x0,y0)后,根据激光光条中心坐标重建海底表面图,系统的存储单元将处理器单元处理后得到的图像于服务器本地存储,实现自动对测量路径上的海底表面进行扫描。
第六步,当完成所有探测任务后,数据存放于上位机的本地存储盘内,回收ROV和成像系统。
以上对本发明所提供的一种适用于深海矿产资源勘查区的海底成像方法进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (5)
1.一种适用于深海矿产资源勘查区的海底成像方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1.将海底成像系统安装连接于水下移动平台,并且通过水密缆将电源、通讯各部分相连接,将其搭载的水下移动平台投放到海下;
海底成像系统包括激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置,激光线扫描装置包括固定架、工业相机和激光发射单元,固定架的一端设置工业相机、固定架的另一端设置激光发射单元,激光发射单元采用激光器,声学多波束成像声呐装置包括多波束测深仪,多波束测深仪位于激光发射单元的下方,声学多波束成像声呐装置和激光线扫描装置之间通过连接件连接;
S2.当水下移动平台在水下执行工作时,初步确定矿区的位置,划定矿区的精细调查范围;
S3.在划定的精细调查的矿区范围内,设定水下移动平台的调查路径,布置合适间距的测线,水下移动平台下放至距离海底的高度设置为30-50m,水下移动平台的姿态稳定且达到工作条件时,声学多波束成像声呐装置工作,声学多波束成像声呐装置的发射换能器阵列向海底发射声波,声学多波束成像声呐装置的接收换能器阵列对声波进行接收,对声波进行转换,得到包含位置及深度的数据,生成DTM,对DTM内每个单元的纹理特征进行提取并分类,将地形图自动划分为不同的地貌区域:
设xa(t)是周期为T的连续时间函数,取样系数为N,将其取T/N间隔变换成序列x(n),x(n)的周期长度为N,傅里叶变换为:
式中,j表示虚数单位;k表示频域上的x坐标,为一种赫兹;e为常数代表以e为底的指数函数;
其中,DFT表示离散傅里叶变换,IDFT表示相应的离散傅里叶逆变换;
对DTM地形图灰度图像进行处理,设原始图像为{Y(a,b)|a=0,1,...,row-1,b=0,1,...,col-1},定义像素*的八个邻域为:
其中P0、P1、P2、P3、P4、P5、P6、P7为一个周期为8的序列,设Y(a,b,n)表示由像素Y(a,b)的八个邻域生成的周期序列,n为相邻的第n个邻域,F(a,b,k)表示Y(a,b,n)的傅里叶变换系数:
Y(a,b,n)=pn 0≤n≤7
提取图像的局部傅里叶系数映射为:
F(k)={F(a,b,k)|0<a<row-1,0<b<col-1}
通过F(k)呈现多波束水深图灰度等级、以及对应的空间分布,傅里叶级数与DTM中的纹理具有对应性,相似的纹理具有相似的傅里叶级数,利用F(a,b,k)来构建直方图,通过局部傅里叶系数F(a,b,k)来对纹理进行映射,利用模糊k-means聚类法对具有相似的直方图的特征进行分类,然后将其反映到DTM中;
S4.基于S3获取的矿区三维地形地貌图,结合船载GPS系统获取的地理位置信息,进一步圈定出更小范围内的矿区分布区,将水下移动平台的位置再次下放到距海底10-15米的高度处,待水下移动平台的姿态稳定且达到工作条件时,激光线扫描装置工作,激光器射出的激光线扫描海底表面,同时工业相机捕获原始图像,进行激光光条的提取,并获取激光光条的像素重心:
对m*n大小的图像f,设定像素阈值S,当像素灰度值超过S参与坐标计算,
其中,xi表示图像第i行的横坐标,yj第j行的纵坐标,fij表示第i行第j列的像素值;
得到激光光条中心(x0,y0)后,根据激光光条中心坐标重建海底地形图,完成对规划路径上的海底地形的自动精细扫描。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述水下移动平台包括但不限于水下遥控机器人、无人自治式水下机器人、载人潜水器。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述工业相机和激光发射单元之间呈对应设置,工业相机呈倾斜设置,激光发射单元采用蓝绿色线激光器,激光器呈倾斜方向设置,激光器与海底水平方向之间的角度为45-60°,多波束测深仪通过数个连接架与固定架固定连接。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,该系统还包括控制模块,控制模块包括控制单元、图像单元、处理器单元和存储单元,其中控制单元用于控制激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置的工作状态;图像单元用于缓存相机模块拍摄的影像信息并将其压缩打包;处理器单元用于将接收到的激光线扫描装置和声学多波束成像声呐装置所获取的信息构建的海底地形图进行平滑处理,并将重建的地形图传输给上位机;存储单元用于记录所有装置所发送的信息、以及经过处理器单元编辑处理后产生的数据。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当完成所有探测任务后,海底地形数据存放于上位机的本地存储盘内,回收水下移动平台和海底成像系统。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116754491A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-09-15 | 中国海洋大学 | 动态无损柱状取样的海底块体滑坡监测装置及其工作方法 |
CN117706561A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-15 | 北京开运联合信息技术集团股份有限公司 | 数学模型的处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN118259367A (zh) * | 2024-05-30 | 2024-06-28 | 中国海洋大学 | 一种海洋资源分布可视化方法及海洋资源勘探机器人 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130096457A (ko) * | 2012-02-22 | 2013-08-30 | (주)지오투정보기술 | 수중음향탐측기의 수중 음향특성 파라메타 센서를 장착하여 3차원 해저지형정보를 가시화하는 방법 |
CN113466869A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-01 | 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 | 一种基于激光致声的水下目标探测方法 |
CN113884058A (zh) * | 2020-07-01 | 2022-01-04 | 北部湾大学 | 一种深海微区地貌高精度遥感定量探测方法 |
CN114034288A (zh) * | 2021-09-14 | 2022-02-11 | 中国海洋大学 | 海底微地形激光线扫描三维探测方法及系统 |
CN218037344U (zh) * | 2022-05-31 | 2022-12-13 | 青岛海洋地质研究所 | 适用于水下移动平台的海底高精度成像系统 |
-
2022
- 2022-05-31 CN CN202210609982.9A patent/CN115128617B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20130096457A (ko) * | 2012-02-22 | 2013-08-30 | (주)지오투정보기술 | 수중음향탐측기의 수중 음향특성 파라메타 센서를 장착하여 3차원 해저지형정보를 가시화하는 방법 |
CN113884058A (zh) * | 2020-07-01 | 2022-01-04 | 北部湾大学 | 一种深海微区地貌高精度遥感定量探测方法 |
CN113466869A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-01 | 青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心 | 一种基于激光致声的水下目标探测方法 |
CN114034288A (zh) * | 2021-09-14 | 2022-02-11 | 中国海洋大学 | 海底微地形激光线扫描三维探测方法及系统 |
CN218037344U (zh) * | 2022-05-31 | 2022-12-13 | 青岛海洋地质研究所 | 适用于水下移动平台的海底高精度成像系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ATRIYON JULZARIKA ET AL.: "Integration of the latest Digital Terrain Model (DTM) with Synthetic Aperture Radar (SAR) Bathymetry", 《JOURNAL OF DEGRADED AND MINING LANDS MANAGEMENT》, 30 April 2021 (2021-04-30), pages 2759 - 2768 * |
张欣 等: "航道测量方法及数字地形模型建设探讨", 《现代商贸工业》, no. 26, 31 December 2018 (2018-12-31), pages 182 - 183 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116754491A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-09-15 | 中国海洋大学 | 动态无损柱状取样的海底块体滑坡监测装置及其工作方法 |
CN116754491B (zh) * | 2023-06-01 | 2024-02-02 | 中国海洋大学 | 动态无损柱状取样的海底块体滑坡监测装置及其工作方法 |
CN117706561A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-15 | 北京开运联合信息技术集团股份有限公司 | 数学模型的处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN117706561B (zh) * | 2024-02-06 | 2024-04-05 | 北京开运联合信息技术集团股份有限公司 | 数学模型的处理方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN118259367A (zh) * | 2024-05-30 | 2024-06-28 | 中国海洋大学 | 一种海洋资源分布可视化方法及海洋资源勘探机器人 |
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