WO2015003496A1 - 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法 - Google Patents

一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法 Download PDF

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seabed
topographic map
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李守军
尚继宏
李家彪
罗孝文
金肖兵
赵荻能
周洁琼
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    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Definitions

  • the invention relates to the technical fields of marine mapping, computer graphics and seabed science.
  • Multi-beam sounding represents the most advanced ocean mapping technology in the world and is the preferred data for mapping seabed topography and topography.
  • Single beam sounding data has high precision, but subject to survey cost, the survey line is generally sparse, and it is difficult to compile high-precision topographic maps, especially realistic three-dimensional seabed topographic maps.
  • the advantage of having published a large scale map or chart vectorization data is that the data in the nearshore shallow water area is highly accurate, but there are many problems in the deep water area.
  • the common practice of using paper map data is to directly vectorize, thereby obtaining linear data of the target sea area, and then splicing with the multi-beam survey area by hand-puzzling, but the difference between the depth of the drawing and the depth of the paper pattern is different.
  • the present invention is directed to the existing multi-source data fusion problem in the formation of the sea floor and the topographic map, and proposes a superposition of the water depth data grid through multiple sources by vectorizing the seabed topographic map and adding topographic feature lines to preserve the fine features of the original image. , contrast, correction and splicing, so as to achieve the organic integration of water depth data from different sources, and finally achieve the fidelity reconstruction of the seabed topography.
  • a method for constructing a seabed topography based on multi-source water depth data fusion comprising the following steps: Step 1: Converting a seabed topographic map into grid data
  • each isobath is set by water depth
  • step (2) At that time, return to step (2) to re-add the auxiliary line, where d is the predetermined new and old isobath distance error value.
  • step (2) When > Z , return to step (2) to re-add the auxiliary line, where z is the predetermined new and old isobath water depth error value.
  • Step 2 Convert other sources from water depth to grid
  • the seabed water depth data measured by the above different methods are meshed with the same parameters, including interpolation method, interpolation parameters, coordinates, projection and water depth data measurement reference planes;
  • Step 3 The accuracy of the seabed water depth data measured by different methods is evaluated by the following steps:
  • the seabed water depth data is given priority by multi-beam or single beam, followed by the seabed water depth data reflected by the historical topographic map, and finally the seabed water depth obtained from the satellite altimetry or global terrain database data.
  • Step 4 Fusion, cropping and splicing of multi-source water depth data, the following steps can be used:
  • the highest precision water depth data determined in step 3 is used as the standard for other source data, and the non-overlapping region is corrected by the error mean ⁇ of the water depth data of the overlap region.
  • Step 5 For submarine topography and mesh construction for multi-source water depths, construct the seabed terrain by:
  • the first step of the present invention converting the historical seabed topographic map into grid data, (1) vectorizing the original seabed topographic map, if the original seabed topographic map is a paper topographic map, it needs to be converted into electronic by a high precision scanner.
  • the topographic map is used to evaluate the accuracy of the scanned topographic map according to the relevant parameters of the original image (frame range, coordinate system, projection mode), and rescan if deformation occurs. For terrain maps with accurate accuracy, electronically vectorize them and preserve the depth properties of each isobath.
  • Step 2 Convert the water depth from other sources to a grid.
  • the gridding method is different for water depth data from different sources. The following steps can be taken:
  • Zi , ⁇ and ⁇ are the water depth values, the calculated weight values and the distance values from the intersection points of the gridded water depth points, respectively;
  • the Kriging meshing method can be used to mesh and form the grid data ', '). See step 1 (1) for the calculation formula.
  • Gaussian spline interpolation or distance inverse ratio method can be used to mesh and form grid data G. iA .
  • Step 3 Accuracy assessment of water depth from different sources. The following steps can be used for evaluation:
  • the measured data is subject to the first (eg, multi-beam and single beam sounding data is the most accurate), followed by historical topographic maps (such as charts and official publications).
  • the topographic map of the seabed, and finally the satellite altimetry or global terrain database data, etc., are sorted according to the reliability of the data source.
  • Step 4 Fusion, cropping and splicing of multi-source water depth data. The following steps can be taken:
  • the other source data is evaluated by the highest precision water depth data in the overlap region, and the data of the non-overlapping region is corrected by the error mean value ⁇ of the water depth data of the overlap region.
  • Step 5 Seabed topography and grid construction for multiple source water depths.
  • the seabed topography can be constructed by the following steps:
  • step (1) The discrete water depth in step (1) is reconstructed by a unified meshing method to form a unified data grid G M ', ');
  • step (2) directly use the unified method or software, directly read the various water depth grids formed in step 4 (2), and directly merge the meshes to form a unified data grid.
  • the invention realizes the conversion, evaluation, correction, fusion and splicing of water depth data of various sources, and gives detailed technical processes and methods, and can effectively utilize various source data in the ocean mapping process, thereby realizing the seabed topography.
  • the construction and electronic mapping overcome the problem of the difficulty of effective use of traditional historical water depth data, improve the quality of historical data and the comprehensive utilization of data from multiple sources, and are very important in marine mapping, computer graphics and seabed science research. Practical application value.
  • Figure 2 is a historical terrain conversion in the embodiment of the present invention
  • Figure 4 is a bottom view of a seabed in an embodiment of the present invention
  • a method for constructing seabed topography based on multi-source water depth data fusion is constructed according to the following steps Standing:
  • Step 1 Convert the historical seabed topographic map to grid data
  • (1) Vectorized original seabed topographic map If the original seabed topographic map is a paper topographic map, it needs to be converted to an electronic topographic map using a high-precision scanner. Then, according to the relevant parameters of the original map (frame range, coordinate system, projection mode), the accuracy of the scanned topographic map is evaluated, and if it is deformed, it needs to be rescanned. For terrain maps with accurate accuracy, electronically vectorize them and preserve the depth properties of each isobath. The vectorized electronic topographic map should exactly match the original image. Electronic topographic data set after vectorization
  • step (2) Through the layer superposition, based on the human-computer interaction mode, it is preliminarily judged whether the old and new electronic topographic data D ⁇ BD 3 are consistent, including whether the new and old isobath lines are consistent, and whether the new isobath has knotting and distortion, such as There is a large deviation and it returns directly to step (2).
  • Step 2 Convert the water depth from other sources to a grid.
  • the gridding method is different for water depth data from different sources. The following steps can be taken:
  • ⁇ and respectively are the water depth values, the calculated weight values and the distance values from the intersection points of the gridded water depth points;
  • the Kriging meshing method can be used to mesh to form the grid data G ifi (, ').
  • Gaussian spline interpolation or distance inverse ratio method can be used to mesh and form grid data G. iA (,_/). See step 2 for the calculation formula (Do
  • Step 3 Accuracy assessment of water depth from different sources. The following steps can be used for evaluation:
  • the measured data is first used (for example, with multi-beam and single beam sounding data with the highest accuracy), followed by historical topographic maps (such as charts and official publications).
  • the topographic map of the seabed, and finally the satellite altimetry or global terrain database data, etc., are sorted according to the reliability of the data source.
  • Step 4 Fusion, cropping and splicing of multi-source water depth data. The following steps can be taken:
  • the other source data is evaluated by the water depth data with the highest precision in the overlap region, and the data of the non-overlapping region is corrected by the error mean value ⁇ of the water depth data of the overlap region.
  • Step 5 Construct a submarine terrain and grid for multiple source water depths.
  • the seabed topography can be constructed by the following steps:
  • step (1) The discrete water depth in step (1) is reconstructed by a unified meshing method to form a unified data grid G M ', ');
  • step (2) directly use the unified method or software, directly read the various water depth grids formed in step 4 (2), and directly merge the meshes to form a unified data grid G Mi (J ).

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Abstract

一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法，实现了多波束测深、单波束测深、历史地形图和全球地形等多种数据的合理拼接与海底地形构建。该方法包括如下步骤：历史海底地形图转换为网格数据；其他来源水深转换为网格；采用叠加对比方法对不同来源的水深数据的进行精度评估；采用多图层方法，对多来源水深数据的融合、裁剪与拼接，建立误差分布模型，对各来源水深数据进行合理修正与融合；多来源水深海底地形与网格构建。该方法在海洋测绘与制图过程中，能有效利用多种来源数据，提升了历史水深数据精度和综合利用效率，在海洋测绘、海底地形地貌制图及海底科学研究中具有重要的实际应用价值。

Description

一种基于多来源水深数据融合的海底地形 构建 领域
本发明涉及到海洋测绘、 计算机图形学和海底科学等技术领域。
背景技术
由于多波束勘测的区域性和阶段性， 在成图时经常存在测深数据空白区， 为 了使编制的图件美观， 需要补充其他来源的海底地形数据， 如历史地形图（包括 纸介质和电子地形图）、 全球地形库资料、 卫星测高数据和单波束测深等， 但这 些数据的精度与多波束测深精度相差甚远，如何有机融合多来源数据是编制海底 地形图中较为棘手的问题。
多波束测深代表了当代最先进的海洋测绘技术， 是绘制海底地形与地貌图的 首选数据。 单波束测深数据精度较高， 但受调查成本限制， 测线一般较为稀疏， 难以编制高精度的地形图，尤其是具备真实感的三维海底地形图。 已出版大比例 尺地图或海图矢量化数据的优点是近岸浅水区数据精度较高，但在深水区多存在 较大的精度问题。 目前使用纸质地图数据的常见做法是直接矢量化， 由此获取目 标海区线状资料，然后通过手工拼图方式与多波束勘测区进行拼接，但在成图等 深间距与纸图等深间距差异较大时很难拼接成图； 其次，在构建等值树实现拓扑 填色或绘制三维海底地形、地貌图时比较困难。卫星测高和全球地形库水深数据 精度较差，尤其在浅于 200m水深海区与多波束勘测数据相比存在非常大的差异， 甚至出现等深线与岛屿频繁相交情况， 一般在近海区不采用这类数据，仅在远海 深水区作为海底地形、 地貌制图的一种补充资料使用。
从检索的公开资料分析， 目前无成熟的技术方法解决海底地形、 地貌图编制 中多种来源数据的有效拼接问题， 尤其是面对多波束测深、卫星测高、单波束测 深和历史地形图等多种来源数据的无缝拼接与融合， 无现成技术。
发明内容
本发明针对存在的海底地形成与地貌图中多来源数据融合问题， 提出一种通 过矢量化海底地形图并添加地形特征线以保留原图的精细特征，通过多种来源水 深数据网格的叠加、对比、修正和拼接，从而实现不同来源水深数据的有机融合， 最终实现海底地形的保真重建。
本发明是通过下述技术方案得以实现的： 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法， 包括下列步骤： 步骤 1: 海底地形图转换为网格数据
(1) 矢量化原海底地形图： 通过平板式扫描仪扫描纸版海底地形图， 并对 平面地形图进行电子矢量化， 并保留每条等深线的深度属性， 矢量化后的电子地 形图要和平面地形图完全吻合； 矢量化后的电子地形图形成电子地形数据集 = , 每条等深线 tl;由水深集 {χ ，3^·，ζ1 构成， tl; ={x ，j ，Z }; 其 中 i， j为自然数；
(2) 添加特征辅助线： 对矢量化后的电子地形图进行检查， 对于存在鞍部地 形和正负极值地形区域的， 则添加辅助线； 添加的辅助线是与电子地形图中的矢 量线趋势一致， 添加后形成数据集 D2 = {t2J， 每条等深线 t2,.由水深集 { 2 ，32 ，22 }构成， = {x2.,j2.,z2.}；
(3) 转换地形图为网格： 采用 Kriging网格化方法进行数据转换， 转换后形 成网格数据(^ (/ ）；
(4) 重绘海底地形图：
对于转换后的网格， 按照步骤 （1) 中的平面地形图一样的制图参数重新构 建海底地形图， 形成重绘后的地形数据集 D3 = {t3J， 每条等深线 由水深集
{x3 ，j3 ，Z3 构成， A = {x3 ，j3 ，Z3 ； 其中所述的制图参数为投影方式、 坐 标系统和等深线间距；
或， 叠加对比并评估转换精度方法： 通过图层叠加对比的方法， 将步骤（1) 中与步骤 （4) 中所形成的数据集进行对比；
(a)逐点计算新旧等深线 = {x\j ,y\j,
Figure imgf000004_0001
= {x3j， y3j， z3y }空间距 : dj =^(xlj -x3j)2 +(ylj -y3jf ，
(b)计算新旧等深线间的平均距离误差值： =∑ dj ,
7=1
(c)当 时， 则返回步骤（2) 重新添加辅助线， 其中 d为预给定的新旧 等深线距离误差值， 当 时， 输出转换后的网格文件 Gto(/，J); 或， 采用同点数据提取并评估转换精度方法： 在网格数据 Gto(/，J)中， 按 照地形数据集 A = {tlj中每条等深线 tl,. = {xl,,jl7.,zl.}的坐标 (xl，jl 按照距 离反比加权方法依次提取水深值 z4 ， 形成新的数据集 D4 = {t4j， 每个新的水 深数据 M由水深点集合构成， t4 = {x4.,j4.,z4.}。
(a)提取水深数据方法：依次读取 tl,. ={xl，jl，Zl }，按照坐标 (xl，jl )查 询在网格文件(^(/ ）中的位置，并按照最邻近四点的距离反比方法逐点计算每 个点的水深值 ζ4 :
Figure imgf000005_0001
χ(Ι^和 为网格数据的坐标值； 为权重值;
(b)计算新旧等深线间的平均水深误差值： ；
Figure imgf000005_0002
(c)当 >Z时， 则返回步骤 （2) 重新添加辅助线， 其中 z为预给定的新旧 等深线水深误差值，
当 ≤z时， 输出转换后的网格文件 GA /，J);
步骤 2: 其他来源水深转换为网格
(1) 再利用多波束方法测定海底水深数据， 采用距离反比加权方法将所测 得的海底水深数据网格化， 形成网格数据 Gm¾(/，J)；
(2)再利用单波束方法测定海底水深数据，采用 Kriging网格化方法将所测 得的海底水深数据进行网格化， 形成网格数据 G /，J)；
(3) 再利用卫星测高和全球地形库方法测得的海底水深数据， 采用高斯样 条插值或距离反比的方法将所测得海底水深数据进行网格化， 形成网格数据
上述不同方法测得的海底水深数据， 以相同参数进行网格化， 包括插值方 法、 插值参数、 坐标、 投影和水深数据测量基准面；
步骤 3: 不同方法测得的海底水深数据进行精度评估， 采用下述步骤进行评 估：
(1) 通过图层叠加对比方法，对不同方法测得的海底水深数据进行叠加对比， 通过不同网格在重叠区域水深点的水深差值确定其精度；
(2) 若有原始海底水深数据的， 则进行对比， 并按水深精度的高低顺序进行 排序， 保留其中最高精度的水深数据；
若没有原始海底水深数据的， 则以多波束、 或单波束测得海底水深数据为优 先， 其次是历史地形图所体现的海底水深数据、最后是卫星测高或全球地形库数 据得到的海底水深数据；
步骤 4: 多来源水深数据的融合、 裁剪与拼接， 可采用下述步骤：
(1) 通过图层叠加对比方法， 在重叠区域， 通过步骤 3中所确定的最高精度 的水深数据作为对其他来源数据的标准， 并通过重叠区水深数据的误差均值 Δ^ 来修正非重叠区的数据；
或， 采用网格方法修正误差水深数据， 即根据步骤 3中所确定的最高精度数 据和其他来源数据在重叠区相同位置的水深差值数据集 DOT = ¾}， 采用样条或 者贝赛尔曲面方法，构建水深误差网格 GOT(/，J)，然后使用该误差网格逐点修正 非重叠区的数据；
(2) 在重叠区保留最高精度的数据， 裁剪掉其它数据， 分别形成裁剪后的数 据网格^ ^(/，J)、 Gmb(I, J) , 4/， 和^«(/， ;
步骤 5: 面向多来源水深的海底地形与网格构建， 通过下述步骤构建海底地 形：
( 1 ) 将步骤 4 (2)中形成的数据网格^ ^(/，J)、 Gmb(I,J) , Gsb(I, J) Goth {I,J))转换为离散水深数据 Dto = }、 Dmb = ■}、 Dsb = }和 A = }； (2) 将步骤 5 (1) 中的离散水深数据采用统一的网格化方法进行海底地形 网格重建， 形成统一的数据网格 GMi(/，J); 或， 读取步骤 4 (2) 中形成的各种水深数据网格， 进行网格合并， 形成统一 的数据网格 GMi(/，J);
(3) 基于合成的网格 GMi(/，J)重新绘制海底地形图， 并和步骤 1中的地形 图进行叠加对比， 按照步骤 1 (4) 中的叠加对比并评估转换精度方法、 或数据 提取并评估转换精度方法评估融合后的数据精度。
在本发明的步骤 1: 历史海底地形图转换为网格数据中， （1) 矢量化原海底 地形图， 如果原海底地形图是纸质地形图， 需要采用高精度扫描仪将其转换为电 子版地形图， 然后根据原始图件的相关参数 （图框范围、 坐标系、 投影方式）评 估扫描后的地形图精度，如果发生变形需重新扫描。对于精度符合要求的地形图， 对其进行电子矢量化， 并保留每条等深线的深度属性。矢量化后的电子地形图要 和原图完全吻合， 矢量化后形成电子地形数据集！) i = }。
(2) 添加特征辅助线。 对矢量化后的海底地形图进行全面检查， 对于等深 线稀疏、存在鞍部地形和正负极值地形等需要添加辅助线来刻画原始图，避免后 期网格化发生地形畸变， 添加的辅助线需要有水深属性， 且其水深值是变化的， 这种变化要与已有的等深线或水深值变化趋势相吻合。添加辅助线的目的在于保 留原图细部特征同时避免地形畸变，尤其在等深线包围区域内无其他水深信息能 表达其变化趋势时， 必须添加辅助线或水深值。 添加后形成数据集 D2 = }。
(3) 转换地形图为网格。 一般而言， 海底地形图为了美观可读， 等深线多 较为稀疏、 水深点较少 （如海图）， 一般的网格化方法已不能满足转换要求， 可 采用 Kriging网格化方法进行数据转换， Kriging网格化方法在本行业内是一种 常用的方法。 插值计算公式如下： dep = ^j idep xi) - WTD(x) 式中， ^^^为待插深度点； ^^(χ,.)为已知深度点， 由数据集 D2 = {tj离散 为水深点所得； 为各已知深度点的权值系数，该系数可通过 Kriging公式计算：
Figure imgf000008_0001
式中， 3 χ,.，χ )为各已知深度点间的协方差； j x。，x, 为待插值点与各已知 点间的协方差。
转换后形成网格数据(^ (， ')。
(4) 重绘海底地形图。 对于转换后的网格， 按照和原海底地形图一样的参 数重新构建海底地形图， 要保持新旧地形图等深线间距完全一致。
形成重绘后的地形数据集！ )3 = { 。
(5) 叠加对比并评估转换精度。 通过图层叠加对比的方法， 评估新、 旧海 底地形图中等深线的差异， 对于等深线存在位移、变形或打结的区域， 需返回到 重新添加地形辅助线， 如此循环， 直至新旧海底地形图完全吻合， 然后才输出转 换后的网格文件， 本发明中的吻合数据可以在系统中事先设定。
可采取两种方法对比转换前后的电子地形：
① 通过图层叠加， 通过人机交互模式初步判断新旧电子地形数据 D B D3 是否吻合， 包括新旧等深线形态是否一致， 新的等深线是否有打结和畸变现象， 如二者存在较大偏差， 直接返回步骤 （2)。
② 在网格数据 Gto (， ')中， 按照地形数据 A = }的坐标依次提取水深值， 从而形成新的数据集 D4 然后采用统计学的方法依次判断每级等深线的差 值， 给出水深差值门限值 d， 当 和 D4 = {tJ中所有水深点差值的均方根 小于 d时， 表示二者吻合， 否则返回步骤 （2)。
步骤 2 : 其他来源水深转换为网格。 对于不同来源水深数据， 其网格化方法 不同。 可采用下述步骤：
( 1)对于全覆盖的多波束水深数据， 因其数据密度高、 数据量大， 可采用距 离反比加权方法快速网格化， 形成网格数据 Gm¾ (，_/)。 计算公式如下： dep(x, J
Figure imgf000008_0002
Zi , ^和^^分别为参加网格化水深点的水深值、 计算权重值及与交点的距 离值；
(2)对于单波束测深数据， 因为一般情况下， 数据密度较为稀疏， 可采用 Kriging网格化方法进行网格化，形成网格数据 '， ')。计算公式见步骤 1 ( 1 )。
(3)对于卫星测高和全球地形库水深数据， 可采用高斯样条插值或距离反比 的方法进行网格化， 形成网格数据 G。iA 。
(4)所有不同来源数据， 均要求按照相同参数进行网格化， 包括插值方法、 插值参数、 坐标、 投影和水深数据测量基准面等。
步骤 3 : 不同来源水深的精度评估。 可采用下述步骤进行评估：
( 1) 通过图层叠加对比方法， 对不同来源水深数据进行叠加对比， 通过不同 网格在重叠区域水深点的水深差值来评估其精度。
(2) 对于知道原始来源数据精度的水深， 按照水深精度差异进行排序， 保留 最高精度的水深数据。
(3) 对于不知道原始精度的水深数据， 一般而言， 首先以实测数据为准（如， 以多波束和单波束测深数据精度最高）， 其次是历史地形图 （如海图和正式出版 的海底地形图）、 最后是卫星测高或全球地形库数据等， 按照数据来源可靠性进 行排序。
步骤 4: 多来源水深数据的融合、 裁剪与拼接。 可采用下述步骤：
( 1) 通过图层叠加对比方法， 在重叠区域， 通过最高精度的水深数据来评价 其他来源数据， 并通过重叠区水深数据的误差均值 Δ^Ζ来修正非重叠区的数据。
也可采用网格方法精确地修正误差水深数据。 具体而言， 根据最高精度数据 和其他来源数据在重叠区相同位置的水深差值数据集 DOT = ， 采用样条或者 贝赛尔曲面方法， 构建完整的水深误差网格^? (， ')， 然后使用该误差网格逐点 修正非重叠区的数据。
(2) 在重叠区裁剪掉精度低的数据， 保留最高精度的数据， 保证所有数据子 网格不重叠但能相互衔接， 分别形成裁剪后的数据网格^^(， ')、 Gmb(i, j) , G (i, j)禾口 G。iA (， _/)。 步骤 5: 面向多来源水深的海底地形与网格构建。 可通过下述步骤构建海底 地形：
(1) 将步骤 4 (2)中形成的数据网格 GMS (i, j)、 GMB (i, j)、 GSB (i, j)和 。ίΑ(， ')转换为离散水深数据 = {"、 DMB = 、 DSB = }和 A = {tj。然 后进入步骤 （2) 或者 （3)。
(2) 将步骤（1) 中的离散水深采用统一的网格化方法进行海底地形网格 重建， 形成统一的数据网格 GM '， ')；
(3) 或者跳过步骤 （2)， 直接采用统一的方法或软件， 直接读取步骤 4 (2) 中形成的各种水深网格， 直接进行网格合并， 从而形成统一的数据网格
Gf i,j、。
(4) 基于合成的网格 Gas(， ')重新绘制海底地形图，并和原始图进行叠加 对比， 如果地形图存在畸变， 返回步骤 4， 重新修正低精度水深数据， 直至满足 有益效果
本发明实现了多种来源水深数据的转换、 评估、 修正、 融合和拼接， 并给 出了详细的技术流程与方法， 在海洋测绘过程中， 能有效利用多种来源数据，从 而实现了海底地形的构建和电子化成图，克服了传统的历史水深数据难以有效利 用问题， 提升了历史数据质量和多种来源数据的综合利用效率， 在海洋测绘、计 算机图形学与海底科学研究中具有非常重要的实际应用价值。
附图说明
图 1本发明的工作流程图
图 2本发明实施例中的历史地形转换
图 3 本发明的实施例中多来源数据的拼接和融合
图 4本发明的实施例中构建海底地形图
具体 式
下面结合本发明的实施作具体说明：
实施例 1
一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法，是按照下述步骤建 立的：
完整的工作方法流程如图 1所示。
步骤 1 : 历史海底地形图转换为网格数据
(1) 矢量化原海底地形图。 如果原海底地形图是纸质地形图， 需要采用高 精度扫描仪将其转换为电子版地形图。然后根据原始图件的相关参数（图框范围、 坐标系、 投影方式）评估扫描后的地形图精度， 如果发生变形需重新扫描。 对于 精度符合要求的地形图， 对其进行电子矢量化， 并保留每条等深线的深度属性。 矢量化后的电子地形图要和原图完全吻合。 矢量化后形成电子地形数据集
Dl = {t
(2) 添加特征辅助线。 对矢量化后的海底地形图进行全面检查， 对于等深 线稀疏、存在鞍部地形和正负极值地形等需要添加辅助线来刻画原始图，避免后 期网格化发生地形畸变， 添加的辅助线需要有水深属性， 且其水深值是变化的， 这种变化要与已有的等深线或水深值变化趋势相吻合。添加辅助线的目的在于保 留原图细部特征同时避免地形畸变，尤其在等深线包围区域内无其他水深信息能 表达其变化趋势时， 必须添加辅助线或水深值。 添加后形成数据集 D2 = }。
(3) 转换地形图为网格。 一般而言， 海底地形图为了美观可读， 等深线多 较为稀疏、 水深点较少 （如海图）， 一般的网格化方法已不能满足转换要求， 可 采用 Kriging网格化方法进行数据转换。 计算公式如下：
Figure imgf000011_0001
式中， ^^^为待插深度点； ^^(χ,.)为已知深度点， 由数据集 D2 = {tJ离散 为水深点所得； 为各已知深度点的权值系数，该系数可通过 Kriging公式计算：
Figure imgf000011_0002
式中， 3 χ,.，χ )为各已知深度点间的协方差； j x。，x, 为待插值点与各已知 点间的协方差。 转换后形成网格数据(^ (， ')。
(4) 重绘海底地形图。 对于转换后的网格， 按照和原海底地形图一样的参 数重新构建海底地形图， 要保持新旧地形图等深线间距完全一致。
形成重绘后的地形数据集 D3 = { 。
(5) 叠加对比并评估转换精度。 通过图层叠加对比的方法， 评估新、 旧海 底地形图中等深线的差异， 对于等深线存在位移、变形或打结的区域， 需返回步 骤 （2 ) 重新添加地形辅助线， 如此循环， 直至新旧海底地形图完全吻合， 然后 才输出转换后的网格文件。
可采取两种方法对比转换前后的电子地形：
① 通过图层叠加，， 基于人机交互模式初步判断新旧电子地形数据 D^B D3 是否吻合， 包括新旧等深线形态是否一致， 新的等深线是否有打结和畸变现象， 如二者存在较大偏差， 直接返回步骤 （2)。
② 在网格数据(¾^， 中， 按照地形数据 A = {tj的坐标依次提取水深值， 从而形成新的数据集 D4 然后采用统计学的方法依次判断每级等深线的差 值， 给出水深差值门限值 d， 当 和 D4 = {tJ中所有水深点差值的均方根 小于 d时， 表示二者吻合， 否则返回步骤 （2)。
历史地形图的转换见图 2。
步骤 2 : 其他来源水深转换为网格。 对于不同来源水深数据， 其网格化方法 不同。 可采用下述步骤：
( 1 ) 对于全覆盖的多波束水深数据， 因其数据密度高、 数据量大， 可采用 距离反比加权方法快速网格化， 形成网格数据 Gm¾ (，_/)。 计算公式如下： dep(x, J
Figure imgf000012_0001
、 ^和 分别为参加网格化水深点的水深值、 计算权重值及与交点的距 离值；
( 2 ) 对于单波束测深数据， 因为一般情况下， 数据密度较为稀疏， 可采用 Kriging网格化方法进行网格化， 形成网格数据 Gifi (， ')。 (3)对于卫星测高和全球地形库水深数据， 可采用高斯样条插值或距离反比 的方法进行网格化， 形成网格数据 G。iA (，_/)。 计算公式见步骤 2 (Do
(4) 所有不同来源数据， 均要求按照相同参数进行网格化， 包括插值方法、 插值参数、 坐标、 投影和水深数据测量基准面等。
步骤 3: 不同来源水深的精度评估。 可采用下述步骤进行评估：
(1) 通过图层叠加对比方法， 对不同来源水深数据进行叠加对比， 通过不 同网格在重叠区域水深点的水深差值来评估其精度。
(2)对于知道原始来源数据精度的水深， 按照水深精度差异进行排序， 保留 最高精度的水深数据。
(3)对于不知道原始精度的水深数据，一般而言，首先以实测数据为准（如， 以多波束和单波束测深数据精度最高）， 其次是历史地形图 （如海图和正式出版 的海底地形图）、 最后是卫星测高或全球地形库数据等， 按照数据来源可靠性进 行排序。
步骤 4: 多来源水深数据的融合、 裁剪与拼接。 可采用下述步骤：
(1)通过图层叠加对比方法， 在重叠区域， 通过最高精度的水深数据来评价 其他来源数据， 并通过重叠区水深数据的误差均值 Δ^Ζ来修正非重叠区的数据。
也可采用网格方法精确地修正误差水深数据。具体而言，根据最高精度数据 和其他来源数据在重叠区相同位置的水深差值数据集 DOT = ， 采用样条或者 贝赛尔曲面方法， 构建完整的水深误差网格^? (， ')， 然后使用该误差网格逐点 修正非重叠区的数据。
(2) 在重叠区裁剪掉精度低的数据， 保留最高精度的数据， 保证所有数据 子网格不重叠但能相互衔接， 分别形成裁剪后的数据网格 ^(， 、 Gmb(i,j), G (i,j)禾口 G。iA (， _/)。
不同来源数据的裁剪与拼接示意见图 3。
步骤 5: 面向多来源水深的海底地形与网格构建。 可通过下述步骤构建海底 地形：
( 1 )将步骤 4 (2)中形成的数据网格 Ghis (i, j)、 Gmb (i, j)、 Gsb (i, j)和 Go (i, j) 转换为离散水深数据 Dto = 、 Dmb = ¾}、 Dsb = {tj和 A = { 。然后进入步 骤 （2) 或者 （3)。
(2) 将步骤 （1) 中的离散水深采用统一的网格化方法进行海底地形网格重 建， 形成统一的数据网格 GM '， ')；
或者跳过步骤 （2)， 直接采用统一的方法或软件， 直接读取步骤 4 (2) 中 形成的各种水深网格， 直接进行网格合并， 从而形成统一的数据网格 GMi(J)。
(3) 基于合成的网格 GMi(， ')重新绘制海底地形图， 并和原始图进行叠加 对比， 如果地形图存在畸变， 返回步骤 4， 重新修正低精度水深数据， 直至满足 要求。
基于多来源水深数据构建海底地形见图 4。

Claims

O 2015/003496 权 利 要 求 书 PCT/CN2014/072136
1、 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法， 其特征在于， 包括下列步骤：
步骤 1: 海底地形图转换为网格数据
(1) 矢量化原海底地形图： 通过平板式扫描仪扫描纸版海底地形图， 并对 平面地形图进行电子矢量化， 并保留每条等深线的深度属性， 矢量化后的电子地 形图要和平面地形图完全吻合； 矢量化后的电子地形图形成电子地形数据集 = , 每条等深线 tl;由水深集 {χ ，3^·，ζ1 构成， tl; ={x ，j ，Z }; 其 中 i， j为自然数；
(2) 添加特征辅助线： 对矢量化后的电子地形图进行检查， 对于存在鞍部地 形和正负极值地形区域的， 则添加辅助线； 添加的辅助线是与电子地形图中的矢 量线趋势一致， 添加后形成数据集 D2 ={t2J， 每条等深线 t2,.由水深集
{ 2 ，32 ，22 }构成， = {x2.,j2.,z2.}；
(3) 转换地形图为网格： 采用 Kriging网格化方法进行数据转换， 转换后形 成网格数据(^(/ ）；
(4) 重绘海底地形图：
对于转换后的网格， 按照步骤 （1) 中的平面地形图一样的制图参数重新构 建海底地形图， 形成重绘后的地形数据集 D3 ={t3J， 每条等深线 ^由水深集
{x3 ，j3 ，Z3J构成， t3,. ={x3 ，j3 ，Z3 ； 其中所述的制图参数为投影方式、 坐 标系统和等深线间距；
或， 叠加对比并评估转换精度方法： 通过图层叠加对比的方法， 将步骤（1) 中与步骤 （4) 中所形成的数据集进行对比；
(a)逐点计算新旧等深线 = {xlj ,y\j, = {x3.， j3.， z3. }空间距 : dj =^(xlj -x3j)2 +(ylj -y3jf ，
(b)计算新旧等深线间的平均距离误差值： =∑ dj ,
7=1
(c)当 时， 则返回步骤（2) 重新添加辅助线， 其中 d为预给定的新旧 等深线距离误差值，
当 时， 输出转换后的网格文件 Gto(/，J); 或， 采用同点数据提取并评估转换精度方法： 在网格数据 Gto(/，J)中， 根 据地形数据集 A = {tlj中每条等深线 = {xl,,jl7.,zl.}的坐标 (xl，jl )按照距 离反比加权方法依次提取水深值 z4 ， 形成新的数据集 D4 = {t4J， 每个新的水 深数据 M由水深点集合构成， t4 = {x4.,j4.,z4.}；
(a)提取水深数据方法：依次读取 tl,. ={xl，jl，Zl }，按照坐标 (xl，jl )查 询在网格文件(^(/ ）中的位置，并按照最邻近四点的距离反比方法逐点计算每 个点的水深值 ζ4 :
Figure imgf000016_0001
x(I )和 为网格数据的坐标值； w(I )为权重值; Gto(/，J)中的水深值；
(b)计算新旧等深线间的平均水深误差值： ；
Figure imgf000016_0002
(c)当 >Z时， 则返回步骤 （2) 重新添加辅助线， 其中 z为预给定的新旧 等深线水深误差值，
当 ≤z时， 输出转换后的网格文件 GA /，J);
步骤 2: 其他来源水深转换为网格
(1) 再利用多波束方法测定海底水深数据， 采用距离反比加权方法将所测 得的海底水深数据网格化， 形成网格数据 Gm¾(/，J)；
(2)再利用单波束方法测定海底水深数据，采用 Kriging网格化方法将所测 得的海底水深数据进行网格化， 形成网格数据 G /，J)；
(3) 再利用卫星测高和全球地形库方法测得的海底水深数据， 采用高斯样 条插值或距离反比的方法将所测得海底水深数据进行网格化， 形成网格数据
Goth I,J 上述不同方法测得的海底水深数据， 以相同参数进行网格化， 包括插值方 法、 插值参数、 坐标、 投影和水深数据测量基准面；
步骤 3: 不同方法测得的海底水深数据进行精度评估， 采用下述步骤进行评 估：
(1) 通过图层叠加对比方法，对不同方法测得的海底水深数据进行叠加对比， 通过不同网格在重叠区域水深点的水深差值确定其精度；
(2) 若有原始海底水深数据的， 则进行对比， 并按水深精度的高低顺序进行 排序， 保留其中最高精度的水深数据；
若没有原始海底水深数据的， 则以多波束、 或单波束测得海底水深数据为优 先， 其次是历史地形图所体现的海底水深数据、最后是卫星测高或全球地形库数 据得到的海底水深数据；
步骤 4: 多来源水深数据的融合、 裁剪与拼接， 可采用下述步骤：
(1) 通过图层叠加对比方法， 在重叠区域， 通过步骤 3中所确定的最高精度 的水深数据作为对其他来源数据的标准， 并通过重叠区水深数据的误差均值 Δ^ 来修正非重叠区的数据；
或， 采用网格方法修正误差水深数据， 即根据步骤 3中所确定的最高精度数 据和其他来源数据在重叠区相同位置的水深差值数据集 DOT = ¾}， 采用样条或 者贝赛尔曲面方法，构建水深误差网格 GOT(/，J)，然后使用该误差网格逐点修正 非重叠区的数据；
(2) 在重叠区保留最高精度的数据， 裁剪掉其它数据， 分别形成裁剪后的数 据网格^ ^(/，J)、 Gmb(I,J), 4/， 和^«(/， ;
步骤 5: 面向多来源水深的海底地形与网格构建， 通过下述步骤构建海底地 形：
(1) 将步骤 4(2)中形成的数据网格^ ^(/，J)、 Gmb(I,J) , Gsb(I,J)
Goth (I, J)转换为离散水深数据 Dhis = { }、 Dmb = {ti }、 Dsb = {ti }和 D。th = {ti }；
(2) 将步骤 5 (1) 中的离散水深数据采用统一的网格化方法进行海底地形 网格重建， 形成统一的数据网格 GMi(/，J); 或， 读取步骤 4 (2) 中形成的各种水深数据网格， 进行网格合并， 形成统一 的数据网格 GMi(/，J);
(3) 基于合成的网格 GMi(/，J)重新绘制海底地形图， 并和步骤 1中的地形 图进行叠加对比， 按照步骤 1 (4) 中的叠加对比并评估转换精度方法、 或数据 提取并评估转换精度方法评估融合后的数据精度 (
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709993A (zh) * 2017-01-06 2017-05-24 国家海洋信息中心 多波束水深资料网格化的实现方法及装置
CN108830794A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 中国人民解放军61540部队 高斯投影的pdf地图跨图幅无缝拼接显示方法
CN108875177A (zh) * 2018-06-06 2018-11-23 中交上海航道勘察设计研究院有限公司 基于bim模型创建单波束测点下内河航道疏浚图形的方法
CN109816713A (zh) * 2018-12-26 2019-05-28 贾帅东 一种非自主测绘海图的水深注记精度定量评估方法
CN112035430A (zh) * 2020-07-13 2020-12-04 国家海洋信息中心 一种边界约束的自适应海底地形图水深点检测与筛选方法
CN113091852A (zh) * 2021-03-25 2021-07-09 中国长江三峡集团有限公司 一种大型水库测深基准场建设方法及用途
CN114707376A (zh) * 2022-03-18 2022-07-05 国家海洋信息中心 一种模拟海底多金属结核赋存分布方法
CN116303861A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 国家海洋信息中心 海底栖息地的制图方法和装置

Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103344954B (zh) * 2013-07-08 2014-07-02 国家海洋局第二海洋研究所 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法
CN103591942B (zh) * 2013-11-07 2014-07-23 国家海洋局第二海洋研究所 基于声速最大偏移的声速剖面快速精简与自动优选方法
CN104680583B (zh) * 2013-11-27 2018-04-27 中国科学院沈阳自动化研究所 一种海底地形自动生成的方法
CN103837140B (zh) * 2014-03-21 2014-10-01 国家海洋局第二海洋研究所 一种初始弧后盆地大陆架划界的测绘方法
CN104156527B (zh) * 2014-08-12 2017-10-13 大连海事大学 一种用于航海模拟器仿真的雷达模拟数据合并方法
CN104361616B (zh) * 2014-11-05 2017-09-01 南车株洲电力机车研究所有限公司 一种用于风电场风资源评估的地形地貌文件获取方法
CN104794267B (zh) * 2015-04-08 2017-09-19 大连海事大学 一种基于ecdis的水深信息显示及应用方法
CN105391694A (zh) * 2015-10-20 2016-03-09 中国人民解放军信息工程大学 一种多源态势信息融合方法
CN107589464B (zh) * 2017-09-07 2018-05-15 中国石油大学(华东) 一种卫星测高重力数据与船测重力数据融合方法
CN107578068B (zh) * 2017-09-18 2018-05-01 中国石油大学(华东) 一种卫星测高重力数据与重力卫星数据融合方法
CN109410736B (zh) * 2018-09-14 2019-08-30 广州海洋地质调查局 一种多源dem数据无缝融合方法及处理终端
CN109446485B (zh) * 2018-11-05 2023-01-06 江西省国土空间调查规划研究院 一种基于多源数据融合的季节性湖泊湖底地形生成方法
CN109544691B (zh) * 2018-11-05 2021-07-06 国家海洋局第二海洋研究所 自动融合多源异构水深数据构建高分辨率dbm的mf方法
CN109448539B (zh) * 2018-12-14 2021-03-19 深圳市置辰海信科技有限公司 一种基于qt框架的多波束色阶图绘制方法
CN109752723B (zh) * 2019-01-07 2020-12-29 北京臻迪科技股份有限公司 一种水下地形图绘制方法及装置
CN110119578B (zh) * 2019-05-16 2022-06-03 中国人民解放军海军工程大学 海底趋势面构造方法、海底趋势预估方法及装置
CN110853139B (zh) * 2019-07-02 2024-03-19 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种多波束测深数据化简方法及装置
CN110457422B (zh) * 2019-08-20 2023-06-06 重庆壤科农业数据服务有限公司 土壤样品采集自动布点系统及方法
CN111735437A (zh) * 2019-10-14 2020-10-02 北部湾大学 一种基于Jason-1和CryoSat-2卫星数据的海底地貌解译方法
CN110956696B (zh) * 2019-11-13 2023-04-28 中国人民解放军92859部队 一种基于多尺度海图数据的海底地形模拟仿真方法
CN111275819B (zh) * 2019-12-18 2023-05-16 自然资源部国土卫星遥感应用中心 一种遥感卫星的全球高程基准模型的应用方法
CN111784789B (zh) * 2020-06-22 2024-03-08 上海米哈游天命科技有限公司 一种地貌生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111784790A (zh) * 2020-06-22 2020-10-16 上海米哈游天命科技有限公司 一种地貌生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112035429B (zh) * 2020-07-13 2023-08-22 国家海洋信息中心 一种基于海底地形模型的多尺度等深线自动提取方法
CN112037296B (zh) * 2020-07-13 2024-05-14 国家海洋信息中心 一种大洋矿区申请图件的绘制方法
CN113656852B (zh) * 2020-07-17 2023-07-04 长江水利委员会长江科学院 一种精细化河道地形快速生成方法
CN112417779B (zh) * 2020-11-19 2023-10-31 自然资源部第一海洋研究所 一种海流能理论储量评估方法
CN113109793A (zh) * 2021-03-22 2021-07-13 中交广州航道局有限公司 自适应分辨率水深曲面滤波方法及装置
CN113945935B (zh) * 2021-10-13 2024-06-14 哈尔滨工程大学 一种岛礁区水下空间结构精细刻画方法及系统
CN114136320B (zh) * 2021-11-19 2023-06-20 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 基于特征互补特性的海洋多物理场参数特征定位融合方法
KR102648440B1 (ko) * 2021-12-10 2024-03-18 주식회사 지오스토리 항공 수심 라이다 보정 방법 및 그 장치
CN114565545A (zh) * 2022-02-28 2022-05-31 北京字跳网络技术有限公司 一种地形区域的拼接方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114563019B (zh) * 2022-03-16 2023-10-31 浙江省水利河口研究院(浙江省海洋规划设计研究院) 单波束时延检校方法
CN114820951A (zh) * 2022-06-27 2022-07-29 自然资源部第二海洋研究所 基于小波和滤波器的复合海底地理实体逐级分解方法
CN114994764B (zh) * 2022-08-05 2022-10-21 自然资源部第二海洋研究所 融合多波束水深数据改正深水浅剖反射数据体的方法
CN115164944B (zh) * 2022-09-09 2022-12-02 长江水利委员会水文局 一种多波束测深异常的角度和传播时间相关改正方法
CN115951361B (zh) * 2023-03-13 2023-05-30 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 基于大数据平台的海上风电桩的智能地形扫测方法
CN116341408B (zh) * 2023-03-13 2024-05-28 中国人民解放军国防科技大学 一种距离相关水声学应用的海洋模式数据坐标转换方法
CN117516636B (zh) * 2024-01-03 2024-04-19 中国海洋大学 一种海岸堤坝安全监测预警方法及系统
CN117557681B (zh) * 2024-01-09 2024-04-16 山东鲁邦地理信息工程有限公司 一种基于多源测绘数据的高精度地形图生成方法及装置
CN117709207B (zh) * 2024-02-05 2024-05-07 北京开运联合信息技术集团股份有限公司 多波束测量船的测量布线设计方法、装置、设备和介质
CN117908108B (zh) * 2024-03-20 2024-05-28 山东省地质矿产勘查开发局第二水文地质工程地质大队(山东省鲁北地质工程勘察院) 一种海洋地震实时监测系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170632A (ja) * 2002-11-19 2004-06-17 Hitachi Ltd ３次元海底地形データ作成装置
CN101788666A (zh) * 2010-03-17 2010-07-28 上海大学 基于多波束声纳数据的水下三维地形重建方法
KR20110018218A (ko) * 2009-08-17 2011-02-23 현대중공업 주식회사 전자 해도용 해저 지형 생성 방법
CN102446367A (zh) * 2011-09-19 2012-05-09 哈尔滨工程大学 基于多波束声纳海底测量数据构建三维地形矢量模型的方法
CN102855609A (zh) * 2012-07-30 2013-01-02 南京大学 集成高光谱数据和稀疏声纳数据的浅水水下地形构建方法
CN103148842A (zh) * 2013-02-04 2013-06-12 国家海洋局第二海洋研究所 一种基于遥感图像特征的浅海沙波区多波束测深地形重构方法
CN103344954A (zh) * 2013-07-08 2013-10-09 国家海洋局第二海洋研究所 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6771561B2 (en) * 2000-06-26 2004-08-03 Hydroacoustics Inc. Sonar system especially for shallow water application such as in littoral environments
US20100257004A1 (en) * 2009-04-01 2010-10-07 Chervon U.S.A. Inc. Method and system for conducting geologic basin analysis
US9378462B2 (en) * 2012-08-15 2016-06-28 Questor Capital Holdings Ltd. Probability mapping system
CN103033814B (zh) * 2012-12-21 2014-08-13 中国船舶重工集团公司第七一○研究所 一种用于声纳探测定位的多源数据融合平台及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004170632A (ja) * 2002-11-19 2004-06-17 Hitachi Ltd ３次元海底地形データ作成装置
KR20110018218A (ko) * 2009-08-17 2011-02-23 현대중공업 주식회사 전자 해도용 해저 지형 생성 방법
CN101788666A (zh) * 2010-03-17 2010-07-28 上海大学 基于多波束声纳数据的水下三维地形重建方法
CN102446367A (zh) * 2011-09-19 2012-05-09 哈尔滨工程大学 基于多波束声纳海底测量数据构建三维地形矢量模型的方法
CN102855609A (zh) * 2012-07-30 2013-01-02 南京大学 集成高光谱数据和稀疏声纳数据的浅水水下地形构建方法
CN103148842A (zh) * 2013-02-04 2013-06-12 国家海洋局第二海洋研究所 一种基于遥感图像特征的浅海沙波区多波束测深地形重构方法
CN103344954A (zh) * 2013-07-08 2013-10-09 国家海洋局第二海洋研究所 一种基于多来源水深数据融合的海底地形地貌构建方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHEN, JIAN ET AL.: "A Method for Reconstructing 3D Seabed Digital Map Based Upon Image Processing", COMPUTER SIMULATION, vol. 26, no. 10, 31 October 2009 (2009-10-31), pages 90 - 93 *
GAO, JINYAO ET AL.: "Construction of Submarine DTM from Raw Multibeam Data", MARINE SCIENCE BULLETIN, vol. 22, no. 01, 10 February 2003 (2003-02-10), pages 30 - 38 *
SUN, YUANYUAN ET AL.: "Bathymetric Terrain Model Simplification Based on Key Points", JOURNAL OF CHINESE COMPUTER SYSTEMS, vol. 32, no. 10, 31 October 2011 (2011-10-31), pages 2092 - 2095 *
ZHOU, YANXIA ET AL.: "Research on Methods of Constructing Seabed Topography Contour Line Model Based on A* Algorithm", HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTING, vol. 30, no. 03, 31 May 2010 (2010-05-31), pages 70 - 72 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106709993A (zh) * 2017-01-06 2017-05-24 国家海洋信息中心 多波束水深资料网格化的实现方法及装置
CN108830794B (zh) * 2018-05-31 2022-02-18 中国人民解放军61540部队 高斯投影的pdf地图跨图幅无缝拼接显示方法
CN108830794A (zh) * 2018-05-31 2018-11-16 中国人民解放军61540部队 高斯投影的pdf地图跨图幅无缝拼接显示方法
CN108875177A (zh) * 2018-06-06 2018-11-23 中交上海航道勘察设计研究院有限公司 基于bim模型创建单波束测点下内河航道疏浚图形的方法
CN108875177B (zh) * 2018-06-06 2022-09-16 中交上海航道勘察设计研究院有限公司 基于bim模型创建单波束测点下内河航道疏浚图形的方法
CN109816713A (zh) * 2018-12-26 2019-05-28 贾帅东 一种非自主测绘海图的水深注记精度定量评估方法
CN109816713B (zh) * 2018-12-26 2023-03-31 中国人民解放军海军大连舰艇学院 一种非自主测绘海图的水深注记精度定量评估方法
CN112035430A (zh) * 2020-07-13 2020-12-04 国家海洋信息中心 一种边界约束的自适应海底地形图水深点检测与筛选方法
CN112035430B (zh) * 2020-07-13 2023-12-19 国家海洋信息中心 一种边界约束的自适应海底地形图水深点检测与筛选方法
CN113091852A (zh) * 2021-03-25 2021-07-09 中国长江三峡集团有限公司 一种大型水库测深基准场建设方法及用途
CN114707376A (zh) * 2022-03-18 2022-07-05 国家海洋信息中心 一种模拟海底多金属结核赋存分布方法
CN116303861A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 国家海洋信息中心 海底栖息地的制图方法和装置
CN116303861B (zh) * 2023-03-21 2024-03-26 国家海洋信息中心 海底栖息地的制图方法和装置

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