基于GNSS技術的大型河道水下地形測量方法

李 明

（阜陽市潁東區水利局，安徽 阜陽 236000）

0.引言

隨著測繪技術的發展，在實際工程應用中結合雷達衛星定位、導航、計算機圖形學等技術，建立大型河道水下地形測量模型越來越受到人們的關注。根據大型河道水下地形分布特性，采用遙感圖像分割和信號處理方法，建立大型河道水下地形測量參數模型；同時通過閾值與界面反射特征分析，采用閾值分割方法，進行大型河道水下地形測量模型構建并分析河流地形及水體關系，最終形成大型河道水下地形測量成果。大型河道水下地形測量成果對河道的測量和水環境污染檢測方面具有重要意義[1]。

對大型河道水下地形測量是建立在對河道地形的光譜特征分析基礎上的，通過信號和圖像特征分析，建立大型河道水下地形參數檢測和估計模型[2，3]。文獻[4]中提出雙程聲徑的常梯度聲線跟蹤水下定位及地形測繪方法，構建空間差分和垂向差分辨識模型，并結合河底應答器坐標定位，實現差分定位和地形測量，但該方法受環境因素的影響較大。文獻[5]中提出利用垂直重力梯度異常反演海底地形的解析方法，利用重力異常分布直接反演海底地形參數，為海底地形測量提供了理論參考，但該方法對淺水地形測量的局限性較大。文獻[6]提出一種多波束測深定位方法獲取河道水下地形數據，并采用空間自適應趨勢面濾波法對地形數據進行分塊后處理以提高數據質量和精準度，但是水下地形成果受去噪算法影響較大，可靠性有待進一步提升和驗證。針對上述問題，本文提出基于GNSS技術的大型河道水下地形測量方法，采用GNSS技術系統進行大型河道水下地形網格化定位和信息采集，根據層內聲速線性變化，建立大型河道水下地形的聲波檢測模型，根據衛星定位結果，構建河道水下地形分布的波譜特征信息，實現大型河道地形測量，最后采用真實的數據進行試驗測試。

1.大型河道水下地形特征分析和參數采集

1.1 大型河道水下地形特征分析

對大型河道水下地形測量首先需要進行地形特征參數分析。大型河道水下地形參數采用GNSS技術，根據河道地形的反射波與入射波聲壓分布，建立大型河道水下地形的透射聲壓分析模型；根據聲波強度分析，建立大型河道水下地形的定位模型，計算入射聲波強度與透射聲波強度比值，從而構建河道水下地形參數折射反射模型。根據全球衛星導航信號、聲波強度、河底地形的折射波聲壓和河底地形反射回波信號強度，開展兩介質的特征阻抗差分析，進而分析大型河道水下地形特征，基于此完成水下地形測量。

1.2 大型河道水下地形參數采集

根據對大型河道的水下地形特征分析，采用共軛梯度算法建立大型河道水下地形測量方程，構建體模型結構進行河底地形檢測和定位，如圖1所示。

圖1 河道地形數據檢測的體模型結構

由圖1可知：假設Ω為大型河道水下地形分布的空間體特征點，河道定位的長方體模型長寬高分別為2a、2b、H－h，其中，H為河床到河面的高度，構建大型河道水下地形參數采集的質心分布方程，如式（1）所示：

式（1）中，G為河道地形數據分布的萬有引力泛函常數；ρ為水下地形梯度系數2 700 kg/m3。根據河道地形分布模型，通過重力梯度全張量數據融合的方法，計算河道內側地形分布參數W，得到測量方程，如式（2）所示：

由式（2）可知：在河道水下分布的上一個正方形區域中，通過GNSS技術進行河道水下地形測量模型構建，結合最小二乘求解非線性方程，獲得定位信息，提高了測量的準確性。

2.大型河道水下地形測量優化

2.1 水下地形測量的定位模型

考慮到聲速誤差分布，通過重力梯度參數估計，在全張量數據融合中進行河道水下地形觀測，構建觀測模型，采用多源陣列檢測的方法分布河底觀測器，觀測器分布坐標為X0（x0，y0，z0），模擬試驗中測量地形方位的方法，計算河道的內側地形分布參數，得到河底聲速分布坐標為Xi（xi，yi，zi），采用單程聲徑聲線跟蹤的方法，進行聲速層的構造，得到大型河道的單程聲徑水下定位模型，如式（3）所示：

式（3）中，f（Xi，X0）為河道水下地形測量的聲速折線分布函數；δ為船載換能器位置相關系數；ρdi為聲信號的水平位移；εi為應答器坐標改正數；基于水下定位模型構建，并采用時序脈沖進行河道的GNSS衛星定位，如圖2所示。

圖2 GDSS定位脈沖時序

2.2 地形測量優化實現

在上述采用共軛梯度算法建立大型河道水下地形測量方程的基礎上，進行重力梯度全張量模式下的水下測量數據清洗、優化、治理、融合等處理工作，得到水下地形動態測量的觀測方程，如式（4）所示：

式（4）中，ρi為換能器位置相關的隨機分布參數；X1s為平差參數的協因數陣；X00為初始的應答器的概略坐標。采用高精度定位觀測的方法，計算河道的內側地形分布參數，得到計算單位權中誤差和協方差陣（xi，yi，z）i；利用多個斜距建立誤差方程組，采用相同的分層結果，得到第i層內傳播的水平距離；根據層內聲速線性變化，建立大型河道水下地形的聲波檢測模型；根據衛星定位結果，構建河道水下地形分布的譜特征信息。最終，采用梯度聲線跟蹤法，實現水下地形測量譜模型擬合。

3.試驗測試分析

為測試本文方法在實現大型河道水下地形測量中的應用性能，需采用真實的試驗數據并設計可靠的試驗流程進行測試和評定。設定河道中河底與河面的最大和最低高度為10 m和2 m，GNSS衛星定位聲線跟蹤水平方向互差為0.305 m，脈沖響應幅值為35 dB，測量船平均水平位移為7.660 m。根據上述參數設定，將測量位置分為淺水和深水區域，得到在淺水測量點河道水下地形輪廓分布結果，如圖3所示。

圖3 淺水測量點河道水下地形輪廓分布結果

采用本文方法進行重力梯度全張量數據融合，并進行河流水體特征提取，在此基礎上得到地形特征及正則化分布結果，如圖4所示。

圖4 淺水測量點地形特征及正則化分布結果

進一步對淺水測量點的地形進行量化識別，根據層內聲速線性變化，建立大型河道水下地形的聲波檢測模型，得到水下地形標記結果，如圖5所示。

圖5 淺水測量點水下地形標記結果

圖5中分別列出使用本文方法得到的水體檢測識別結果、水體關鍵點位置和標記出的測量點位，可見，本研究能有效實現對大型河道淺水點的水下地形測量；同理，進行深水點的測量，結果如圖6所示。

圖6 深水測量點水下地形測量標記結果

由圖5、圖6可知：本文方法能有效實現對大型河道水下地形測量；將本文方法的測量精度與文獻[4－6]的試驗結果進行對比，精度結果的數值范圍為0～1，數值越接近0，表明精度越低；數值越接近1，表明精度越高。最終測量結果如表1所示。由此可見，采用本文方法進行大型河道水下地形測量的精度較文獻[4－6]的方法更高，并在不同深度下測量的穩定性更高。

在實際生產中，為保證大型河道水下地形測量成果滿足實際應用的質量要求，需統一按照“兩級審查、一級驗收”的機制進行質量檢查，對河道水下地形數據的完整性、一致性、屬性精度、位置精度等指標進行一一檢查。如果檢查通過，則可作為最終成果進行驗收；如果質量不合格，需按照整體技術流程，逐步分析問題，排除復雜因素的干擾，找出原因。

4.結束語

本文通過大型河道水下地形測量模型的構建，分析河流地形及水體關系，在此基礎上提出基于GNSS技術的大型河道水下地形測量方法，建立大型河道水下地形的聲波檢測模型；在河道水下分布的上一個正方形區域中，通過GNSS技術進行河道水下地形測量模型構建，結合最小二乘求解非線性方程，獲得定位信息，從而實現水下地形測量。通過試驗結果對比分析得出：本文方法的測量精度較高，環境適應性較好，具有一定的應用價值。由于條件有限，本文沒有融合使用多種全球導航衛星定位GNSS系統的數據參與大型河道水下地形測量試驗，這種融合手段將會進一步提升水下地形測量結果的精度，這將是下一步工作的研究重點。