CN110174705B - 一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，包括以下步骤：获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据；根据各测点的水位数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。本发明能够探测高密度的悬移质地貌。

Description

一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法及***

技术领域

本发明涉及水下地形探测领域，尤其涉及一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法及***。

背景技术

现今对水下地形探测通常采用单频测深仪，将单频测深仪设置在测船上，引导测船沿着测线进入带探测区域后，按设定的测点间距进行测点定位和测深，并根据软件的偏航显示数据，随时修正测船的航向，使测船沿着断面线(测线)航行；

但由于自然沉积物的淤积，又由于携带泥沙、粉土和腐烂物的坡面径流的注入，在坡面堆积物或沉积物被不断冲刷和滑塌过程中会产生紊流、浊流，使得胶状柔腻的软土在某个时刻以推移质形式运动向水库纵深推进，推移质运动打破河床平衡状态使得沉积物大面积塌方或云崩，水流中就会出现高密度的悬移质，常规的单频测深仪无法穿透高密度的悬移质，在探测过程中会造成数据丢失的现象，例如：

钱塘江作为我国乃至全世界最典型的强潮河口，蔚为壮观涌潮严重威胁和破坏两岸海塘的安全，我院每年在钱塘江杭州湾进行三次固定断面水下地形测量，范围为杭州闻家堰到上海金山卫，当测量测至曹娥江口门外以东的淤泥区时(注：当时曹娥江大闸还未动工)，涨潮涌入曹娥江的泥沙，退潮后在曹娥江口门沉淀淤积，我院固定断面#66线正好从南岸开始穿越这片淤泥区横跨过江，此地测量，时常会遇到船上测深信号出现空白，导致数据缺失的情况发生，只能在潮水前后，由人工沙滩测量来获取该断面数据。且由于钱塘江受涌潮和径流影响，江道变化无常，测量时遇到测深信号消失的问题后再行补测，但其数据与当时的数据就会无法衔接。

在外海测量时也遇到过数据缺失的问题，限于海况复杂，无法再行获取该海域地形资料，只能凭经验或用历史数据替代。

综上，现有采用单频测深仪的水下地形探测技术无法测出高密度的悬移质地貌，且由于探测条件的限制无法补测，即使能够补测，也存在水下地形受环境影响变化导致补测获得的数据无法衔接的问题，故需要对现有技术做进一步改进

发明内容

本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法及***。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，包括以下步骤：

获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据；

根据各测点的水位数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

作为一种可实施方式：所述差值数据为测线差值数据和/或空白点差值数据。

作为一种可实施方式，根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得测线差值数据的具体步骤为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值。

作为一种可实施方式，根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得空白点差值数据的具体步骤为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第j个重叠点的高频测量数据。

作为一种可实施方式，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的公式为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据。

作为一种可实施方式，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的公式为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据。

作为一种可实施方式，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据和空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的方法为：

根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据计算获得所述高频空白点的第一高频水深数据，同时根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据计算获得所述高频空白点的第二高频水深数据；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

本发明还提出一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***，包括：

观测数据获取模块，用于获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

高频水深计算模块，用于根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据；

水下地形输出模块，用于根据各测点的低频水深数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

作为一种可实施方式：所述高频水深计算模块包括差值数据计算单元和高频水深计算单元，其中差值数据计算模块包括测线差值计算子单元和/或空白点差值计算子单元；

所述测线差值计算子单元被配置为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值。

所述空白点差值计算子单元被配置为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第j个重叠点的高频测量数据。

作为一种可实施方式，所述高频水深计算单元包括第一计算子单元、第二计算子单元和验证子单元；

所述第一计算子单元被配置为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据。

所述第二计算子单元被配置为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据。

所述验证子单元被配置为：

获取高频空白点的第一高频水深数据和第二高频水深数据，其中第一高频水深数据通过第一计算子单元计算获得，第二高频水深数据通过第二计算子单元计算获得；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

本发明由于采用了以上技术方案，具有显著的技术效果：

本发明通过差值数据计算获得高频空白点的高频水深数据，从而能够获取各测点对应的河床高程，解决了现有技术中高密度的悬移质沉积层吸收探测信号导致数据缺失的问题，能够探测高密度的悬移质地貌，为后续对悬移质的分布与变化进行分析的工作提供技术资料。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法的流程示意图；

图2是本发明一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***的模块连接示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

实施例1-1、一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，如图1所示，包括以下步骤：

S100、获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

注：本实施例采用断面法施测，测线沿断面线设置；

当测点中高频水深数据不为空时，判定该测点为重叠点，否则判定该测点为高频空白点。

S200、根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据；

S300、根据各测点的水位数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

本实施例获取观测数据的方法是在现有技术利用高频测深的增加了低频测深，其采集观测数据的方法相同，故无需对采集观测数据的方法进行详细介绍，相关技术领域的技术人员也能实现。

本实施例中采用双频测深仪获取各测点的低频水深数据和高频水深数据，双频测深仪测深时，其高频分辨率高，信号在接触沉积物表面时就反射给测深仪，即，高平水深数据为水面至沉积物表面的深度数据；低频信号弱，穿透能力大，它所显示的是穿透沉积物的水深深度，即，低频水深数据为水面到沉积物底部的水深数据。

注：本发明所述的低频和高频在测深领域属于专业名词，且本发明通过双频测深仪获取各测点的低频水深数据和高频水深数据，各型号的双频测深仪均对其高频及低频进行限定，如本实施例中采用无锡产ECHOTRAC MKIII双频测深仪，高频：100KHz-1MHz，低频：3.5KHz-50KHz。

不同频率的信号在介质中有不同的衰减规律，频率越高其衰减越迅速，但分辨率也越高；频率越低，衰减愈小，穿透越大，单频测深仪(高频)的信号迅速衰减是造成了数据空白的因素之一，故，如采用双频测深仪也会存在高频水深数据缺失的问题，且无法直接使用低频水深数据计算获得河床高程。

注：在实际探测过程中，高频水深数据对应的测点与低频水深数据对应的位置不完全重叠，故本发明中的测点指高频水深数据与低频水深数据相对应的点，即，高频水深数据所在位置与低频水深数据所在位置部分重叠或略有偏差时，仍可将其判定为同一测点的高频水深数据与低频水深数据。相关技术领域的技术人员可根据实际需要判定各高频水深数据相对应的低频水深数据，从而获取各测点的观测数据，故无需在本说明书中进行详细介绍。

步骤S200中计算获得的差值数据为测线差值数据和/或空白点差值数据，当差值数据为测线差值数据时，步骤S200根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的具体步骤为：

S211、根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得测线差值数据的具体步骤为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值。

本发明通过对差值数据的获取，从而获取沉积物发厚度，便于后续对疏浚后的淤泥挖方量进行计算。

S221、根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据，计算公式为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据。

由上可知，此种方法仅需计算每条测线的测线差值数据δ_ave，该测线高频空白点X的高频水深数据HfX_black1即为其低频水深数据LfX_black与测线差值数据δ_ave的差。

步骤S300根据各测点的水位数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形的方法属于现有技术，即：

河床高程＝水位数据-高频水深数据；

本发明能够计算获得各测点的河床高程，根据各测点的河床高程和位置数据绘制数字地形图，所得的数字地形图可用于对悬移质沉积物分布及变换的分析。

本实施例中，水位数据即水面高程，其基于1985国家高程基准利用现有技术测量获得的，故无需对其获取方式进行详细告知。

本发明还可通过水位数据与低频水深数据的差值计算获得悬移质沉积物下的河床高程，从而便于后续对悬移质沉积物下的河床地貌进行分析。

悬移质沉积物下河床高程＝水位数据-高频水深数据；

本发明能够计算获得各测点悬移质沉积物下的河床高程，根据各测点的悬移质沉积物下河床高程和位置数据绘制数字地形图，所得的数字地形图可用于对悬移质沉积物下的河床地貌进行分析。

上述绘制数字地形图属于现有技术，故无需对其进行详细介绍相关技术领域的技术人员也能轻易实现。

综上，本实施例采用几何平均值法计算获得各测线的测线差值数据，即为该测线上高密度悬移质沉积物平均高度，从而计算获得该测线上高频空白点对应的高频水深数据，解决了进行水下地形探测时由于高密度悬移质沉积物导致数据缺失的问题。

本实施例提出的水下地形探测方法可直接应用于水下地形探测的场景，还可用于利用现有水下地形探测方法出现数据缺失后，对缺失数据的空白区域进行补测的方法。

即，所述测线包括主测线和补测线，当测线为补测线时，设置探测精度为原始测量所采用的探测精度，且每条补测线上至少有3个测点与原测线的测点相重叠。

本实施例中，在补测区域(空白区域及重叠带)沿断面线设置补测线，补测线的断面间距、测点间距和原测线上的数据要有足够的重叠，或布置加密断面线，当断面间距与原测线不能重叠时，其平面位置偏距不得大于图上的0.1mm；且补测线与原测线上的测点要有足够的重叠，补测测点与原测点重叠的数量至少为3(如只有两个测点重叠，观测数据发生偏差时不能确定哪个测点作废)，该重叠的数量越多越好。

上述空白区域指原始测量时数据缺失的区域，重叠带指补测时于原始测量时测点重合的区域。补测线与原始测线之间设置重叠带(测点重叠的区域)是为了使补测的观测数据与原始观测数据相比对，通过比对获知对应测点平面位置的重叠或近似重叠的程度，另一方面，重叠带作为补测的数据与原始测量的数据进行拼接的约束条件和对接的依据，同时也是后续对补测的数据进行平差、精度计算的标准。

补测的具体实现方法为：

设置双频测深仪的参数，使其精度与原始测量所采用单频测深仪的精度一致，按照现有探测水下地形的方法令设有该双频测深仪的测船进入补测区域，按照预设的断面间距和测点间距采集观测数据；因此本实施例中在重叠带上采集数据时，至少采集三组重叠或多组近似重叠的数据。

按照上述步骤S100～S300获取的观测数据，并根据所获取的观测数据计算获得补测区域各测点的河床高程。

在计算获得各高频空白点的高频水深数据后还包括河床高程互差统计步骤，即将与重叠的原始测点(主测线)和补测测点的高频水深数据进行匹配，匹配成功后再进行河床高程及悬移质沉积物下河床高程的计算。

河床高程互差统计的具体步骤为，即，将重叠带上各测点的原始数据与补测数据进行比较，重叠带上各测点原始记录的高频水深数据和补测获得的高频水深数据的偏差满足《水运测量规范》中有关于水深测量深度中对误差规定时，才能进行步骤S300计算河床高程，将对应补测后获得的水下地形与原始探测获得的水下地形拼接。

注：《水运测量规范》中有关于水深测量深度中对误差的规定为：当水深≤20m时，深度中误差为±0.2m；当水深＞20m时，深度中误差为±0.01H，其中H指水深；故本实施例中高频水深数据的偏差在上述误差规定的范围内时判定匹配成功。

综上，不仅能够直接利用本发明提出的水下地形探测方法获取相应水域的水下地形，还能在水下地形探测出现数据缺失后按照本发明所提出的方法进行补测的方法。

实施例2-1、将实施例1中差值数据由“测线差值数据”更改为“空白点差值数据”，其余均等同于实施例1；

即，步骤S200、根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得空白点差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据，具体步骤为：

S221、根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得空白点差值数据的具体步骤为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

注：上述半径R可根据高频空白点的分布区域的范围自行设定，令其范围超过高频空白点X所在空白区域的范围至少一倍即可，且距离高频空白点X远的重叠点对X影响趋势小，故相关领域的技术人员可根据实际需要自行设定半径R。

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第j个重叠点的高频测量数据。

S222、根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的公式为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据。

实施例3-1、将实施例1中差值数据由“测线差值数据”更改为“测线差值数据和空白点差值数据”，其余均等同于实施例1；

即，步骤S200、根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得测线差值数据和空白点差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据和空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据，每个高频空白点的高频水深数据均按以下步骤计算获取：

根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据计算获得所述高频空白点的第一高频水深数据(即，HfX_black1，具体计算方法同实施例1-1步骤S211和步骤S212)，同时根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据计算获得所述高频空白点的第二高频水深数据(即，HfX_black2，具体计算方法同实施例2-1步骤S221和步骤S222)；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，本实施例中计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的差，当其差满足《水运测量规范》中对误差的要求时，即判定该高频空白点的第一高频水深数据和第二高频水深数据匹配成功。

匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

由于测量计算存在计算粗差，且校对是用同样方法做重复计算，很难发现问题，故本实施例中设计验证步骤，即，通过用一种计算结果来验证另一种计算结果，从而防止数据整理中出现张冠李戴的粗差发生。

案例：

在同一断面线上，令双频测深仪(补测线)按原始测量时单频测深仪(主测线)同等精度施测，其中双频测深仪用于对单频测深仪探测过程中数据缺失的区域进行补测。

根据单频测深仪所得各测点的测量数据计算各测点河床高程；

根据双频测深仪所得各测点的测量数据按照实施例3提出的水下地形探测方法计算获得各测点河床高程及悬移质沉积物下河床高程；

把单频测点(主测线)的河床高程与双频测深仪测点(补测线)的河床高程进行比较，重叠相交图上1mm范围内比对互差统计，结果如表1所示。

表1高程比对互差统计表

从表1可知，主测线测点与补测线测点在图上1mm范围内分别比对58点其差值全部小于0.2m，符合规范要求。水深测量深度中误差：当水深≤20m时，深度中误差为±0.2m；当水深＞20m时，深度中误差为±0.01H，由此证明，按照本发明所提出的方法进行探测的精度符合要求。

实施例1-2、一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***，如图2所示，包括观测数据获取模块1、高频水深计算模块2和水下地形输出模块3。

观测数据获取模块1，用于获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

高频水深计算模块2，用于根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据；

水下地形输出模块3，用于根据各测点的低频水深数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

所述高频水深计算模块2包括差值数据计算单元21和高频水深计算单元22；

所述差值数据计算模块21包括测线差值计算子单元，所述测线差值计算子单元被配置为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值。

所述高频水深计算单元22包括第一计算子单元，所述第一计算子单元被配置为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据。

本实施例是方法实施例1-1相对应的装置实施例，故其与方法实施例1-1基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例1-1的部分说明即可。

实施例2-2、将实施例1-2中测线差值计算子单元替换为空白点差值计算子单元，第一计算子单元替换为第二计算子单元，其余等同于实施例1-2，具体为：

所述差值数据计算模块21包括空白点差值计算子单元，所述空白点差值计算子单元被配置为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第j个重叠点的高频测量数据。

所述高频水深计算单元22包括第二计算子单元，所述第二计算子单元被配置为：

所述第二计算子单元被配置为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据。

本实施例是方法实施例2-1相对应的装置实施例，故其与方法实施例2-1基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例2-1的部分说明即可。

实施例3-2、在实施例1-2中增加空白点差值计算子单元、第二计算子单元和验证单元，其余等同于实施例1-2，具体为：

所述差值数据计算模块21包括测线差值计算子单元和空白点差值计算子单元，所述测线差值计算子单元同实施例1-2中测线差值计算子单元，空白点差值计算子单元同实施例2-2中空白点差值计算子单元，故不在本实施例中对其进行详细介绍。

所述高频水深计算单元22包括第一计算子单元、第二计算子单元和验证子单元，所述第一计算子单元同实施例1-2中第一计算子单元，第二计算子单元同实施例2-2中第二计算子单元，故不在本实施例中对其进行详细介绍。

所述验证子单元被配置为：

获取高频空白点的第一高频水深数据和第二高频水深数据，其中第一高频水深数据通过第一计算子单元计算获得，第二高频水深数据通过第二计算子单元计算获得；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

本实施例是方法实施例3-1相对应的装置实施例，故其与方法实施例3-1基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例3-1的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

需要说明的是：

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据，所述差值数据为测线差值数据和/或空白点差值数据；

根据各测点的水位数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

2.根据权利要求1所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得测线差值数据的具体步骤为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值。

3.根据权利要求1所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得空白点差值数据的具体步骤为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第i个重叠点的高频测量数据。

4.根据权利要求2所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的公式为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据。

5.根据权利要求3所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的公式为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据。

6.根据权利要求1所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测方法，其特征在于，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据和空白点差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据的方法为：

根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的测线差值数据计算获得所述高频空白点的第一高频水深数据，同时根据高频空白点的低频水深数据及与其相对应的空白点差值数据计算获得所述高频空白点的第二高频水深数据；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

7.一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***，其特征在于，包括：

观测数据获取模块，用于获取每条测线上各测点的观测数据，所述观测数据包括位置数据、水位数据、低频水深数据和高频水深数据，根据各测点的高频水深数据判断其为重叠点或高频空白点；

高频水深计算模块，用于根据各重叠点的低频水深数据和高频水深数据，计算获得差值数据，根据各高频空白点的低频水深数据及与其相对应的差值数据，计算获得各高频空白点的高频水深数据，所述差值数据为测线差值数据和/或空白点差值数据；

水下地形输出模块，用于根据各测点的低频水深数据和高频水深数据计算获得与其对应的河床高程，结合各测点的位置数据和河床高程获得水下地形。

8.根据权利要求7所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***，其特征在于：所述高频水深计算模块包括差值数据计算单元和高频水深计算单元，其中差值数据计算模块包括测线差值计算子单元和/或空白点差值计算子单元；

所述测线差值计算子单元被配置为：

通过几何平均算法对每条测线上重叠点的低频水深数据和高频水深数据进行计算，获得各测线的测线差值数据，所述几何平均算法的计算公式为：

其中，δ_ave为所述测线的测线差值数据，n表示所述测线上重叠点的数量，Lf_i表示第i个重叠点的低频水深值，Hf_i表示第i个重叠点的高频水深值；

所述空白点差值计算子单元被配置为：

通过加权平均算法计算获取各高频空白点的空白点差值数据，加权平均算法的计算公式为：

其中，δX表示高频空白点X的空白点差值数据，m表示以高频空白点X为中心，以R为半径的区域内m个重叠点，δX_j表示第j个重叠点对高频空白点X的加权影响差值；

所述加权影响差值δX_j的计算公式为：

其中，S_j-X表示第j个重叠点到高频空白点X的距离，Lf_j为第j个重叠点的低频测量数据，Hf_j为第j个重叠点的高频测量数据。

9.根据权利要求8所述的一种用于高密度的悬移质地貌的水下地形探测***，其特征在于，所述高频水深计算单元包括第一计算子单元、第二计算子单元和验证子单元；

所述第一计算子单元被配置为：

HfX_black1＝LfX_black-δ_ave；

其中，HfX_black1表示利用测线差值数据计算获得的高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δ_ave表示所述高频空白点X所在测线的测线差值数据；

所述第二计算子单元被配置为：

HfX_black2＝LfX_black-δX；

其中，HfX_black2表示利用高频空白点X的空白点差值数据计算获得所述高频空白点X的高频水深数据，LfX_black表示所述高频空白点X的低频水深数据，δX表示高频空白点X的空白点差值数据；

所述验证子单元被配置为：

获取高频空白点的第一高频水深数据和第二高频水深数据，其中第一高频水深数据通过第一计算子单元计算获得，第二高频水深数据通过第二计算子单元计算获得；

将所述第一高频水深数据和第二高频水深数据进行匹配，匹配成功时，计算第一高频水深数据和第二高频水深数据的平均值作为所述高频空白点的高频水深数据。

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