CN115266509B - 一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本申请涉及水体环境监测技术领域,具体而言,涉及一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法及***,可以解决难以准确探测和掌握水体中悬浮物浓度的三维分布信息的问题。探测***包括:发射器,用于向待测水体发出激光脉冲,激光脉冲在进入待测水体后,在待测水体中进行传播,当激光脉冲在待测水体中传播时,发生散射,散射包括前向散射及后向散射;接收器,用于接收激光脉冲在待测水体中产生的后向散射信号,后向散射信号为激光脉冲在待测水体中经过水体本身及悬浮颗粒物的散射后产生的后向散射,后向散射信号包括水体信息;计算机,用于接收水体信息,并根据水体信息得出待测水体的水下逐层悬浮物浓度。
Description
技术领域
本申请涉及水体环境监测技术领域,具体而言,涉及一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法及***。
背景技术
水中悬浮物指悬浮在水中的固体物质,包括不溶于水中的无机物、有机物及泥沙、黏土、微生物等,水中悬浮物含量是衡量水污染程度的指标之一,并且水中悬浮物是造成水浑浊的主要原因。
目前在对水中悬浮物浓度进行监测时,工作人员会通过人工逐层对水体取样的方法,进而再对水样进行实验室化学分析实现,需要耗费大量的人力物力,而且所得到的仅是取样点的数据,对区域面状水域的评价只能是以点代面,也会通过对悬浮物垂向分布遥感反演,进而对水中的悬浮物浓度进行测算。
然而,限制于自然条件下入射太阳光线的穿透能力,被动遥感仅可以探测到水体表层一定深度的水体信号,且存在单条表层遥感反射率与水下逐层悬浮物浓度/固有光学特性“一对多”的多解问题,难以准确探测和掌握光学深水区水下更深水体中悬浮物浓度的三维分布信息。
发明内容
为了解决难以准确探测和掌握水体中悬浮物浓度的三维分布信息的问题,突破以往遥感水质监测仅停留在水体表层的局限性,本申请提供了一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法及***。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,所述探测***包括:
发射器,用于向待测水体发出激光脉冲,所述激光脉冲在进入所述待测水体后,在所述待测水体中进行传播,当所述激光脉冲在所述待测水体中传播时,发生散射,所述散射包括前向散射及后向散射;
接收器,用于接收所述激光脉冲在所述待测水体中产生的后向散射信号,所述后向散射信号为所述激光脉冲在所述待测水体中经过水体本身及悬浮颗粒物的散射后产生的后向散射,所述后向散射信号包括水体信息;
计算机,用于接收所述水体信息,并根据所述水体信息得出所述待测水体的水下逐层悬浮物浓度。
在一些实施例中,所述发射器包括激光发生器、凹透镜及凸透镜, 所述激光发生器产生的激光,依次通过所述凹透镜及凸透镜后,向外传播。
在一些实施例中,所述接收器包括:
滤光片,所述滤光片用于接收光线,并对接收到的光线进行筛选过滤,只允许特定波长段的光线通过;
光阑,所述光阑用于限制光线的光束大小,光线在经过所述光阑时,所述光线只能通过所述光阑上特定的孔进行传播;
透镜,所述透镜用于对光线进行准直,使光线能够平行传播;
光圈,用于控制光线的通过量;
光电倍增管,所述光电倍增管用于将接收到的光信号转化为电信号,方便后续进行分析。
在一些实施例中,所述探测***还包括:
采集卡,所述采集卡与所述接收器连接,用于接收所述接收器输出的信号,并对所述信号进行存储,所述采集卡还与所述计算机连接,用于在对所述信号进行存储后,将所述信号传输至所述计算机。
在一些实施例中,所述计算机包括:
数据处理模块,用于对接收到水体信息进行分析,得到悬浮物浓度结果;
数据显示模块,用于将所述数据处理模块得出的悬浮物浓度结果进行显示。
在一些实施例中,所述水体信息包括激光雷达衰减系数及水体后向散射系数。
根据本申请实施例的另一个方面,提供了一种基于激光雷达的垂向高分辨水下悬浮物浓度探测方法,所述探测方法包括以下步骤:
通过激光雷达向待测水体发射激光脉冲,并获取后向散射信号;
根据所述后向散射信号,得到水体信息;
基于所述水体信息,确定所述待测水体的水下逐层悬浮物浓度。
在一些实施例中,在基于所述水体信息,确定所述待测水体的水下逐层悬浮物浓度步骤中,还包括以下步骤:
基于激光雷达方程,通过水体信息,得到水体固有光学参数。
基于生物光学模型,通过所述水体固有光学参数,得到水体中逐层的悬浮物浓度信息。
基于水下垂向悬浮物的实际测量数据对算法进行评估和验证。
在一些实施例中,在基于激光雷达方程,通过水体信息,得到水体固有光学参数步骤中,还包括以下步骤:
对后向散射信号进行背景去噪声、几何校正、雷达常数校正和距离校正;
结合Klett后向反演算法,确定激光雷达衰减系数;
以收敛函数优化激光雷达衰减系数,得到所述水体固有光学参数,所述水体固有光学参数水体衰减系数、后向散射系数。
在一些实施例中,在结合Klett后向反演算法,确定激光雷达衰减系数步骤中,还包括以下步骤:
预设水体后向散射系数和激光雷达衰减系数之间的关系;
根据所述水体后向散射系数和激光雷达衰减系数之间的关系,基于激光雷达方程,通过估算后向散射消光对数比,并利用后向反演算法,确定激光雷达衰减系数。
本申请的有益效果:通过设置发射器,在满足信噪比要求、仪器体积较小和造价成本较低的同时,提高垂向探测能力,并且不受太阳光源、云雨天气的限制,具有可昼夜连续监测的高时间分辨率优势;进一步通过设置接收器,可以通过调节激光发射/接收参数,可以灵活控制探测到水层的垂向距离分辨率,获取逐层水体光学信息;进一步通过设置计算机对接收器采集到的水体信息进行分析,可以基于激光雷达回波信号逐层衰减过程中对逐层水体固有光学信号的探测与分离,得到水下逐层悬浮物浓度剖面信息, 从而提高利用激光雷达遥感技术探测水下逐层水体固有光学参数的效率和精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本申请的一些实施例,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示出了本申请一实施例提供的探测***的整体结构示意图;
图2示出了本申请另一实施例的接收器的结构示意图;
图3示出了本申请另一实施例提供的工作原理示意图;
图4示出了本申请另一实施例中提供的通过激光雷达获取待测水体的水下逐层悬浮物浓度的流程示意图;
图5示出了本申请另一实施例中通过Klett后向反演算法估算机关雷达衰减系数的流程示意图;
图6示出了本申请另一实施例中探测深度与回波信号强度的关系示意图。
附图说明:110、发射器;120、接收器;121、滤光片;122、光阑;123、透镜;124、光圈;125、光电倍增管;130、采集卡;140、计算机;141、数据处理模块;142、数据显示模块;200、激光脉冲;300、后向反射信号。
具体实施方式
为使本申请的目的、实施方式和优点更加清楚,下面将结合本申请示例性实施例中的附图,对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述,显然,所描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。
需要说明的是,本申请中对于术语的简要说明,仅是为了方便理解接下来描述的实施方式,而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明,这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体,而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序,除非另外注明。应该理解这样使用的用语在适当情况下可以互换。
术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖但不排他的包含,例如,包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
水中悬浮物指悬浮在水中的固体物质,包括不溶于水中的无机物、有机物及泥沙、黏土、微生物等,水中悬浮物含量是衡量水污染程度的指标之一,并且水中悬浮物是造成水浑浊的主要原因。
目前在对水中悬浮物浓度进行监测时,工作人员会通过人工逐层对水体取样的方法,进而再对水样进行实验室化学分析实现的,需要耗费大量的人力物力,而且所得到的仅是取样点的数据,对区域面状水域的评价只能是以点带面,也会通过对水下悬浮物的分层特性、悬浮物垂向分布遥感反演,进而对水中的悬浮物浓度进行测算。
然而,限制于自然条件下入射太阳光线的穿透能力,被动遥感仅可以探测到水体表层一定深度的水体信号,且存在单条表层遥感反射率与水下逐层悬浮物浓度/固有光学特性“一对多”的多解问题,难以准确探测和掌握光学深水区水下更深水体中悬浮物浓度的三维分布信息。
并且,目前国内外对于激光雷达遥感技术的研究大多在大气领域,在海洋研究领域发展较快,在内陆湖库河流中的研究较少,尤其对激光雷达回波信号与内陆湖泊水下逐层固有光学特性关系研究不足,对激光雷达回波信号与颗粒物粒径谱参数的响应关系还不明确,难以通过激光雷达回波信号准确解析出水下逐层的固有光学信号和悬浮物信息。
因此,针对上述问题,本申请提出了一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法及***,能够基于激光雷达回波信号逐层衰减过程中对逐层水体固有光学信号的探测与分离,得到水下逐层悬浮物浓度剖面信息, 提高利用激光雷达遥感技术探测水下逐层水体固有光学参数的效率和精确度。
下面结合图1-图3描述本申请提供的基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***。
图1示出了本申请一实施例提供的探测***的整体结构示意图,图3示出了本申请另一实施例的工作原理示意图。
如图1所示,探测***包括:
发射器110,用于向待测水体发出激光脉冲200,所述激光脉冲200在进入所述待测水体后,在所述待测水体中进行传播,当所述激光脉冲200在所述待测水体中传播时,发生散射,所述散射包括前向散射及后向散射。
其中,如图3所示,发射器110是指产生激光脉冲200,并将所述激光脉冲200向固定方向传播的设备,激光脉冲200是指由发射器110产生并直接进行出射的激光,待测水体是指需要通过探测***得出悬浮物浓度的水域,待测水体中包括多层水体,折射是指光从一种透明介质斜射入另一种透明介质时,传播方向一般会发生变化,透射是指当光入射到透明或半透明材料表面时,一部分被反射,一部分被吸收,还有一部分可以透射过去,散射是指当光被投射波照射的物体表面曲率较大甚至不光滑时,其二次辐射波在角域上按一定的规律作扩散分布。
接收器120,用于接收所述激光脉冲200在所述待测水体中产生的后向散射信号300,所述后向散射信号300为所述激光脉冲200在所述待测水体中经过水体本身及悬浮颗粒物的散射后产生的后向散射,所述后向散射信号300包括水体信息。
其中,接收器120是指接收激光脉冲的设备,后向散射信号300是指激光脉冲200在进入待测水体中后,发生折射、透射及反射后,从水体中出射的部分激光,后向散射信号300为被待测水体及待测水体中介质作用后,从待测水体中出射的,因此具有部分水体信息。
计算机140,用于接收所述水体信息,并根据所述水体信息得出所述待测水体的水下逐层悬浮物浓度。
其中,接收器120在接收到包括水体信息的后向散射信号300,将后向散射信号300转化为包括水体信息的电信号,计算机140接收到电信号后,根据水体信息,基于辐射传输模型及生物光学模型待测水体的水下逐层悬浮物浓度。
可以看出通过设置发射器110,在满足信噪比要求、仪器体积较小和造价成本较低的同时,提高垂向探测能力,并且不受太阳光源、云雨天气的限制,具有可昼夜连续监测的高时间分辨率优势;进一步通过设置接收器120,可以通过调节激光发射/接收参数,可以灵活控制探测到水层的垂向距离分辨率,获取逐层水体光学信息;进一步通过设置计算机140对接收器120采集到的水体信息进行分析,可以基于后向散射信号300逐层衰减过程中对逐层水体固有光学信号的探测与分离,得到水下逐层悬浮物浓度剖面信息, 从而提高利用激光雷达遥感技术探测水下逐层水体固有光学参数的效率和精确度。
在一些实施例中,所述发射器110包括激光发生器、凹透镜及凸透镜, 所述激光发生器产生的激光,依次通过所述凹透镜及凸透镜后,向外传播。
其中,激光发生器产生激光,通过凹透镜进行发散,再通过凸透镜进行聚焦,方便激光脉冲200继续传播。
图2示出了本申请另一实施例的接收器的结构示意图。
在一些实施例中,如图2所示,所述接收器120包括:
滤光片121,所述滤光片121用于接收光线,并对接收到的光线进行筛选过滤,只允许特定波长段的光线通过;
光阑122,所述光阑122用于限制光线的光束大小,光线在经过所述光阑122时,所述光线只能通过所述光阑122上特定的孔进行传播;
透镜123,所述透镜123用于对光线进行准直,使光线能够平行传播;
光圈124,用于控制光线的通过量;
光电倍增管125,所述光电倍增管125用于将接收到的光信号转化为电信号,方便后续进行分析。
其中, 光线包括后向散射信号300,后向散射信号300依次经过滤光片121、光阑122、透镜123、光圈124及光电倍增管125后,被转化为包括水体信息的电信号。
在一些实施例中,所述探测***还包括:
采集卡130,所述采集卡130与所述接收器120连接,用于接收所述接收器120输出的信号,并对所述信号进行存储,所述采集卡130还与所述计算机140连接,用于在对所述信号进行存储后,将所述信号传输至所述计算机140。
其中,采集卡130是指数据采集卡,能够接收接收器120所输出的电信号,对电信号进行储存,并将电信号传输至计算机140中。
在一些实施例中,所述计算机140包括:
数据处理模块141,用于对接收到水体信息进行分析,得到悬浮物浓度结果;
数据显示模块142,用于将所述数据处理模块141得出的悬浮物浓度结果进行显示。
其中,数据处理模块141是指对水体信息进行分析的模块,数据显示模块142是指将分析结果进行显示的模块,数据处理模块141是基于激光雷达方程,结合辐射传输模型及生物光学模型,得到待测水体的水下逐层悬浮物浓度结果。
等号右边第二项表示水层中由于吸收和散射引起的能量的损
失。对于洪泽湖这样的典型内陆II类水体而言,影响水体辐射传输过程的成分主要有纯水、
有色溶解有机物、色素颗粒物和非色素颗粒物四种。这些成分的吸收系数和(或)散射系数
构成固有光学特性参数且与这些成分的浓度直接相关。因此,可用以上方法构建分层水体
的激光雷达光束辐射传输模型。
因此,融合辐射传输模型和生物光学模型,基于激光雷达测得的衰减系数和后向散射系数,可实现基于激光雷达回波信号的悬浮物垂向分布遥感反演。
在一些实施例中,所述水体信息包括激光雷达衰减系数及水体后向散射系数。
其中,水体信息为通过激光雷达逐层测量水体得到的光学参数,所述激光雷达衰减系数及所述水体后向散射系数均可以直接通过激光雷达获取,通过激光雷达向水体发射激光脉冲并回收水体发射回来的激光脉冲,然后对向水体发射的激光脉冲与回收水体发射回来的激光脉冲进行比较,获得测量水体的光学参数,光学参数包括激光雷达衰减系数和后向散射系数。
激光雷达衰减系数是指沿光束传输方向单位传输距离内损失的辐射通量与发射时的辐射通量的比值。
水体后向散射系数,是水体散射函数在后半球的积分,具体表达形式如下:
辐射度量是描述电磁、光和热辐射能的一种科学,它构成了自然水体中辐射传输
的基础。一束单色窄光辐射通量穿过厚度为体积为的均质水体后,转化为三部分通
量:吸收部分、散射部分和透过部分,根据能量守恒定律,这三部分的能量之和
与入射能量相等,表示为:
散射相函数基于MIE散射理论推导获得,散射相函数与粒径D有关。下面结合图4-图6描述本申请提供的基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法。
图4示出了本申请另一实施例中提供的通过激光雷达获取待测水体的水下逐层悬浮物浓度的流程示意图。
如图4所示,所述探测方法,包括以下步骤:
基于激光雷达方程,通过水体信息,得到水体固有光学参数。
基于生物光学模型,通过水体固有光学参数,得到水体中逐层的悬浮物浓度信息。
基于垂向悬浮物的实际测量数据对算法进行评估和验证。
其中,激光雷达方程为:
为采用激光脉冲的能量为,波长为λ,探测深度为z的散射系数,为后向
散射概率,分别为光源和接收器在散射位置的辐射分布,描述了激光辐照
度从出射位置到散射位置的往返变化,近似为两段前向散射过程,由于后向散射相对较小,
可以将前向散射系数近似为总散射系数。V为激光在水中的传播速度,矢量r表示散射面上
的位置,矢量表示激光传输方向在散射面上的投影。
待测水体中逐层悬浮物浓度、粒径等信息是水体吸收、散射等固有光学特性的理化基础,而水体固有光学特性是相位、频率、振幅和偏振等后向散射信号的光学基础。
在一些实施例中,在基于激光雷达方程,通过水体信息,得到水体固有光学参数步骤中,还包括以下步骤:
步骤210:通过对原始后向散射信号300进行背景去噪声、几何校正、雷达常数校正和距离校正。
步骤220:结合Fernald法和Klett后向反演算法,确定激光雷达衰减系数。
步骤230:以收敛函数优化激光雷达比,得到所述水体固有光学参数,所述水体固有光学参数包括水体衰减系数、后向散射系数。
在一些实施中,在得到所述水体固有光学参数步骤之后,进一步包括以下步骤:
步骤240:基于固有光学参数与悬浮物组成、浓度和粒径的内在联系,得到基于后向散射信号300的悬浮物垂向分布结果,并结合实测悬浮物数据进行反演结果的验证和反演算法的评估。
步骤250:利用偏最小二乘优化方法等反向迭代激光雷达方程参数,直至构建出满足精度要求的悬浮物垂向分布信息激光雷达遥感估算模型。
图5示出了本申请另一实施例中通过Klett后向反演算法估算机关雷达衰减系数的流程示意图。
在一些实施例中,如图5所示,在结合Fernald法和Klett后向反演算法,确定激光雷达衰减系数步骤中,还包括以下步骤:
通过Klett法进行后向散射系数β(z)和衰减系数α(z)反演。
关系如下:
其中,C和k是水体后向散射系数与衰减系数相关的参数,k为后向散射消光对数比,与激光雷达波长和目标水体光学特性有关。
激光雷达衰减系数为:
其中,Klett后向法求解的是水体总的衰减系数,当激光雷达回波信息中Mie散射信号占主导,也就是湖泊悬浮物浓度较大时,可能使用Klett法求解较有效。
图6示出了本申请另一实施例中探测深度与回波信号强度的关系示意图。
如图6所示,能够从图中看出探测深度与回波信号强度的关系,其横坐标为探测深度,纵坐标为回波信号强度,A-B段,回波信号进入接收视场,接收到的后向散射信号300强度随之逐渐增强到达B点时,此时接收到的信号强度最强;B-C段,接收器依然在接收信号,但由于激光在海水中会受到指数衰减,回波信号也呈指数衰减趋势;C-D段,若海水中颗粒物浓度增加或有浮游生物出现,回波信号会表现为明显增强;在某一深度(图中D点)处达到最大,之后又会继续衰减直到***无法探测为止。
在一些实施例中,在结合Fernald法和Klett后向反演算法,确定激光雷达衰减系数步骤中,还包括以下步骤:
鉴于上述雷达方程中水深为z处水体后向散射系数和激光雷达衰减系数包含纯水分子和悬浮物两种组分的信息,通过Fernald法将纯水分子(角标用w表示)和颗粒物(角标用p表示)分开来考虑:
对于颗粒物引起的Mie散射和纯水分子引起的瑞利散射,其激光雷达比S(激光雷达衰减系数与后向散射系数的比值)分别定义为:
本研究拟用船载激光雷达探测水下信号,当激光雷达接收视场较小时,激光雷达衰减系数趋向于水体衰减系数c(z),由悬浮物造成的衰减系数cp(z)和纯水的衰减系数cw(z)构成,即
因此,水体的衰减系数可写为:
Fernald方法求解激光雷达方程时,纯水分子和颗粒物的激光雷达比的确定是关
键。纯水分子的激光雷达比是常数,可以直接计算获取。颗粒物的激光雷达比是造成反演
误差的主要来源,它与颗粒物的折射率、粒径分布、形状等参数有关。
因此,为了确定对Klett后向法影响较大的后向散射消光对数比k;和对Fernald方法影响显著的激光雷达比S,可以通过辐射传输模型和生物光学模型,从水体固有光学参数与悬浮物信息响应关系的角度深入研究,进一步提高激光雷达衰减系数和后向散射系数计算精度。
在一些实施例中,所述光电倍增管125的上升时间为350ps,半峰宽为440ps,下降时间为250ps,有效截面为25mm,高速响应频率为1GHz。
其中,光电倍增光的供电方式采用4.8-5.5V的电源供电,其最大电流为6mA。
在一些实施例中,所述采集卡130为双通道设置,并且每个通道的采集率为2.5GSPS,垂直分辨率为12位,带宽为1GHz。
其中,采集卡130采用便携式电池进行供电,电压为10.8-13.2V,额定电压为12V;交流220V整流为直流12V。
在一些实施例中,所述发射器110的脉冲能量≥150uJ,一般为1-10mJ,脉冲宽度≤700ps,重频为1kHz。
其中,发射器110直接与供电***连接,电压为100-240V 交流电,频率为 50/60Hz,电流为 1.4A。
在一些实施例中,所述滤光片121的半峰全宽为2nm,透过率>90%@532nm。本申请的一些实施例的有益效果:通过控制激光器的能量控制激光在水下可探测的最大有效深度。从而实现悬浮物垂向分布可控分层,目前的水下激光雷达***最高只有米级的垂向分辨率,而我们的***结合超短脉冲激光和高速采集卡,可使垂向分辨率达到0.07m,探测深度可达到2~3个透明度。
为了方便解释,已经结合具体的实施方式进行了上述说明。但是,上述在一些实施例中讨论不是意图穷尽或者将实施方式限定到上述公开的具体形式。根据上述的教导,可以得到多种修改和变形。上述实施方式的选择和描述是为了更好的解释原理以及实际的应用,从而使得本领域技术人员更好的使用实施方式以及适于具体使用考虑的各种不同的变形的实施方式。
Claims (7)
1.一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述探测***包括:
发射器,用于向待测水体发出激光脉冲,所述激光脉冲在进入所述待测水体后,在所述待测水体中进行传播,当所述激光脉冲在所述待测水体中传播时,发生散射,所述散射包括前向散射及后向散射;
接收器,用于接收所述激光脉冲在所述待测水体中产生的后向散射信号,所述后向散射信号为所述激光脉冲在所述待测水体中经过水体本身及悬浮颗粒物的散射后产生的后向散射,所述后向散射信号包括水体信息;
计算机,用于接收所述后向散射信号,同时对后向散射信号进行处理,并基于激光雷达,预设水体后向散射系数和激光雷达衰减系数之间的关系,得到第一关系式:
将所述第一关系式带入激光雷达方程:
其中,为能量为,波长为λ,探测深度为z的激光脉冲的散射系数,为后向散射概率,分别为光源和接收器在散射位置的辐射分布,描述了激光辐照度从出射位置到散射位置的往返变化,近似为两段前向散射过程,由于后向散射相对较小,可以将前向散射系数近似为总散射系数,V为激光在水中的传播速度,矢量r表示散射面上的位置,矢量表示激光传输方向在散射面上的投影;
通过估算后向散射消光对数比,并利用后向反演算法,确定激光雷达衰减系数为:
再根据激光雷达衰减系数得到水体固有光学参数,并根据水体固有光学参数通过生物光学模型:
2.如权利要求1所述一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述发射器包括激光发生器、凹透镜及凸透镜,所述激光发生器产生的激光,依次通过所述凹透镜及凸透镜后,向外传播。
3.如权利要求1所述一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述接收器包括:
滤光片,所述滤光片用于接收光线,并对接收到的光线进行筛选过滤,只允许特定波长段的光线通过;
光阑,所述光阑用于限制光线的光束大小,光线在经过所述光阑时,所述光线只能通过所述光阑上特定的孔进行传播;
透镜,所述透镜用于对光线进行准直,使光线能够平行传播;
光圈,用于控制光线的通过量;
光电倍增管,所述光电倍增管用于将接收到的光信号转化为电信号,方便后续进行分析。
4.如权利要求1所述一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述探测***还包括:
采集卡,所述采集卡与所述接收器连接,用于接收所述接收器输出的信号,并对所述信号进行存储,所述采集卡还与所述计算机连接,用于在对所述信号进行存储后,将所述信号传输至所述计算机。
5.如权利要求1所述一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述计算机包括:
数据处理模块,用于对接收到水体信息进行分析,得到悬浮物浓度结果;
数据显示模块,用于将所述数据处理模块得出的悬浮物浓度结果进行显示。
6.如权利要求1所述一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测***,其特征在于,所述水体信息包括激光雷达衰减系数及水体后向散射系数。
7.一种基于激光雷达的水下垂向悬浮物浓度探测方法,应用于权利要求1-6中任一所述的基于激光雷达的水下垂向 悬浮物浓度探测***,其特征在于:包括以下步骤:
通过激光雷达向待测水体发射激光脉冲,并获取后向散射信号;
根据所述后向散射信号,得到水体信息;
对后向散射信号进行背景去噪声、几何校正、雷达常数校正和距离校正;
预设水体后向散射系数和激光雷达衰减系数之间的关系,得到第一关系式:
将所述第一关系式带入激光雷达方程:
其中,为能量为,波长为λ,探测深度为z的激光脉冲的散射系数,为后向散射概率,分别为光源和接收器在散射位置的辐射分布,描述了激光辐照度从出射位置到散射位置的往返变化,近似为两段前向散射过程,由于后向散射相对较小,可以将前向散射系数近似为总散射系数,V为激激光在水中的传播速度,矢量r表示散射面上的位置,矢量表示激光传输方向在散射面上的投影;
通过估算后向散射消光对数比,并利用后向反演算法,确定激光雷达衰减系数为:
以收敛函数优化激光雷达衰减系数,得到所述水体固有光学参数,所述水体固有光学参数包括水体衰减系数及后向散射系数;
基于生物光学模型:
通过所述水体衰减系数及后向散射系数,得到水体中逐层的悬浮物浓度信息;
基于水下垂向悬浮物的实际测量数据对算法进行评估和验证。
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