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题名基于多源水深数据融合的海底高精度地形重建
被引量:8
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作者
樊妙
孙毅
邢喆
王祎婷
李四海
金继业
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机构
国家海洋信息中心
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出处
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期130-137,共8页
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基金
"全球变化与海气相互作用"专项资助(GASI-01-01-11)
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文摘
本文在研究多源水深数据构建技术的基础上,分析了张力样条插值算法和"移去-恢复"法的多源水深数据融合处理技术,基于该方法选取实验区,利用多波束、单波束、历史海图等多源水深数据进行高精度海底地形融合试验,并针对多源水深融合技术缺少误差评估的现状,利用split-sample方法对融合结果进行水深不确定性评估,形成融合结果的可靠性空间分布。结果表明该方法无论是在数据稀疏区还是高密度区都达到了较好的融合效果,既保留了高分辨率水深数据的细节信息,又较真实的反映了研究区海底地形特征,且构建的海底地形精度可靠,误差百分比集中在0.5%。本文整套数据融合和结果评估方法可为多源水深数据融合的海底高精度地形构建提供借鉴和参考。
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关键词
多波束
多源水深数据融合
张力样条算法
split-sample
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Keywords
multi-beam
bathymetry fusion
Splines-in-Tension interpolation
split-sample
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分类号
P229.1
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名多源水深数据融合的近海数字水深模型构建
被引量:12
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作者
陈义兰
唐秋华
刘晓瑜
王燕红
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机构
自然资源部第一海洋研究所
自然资源部海洋测绘重点实验室
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出处
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期461-469,共9页
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基金
国家重点研发计划项目——海上搜寻演示验证技术与评估(2017YFC030603)。
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文摘
针对近海多源水深数据来源复杂,密度不均匀的特点,提出了构建近海数字水深模型的方法。首先选择合适的插值方法建立多分辨率的数字水深模型,然后采用叠加融合多分辨率网格的方法建立最终的高分辨率数字水深模型。以渤海海区的部分多波束、单波束数据为例,分别采用克里金法、连续曲率张力样条法和狄洛尼三角网法三种插值方法,结合模型融合建立高分辨率数字水深模型,评价了3种插值方法建立数字水深模型的精度,分析了影响数字水深模型建立的因素,并给出了多源数据构建数字水深模型的插值方法选取的合理化建议,以最大程度保证数字水深模型的精度,对我国目前近海的数字水深模型的建立具有实际应用价值。
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关键词
多源水深数据
数字水深模型
插值方法
融合
精度
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Keywords
multi-source bathymetric data
digital bathymetric model
interpolation method
fusion
accuracy
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分类号
P229
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于多源数据融合的澎湖水道数字水深模型构建
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作者
熊桂芳
王波
朱长德
张国栋
郭澍
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机构
南京信息工程大学遥感与测绘工程学院
航天远景(南京)科技有限公司
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出处
《海洋科学进展》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期149-159,共11页
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基金
江苏省高等学校自然科学研究项目(22KJB170016)。
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文摘
为了在澎湖水道生成一个高质量的数字水深模型(Digital Bathymetric Model, DBM),分析了不同DBM在不同子区域之间的差异,利用自适应分区域空间加权融合方法构建了一个新的DBM。结果表明,在当前使用最为广泛的DBMs中,SRTM30_PLUS、GEBCO_2021、SRTM15_PLUS这3种DBM质量较好,均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)为7.931~8.016 m,而ETOPO1、GEBCO_2014和TOPO V19.1质量较差,RMSE为11.439~20.105 m;利用本文研究方法所构建的澎湖水道数字水深模型的RMSE为6.970 m,其精度比GEBCO_2021、SRTM30_PLUS和SRTM15_PLUS模型分别高12%、13%和12%,利用本研究方法所构建的DBM恢复了高精度水深点,保留了地形细节信息。研究结果可为从多个数据集中及时重建和更新大规模海底地形提供参考,并推广应用于其他环境和区域中。
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关键词
多源水深数据
数字水深模型
海图数据
加权融合
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Keywords
multi-source bathymetric data
digital bathymetric models
chart data
weighted fusion
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分类号
P229
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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