面向多波束测深数据的双向布料模拟自动滤波算法
针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了 一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering,BCSF)的多波束测深数据滤波算法.首先,基于二次曲面(Levenberg-Marquardt)算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性.将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87％下降到0.76％,局部测试数据的噪点剔除率从15.29％下降到1.09％;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景.
多波束测深、双向布料模拟滤波、传递式迭代趋势面、自适应距离阈值、多波束测深滤波
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P229(大地测量学)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;自然资源部海底科学重点实验室开放基金;山东科技大学科研创新团队支持计划;自然资源部第二海洋研究所科研基金;全球变化与海气相互作用专项
2022-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
517-525,542
