论文专区▏应用交叉检查数字地形模型评估多波束测深精度
陈坤1,2，汤民强1,2，贺惠忠1,2，杨卫东1,2，谢明芮1,2，吴坤富1,2
1.国家海洋局南海调查技术中心，2.国家海洋局南海分局
【摘要】为有效评估多波束测深数据精度，结合SeaBat 7150深水多波束测量系统在海洋调查工作中的应用实例，参考传统的基于面的交叉检查方法，引入了基于DTM的交叉检查精度评估方法。应用检测线测量数据与主测线DTM进行交叉点计算，对误差进行统计分析，评估多波束测深精度。实践证明，该评估方法快速有效，可操作性强，可在外业调查现场对深水多波束测量数据快速进行精度评估。
【关键词】多波束测深；SeaBat 7150； 精度评估；误差分析；数字地形模型；质量控制
一、引言
海洋地形资料是海洋环境信息的重要组成部分，多波束水深测量具有全覆盖、高精度、高效率等优势，目前已成为获取海底地形资料的主要手段之一，在国家海底地形地貌调查和海洋工程勘察中都发挥了重要作用。多波束测量以船舶为载体，具有动态特性，其测量精度除其系统固有误差外，还受到船舶运动、海洋气象环境、洋流、海洋生物的假回声等因素的影响。综合看来，多波束测深系统比较复杂，其测量成果不可避免地出现各种各样的粗差及系统性偏差，如果这些误差得不到很好的削弱或有效补偿，将影响多波束测深系统的本身价值及其测量成果的深度应用。近年来，多波束调查已由近海走向“深蓝”，其调查范围越来越大，尤其在深海调查项目中，一个航次调查的数据量堪称“海量”，调查时间跨度可达数月。因此，为提高测量精度及保证成果质量，及时有效地对多波束测量数据进行精度评估就十分必要，其评估结果为针对性地分析误差源，采取改进措施提供参考依据。针对这一需求，本文提出的基于三维DTM(Digital Terrain Mode数字地形模型)的多波束数据精度评估方法自动化程度高，实时性好，形象直观,适宜在调查过程中现场进行，对多波束数据从源头进行有效质控具有一定指导意义。多次调查的现场应用表明其可行性强。随着应用的扩展，发现其尚待进一步研究完善。
二、SeaBat 7150介绍和测深精度评估分析
⒈深水多波束SeaBat 7150系统介绍
SeaBat 7150多波束系统包括3个子系统：①多波束声学子系统；②波束空间位置传感器子系统；③数据采集、处理子系统[1]。自带横摇，纵摇稳定；高分辨率和宽覆盖面积，正常情况下有效覆盖宽度可达到3～4倍水深；由高性能的声纳处理器 7-P控制，运用 FPGA技术实现专业数据和信号的处理。由丹麦Reson公司研制，是目前全球深海测深调查的主流多波束仪器之一，可适用于全球海域测深调查。
⒉精度评价指标和技术依据
目前我国多波束成果质量评价指标主要有：①对应不同深度范围的测深极限误差[5]，该指标反映了测深仪器的测深精度；②主测线与检查线的交叉点不符值统计情况，规范规定超限点数不得超过参加比对总数的15%，该指标反映了测深内符合精度[5]；③GB/T 12763.10-20075.8.1给出的重合点水深比对限差：由重合点水深（两点相距图上1.0mm以内）所列出的不符值的处理步骤如下：首先对不符值进行系统误差及粗差检验，剔除系统误差和粗差后，其主检不符值限差为：水深小于30m时为0.6m；水深大于30m时为水深的2%。超限的点数不得超过参加比对总数的10%。
依据国际海道测量规范IHO S－44，在大多数情况下，用不确定度(uncertainty)来代替准确性(accuracy)和误差(error)。由于误差表示测量值和真值之差，但真值是未知的，所以误差本身也是未知的。而不确定度是在某一明确的置信度下，包含测量真值(关于某一给定的值)的区间，区间的置信度和假设的误差统计分布也必须确定，因此不确定度和置信区间是等同的概念，不确定度是对误差量级大致的数理统计估值[16]。
由于多波束系统的复杂性、数据全覆盖、误差源多样性等特征，因此在精度评定和误差分析中，除采用上述指标外，还要根据数据特点引入单个Ping[6]、单个测深条带、相邻测深条带、测深面及三维DTM等评价指标。
⒊精度评估方法
精度评估方法有定点法、重复测线法、交叉测线法、相邻测区拼接重叠区的重合点水深数据进行比对等。对主检测线交叉点的水深差异进行统计是目前多波束水深精度评估的主要方法。多波束水深测量技术规范要求多波束测深应布设一定量与主测线垂直、分布均匀、能普遍检查主测线的检查线，以此来检查多波束测深系统测深的误差及衡量多波束水深测量的精度。交叉检查就是对主测线和检查线部分或全部交叉点的深度不符值进行统计分析，计算其精度，用以评估多波束水深测量精度及检查成果质量。
常用基于面的交叉检查方法：多波束交叉部分为多点的集合，该集合可视为一个面，交叉检查的对象就是该面内的所有水深点。计算出每个交叉点相应的主检测线深度不符值，对交叉部分的所有深度不符值进行统计计算，得出交叉部分的精度指标，与门限值比较，判断该交叉部分的精度指标是否超限，并标记之[6]。若交叉部分的精度指标值超限，则认为其数据可疑，若一条测线上可疑数据较多，则应进行进一步分析或重测。一般选择置信度95%的均方根作为多波束交叉点深度不符值的精度指标，该指标可以兼顾随机误差和系统误差的大小。该方法可以很好的反映出多波束测深数据综合误差的大小，但从误差源上确认误差的种类较为复杂，操作不便，不利于调查现场快速对误差进行针对性的分析处理。针对这一需求，依据多波束勘测原理和声学理论，结合多波束实测数据分析，中央波束精度明显高于边缘波束精度，一般情况下可认为中央波束水深最可靠，可把其作为参考水深。结合实际海洋调查工作经验提出了基于三维DTM的交叉检查多波束数据的质控方法，其精度评价的原理是将经过后处理的检查线数据与主测线的DTM进行比较，DTM是由测量区域的所有主测线所创建。通过比较检查线水深点水深值与主测线数字地形模型的水深偏差，即可获得测量数据的精度状况。利用检查线水深点的水深值D1与DTM上对应的水深值D2，则可将两者的平均值D-视作测量真值，（D1-D2）/2为测量值相对于真值的偏差，则交点相对误差的绝对值ξ，公式为：
ξ＝﹙﹙﹙D1-D2﹚/2﹚/ D-﹚×100％
＝﹙D1-D2﹚/﹙D1＋D2﹚×100％ ⑴
该方法自动化程度高，可根据调查范围的地形特征灵活选取评估区块范围，可针对可疑特殊区块单独进行精度评估、误差源分析，方便有针对性地参数校正和误差补偿。基于DTM交叉检查对多波束数据误差的综合分析如下。
⑴总体分析
依据海底地形演化原理，海底地形一般是连续变化的，结合多波束全覆盖测量特性，测量的资料基本能反映海底地形的全貌[4]。根据这一特点我们选用中央波束点集建立误差模型，在误差定性分析和剔除粗差过程中自始至终贯彻“参考地形变化趋势分辨”的原则。在主检测线共同生成的Surface曲面中，先观测生产曲面的整体地形平滑度，确定可疑点，在Subset Editor模式下选取测区局部，多角度分析地形剖面或在Swath Editor模式下选择可疑测线多角度投影逐ping进一步分析判别。若整体地形平滑细腻，主检线重合点完美重合，则是理想结果。
⑵Subset Editor模式分析
常量误差（如潮汐改正误差、吃水误差和船体起伏误差等）会影响深度不符值的偏差，但不会对标准差构成影响，此类误差在生成的深度不符值剖面图中可直观清晰地发现和验证；Roll、Pitch误差，依据多波束生成原理，此类误差对中央波束影响较小，一侧偏小，另一侧偏大，而且影响程度也是随波束入射角的增大而增大，在Subset Editor-2D模式下生成的深度不符值剖面图中可清晰对比发现。
⑶Swath Editor模式分析
声速精度是保证多波束测量质量的重要因素。声速改正误差的大小直接影响水深值的大小，而且这种影响随波束入射角的增大而增大。中央波束受声速改正误差的影响最小。即离中央波束越远，声速改正误差的影响就越明显，使扇面水深与参考水深不符值Profile中呈现“笑脸”或“哭脸”形状，同时在侧视图形显示中加以配合分辨，再进一步在Subset Editor模式中选择该测线和检查线重合处子区分析判定。
综合以上几种分析结果可知：不同的误差在深度不符值剖面图中呈现不同的变化趋势，基于DTM交叉检查可以利用这些直观图形式（二维或三维模式）的变化趋势辨别不同种类的误差。
⒋多波束测量误差源分析
由于海洋动态环境的复杂性和多波束测深系统自身的局限性，使得多波束测量过程中产生各种各样的误差。总体上看，误差可分为粗差、系统误差、随机误差。从误差源分析，误差主要来源于以下几种情况。
⑴多波束测量系统误差（信噪比）按某种规律存在于观测数据中。
⑵辅助设备自身的误差（运动传感器、罗经、定位设备、潮位计等）所以仪器设备定期校准是必要的。
⑶声速误差，主要包括声速剖面误差和表面声速误差。
⑷多波束测量系统各单元时间不同步造成的误差，可通过1pps时间同步措施来补偿。
⑸声纳参数设置不合理带来的误差。
⑹仪器保养不当或硬件产生故障等问题导致的数据质量下降[7]。
⑺测量船自身噪声、周围船舶对水体的扰动、其他仪器发射波的干扰。
⑻海洋复杂的动态环境影响。
⑼海底特殊底质和地形。
⑽海洋内波影响导致扫测海底地形扭曲，此类系统性误差目前尚无有效方法予以削弱[5]。
粗差一般通过人机交互处理（条带编辑、子区编辑）来剔除。系统误差通过声纳参数校正（时延、roll、pitch、yaw、tide、SVP、表面声速改正等）来补偿，但由于多波束勘测的长期性和特殊性，受外界影响较大，如恶劣海况导致运动传感器不能及时补偿船姿、航次勘测末期船载油水的大量减少导致船姿的改变、在敏感海区不能定期校正声纳参数、特殊情况产生的系统误差（仪器故障、特殊情况导致定位差分信号丢失或精度降低、因特殊情况偏航、测量过程中换能器探头表面挂上漂浮物导致数据异常、海洋内波导致的数据异常等），因此，分时段多次对声纳进行校正，针对不同时段和海区的采集数据分别进行校正就显得很有必要，即可提高数据精度，也可减少后处理工作量；随机误差由于多波束测量是动态过程，缺少必要的多余观测，不能平差，只能通过精度评估来评定其大小，分析其对成果质量的影响。对不同来源、不同性质的各种误差，只有采取相应的处理才能保证测深数据的必要精度。
三、基于三维DTM的交叉检查实例
⒈测区概况与测量设备
位置：中国南海南部海域洋底海山附近，区域水深约1100m～2600m。测线布设见图1，其中，黑线为主测线，红线为检查线。
图1 布线示意图
测量过程中满足以下条件：
⑴海区地形有相对平坦的区域，同时也有特征地形（海山高地），具有代表性。
⑵仪器设备运行正常。
⑶海况良好。
⑷测量时航速8节，近似匀速直线。
采用主要设备及软件详见表1。多波束换能器、运动传感器和GPS都是固定位置安装，相关设备相对位置使用全站仪进行精确测量。
表1 采用测量设备及软件
深水多波束 | SeaBat 7150 |
运动传感器 | iXSEA OCTANS |
导航定位 | DGPS3050，具1pps时钟同步功能 |
声速设备 | AML6000米声速剖面仪、AML表面声速仪，精度均优于1m/s |
软件 | 采集软件采用厂家配置PDS2000，后处理软件Caris Hips And Sips 9.0，Global Mapper16，MATLAB2014 |
船舶 | 专业科考调查船 |
⒉三维水深地形图生成
现场仪器调试、测试、数据的采集及处理，严格按照相关规范及仪器操作说明书进行。校核设备安装位置参数，采集校正测线数据，计算换能器校正参数，各参数校正值都严格按照规范进行校正。水深数据按规定要求编辑后导入到Caris Hips And Sips 9.0软件创建的工程文件中，依次经过测深中心归算、换能器安装偏差校正、潮位改正、声速改正、数据合并（Merged）、计算每个水深点的总传播误差不确定度(Compute TPU)、用CUBE算法生成网格化水深地形图（DTM）见图2。
图2 测区三维DTM示意图
⒊检测线数据插值生成
用⒉中处理后的数据生成曲面，用Raster Product Export导出由主测线生成曲面(Surface1)的ESRIASCⅡ格式数据，用HIPS to ASCⅡ导出检测线散点数据（导出的经纬度选择度的格式）。在Global Mapper16中先加载Surface1数据，然后加载检测线点数据(加载前编辑删去Z数据，只保留经纬度) ，图层选项中曲面数据在顶层，散点在下层，同时选中后右键export，选csv格式，注意选中include elevation values。输出数据中第三列既是曲面插值水深数据，行数与之前是统一的，所以合并列数后就可以进行后续统计分析。
⒋基于DTM交叉检查对误差的统计分析
把⒊中导出的csv格式文件加载到事先编写好的MATLAB程序中，运行程序即可得出所有参检交点相对误差的详细分布报表详见表2。
表2 交叉点相对误差的详细分布表
相对误差 | 统计百分比 |
<= -5.0% | 0.00% |
-5.0～-4.0% | 0.00% |
-4.0～-3.0% | 0.01% |
-3.0～-2.0% | 0.26% |
-2.0～-1.0% | 2.61% |
-1.0～-0.5% | 5.52% |
-0.5～-0.0% | 44.69% |
0.0～0.5% | 40.50% |
0.5～1.0% | 4.85% |
1.0～2.0% | 1.33% |
2.0～3.0% | 0.14% |
3.0～4.0% | 0.05% |
4.0～5.0% | 0.03% |
>= 5.0% | 0.01% |
交叉点差值和交叉点相对误差统计直方图分别见图3、图4，误差分布基本呈正态分布，说明误差分布均匀，计算结果合理有效。
图3 水深差值统计直方图
图4 水深相对误差统计直方图
根据统计结果，本次计算一共获得116861个测点数据，其中相对误差小于1%的比例为95.56%，统计结果表明，测深资料满足95%置信度的要求。在计算机自动或人机交互剔除粗差不完全时，将会对评估随机误差和系统误差造成较大影响，进而影响测深成果。因此，消除残存粗差对交叉检查结果的影响是必须进行的重要工作。根据实际工作经验发现，若在人工剔除粗差之前就使用计算机自动滤波剔除粗差，在微地形和数据质量较差处有效真实数据易被计算机误删除，所以先进行人机交互粗差剔除十分重要。
四、结束语
利用基于三维DTM的交叉检查方法可在调查现场快速高效地得到交叉点深度不符值的95%置信度统计分析结果，图形化直观地反映多波束测深随机误差和系统误差大小,方便对调查数据从源头上进行质量控制，为后续数据精细化处理提供保障，能有效避免因局部数据质量不合格而开展二次调查。在提高多波束调查数据质量、高效利用有限海况良好的黄金调查时间、降低调查成本等方面都发挥积极作用。
但本方法也存在不足之处：粗差自动化处理中滤波参数如何恰当选择，特殊微地形误删除的避免；误差源分析及其精准误差值的估算目前尚不能自动生成分析报表；格网化对精度评估的影响如何有效控制，本方法目前是根据测量项目规范特定要求选取最适用的算法（如CUBE、swatch angle、shoalest depth true position、uncertainty、克里金插值、距离倒数加权平均、样条函数等），选取适宜的网格分辨率等措施尽可能地消弱其影响，以满足工程项目需求，但各种算法均不能完全消除其误差影响。目前个别国产软件可实现基于TIN（不规则三角网）生成海底地形模型，可以很好的解决因格网化平滑数据失真的问题(详见文献[2]、[17])，如何把基于TIN的算法完美地融合到本文评估方法中，也是本文下一步研究的重点。
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【作者简介】陈坤，1983年出生，男，汉族，河南郸城人，工程师，主要从事海洋测绘和海洋地球物理调查工作；本文为基金项目，南极周边海域海洋地球物理考察（编号：CHINARE2017-01-03）；文章来自《海洋测绘》（2018年第4期），请备注论文作者，并说明文章来源，版权归《海洋测绘》所有，转载请备注来自“溪流之海洋人生”微信公众平台。
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