本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)檢測，具體涉及一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法。

背景技術：

1、淺地層剖面儀的掛載方式有舷掛式和拖曳式兩種，拖曳式安裝因能靈活調(diào)整吃水深度、作業(yè)時受船舶姿態(tài)影響較小等優(yōu)點得到了廣泛的應用。

2、當前拖曳式淺地層剖面儀的位置改正方法主要有兩種：基于水下聲學定位方法和基于layback算法。其中：水下聲學定位方法一般采用超短基線定位系統(tǒng)進行，雖然能比較準確的拖曳體進行定位，但需要增加額外的硬件設備，同時對工作水深有一定的要求，存在一定的使用門檻；layback算法如圖1所示，其假設拖魚在船舶后方(即兩者的航跡線一致)，通過拖纜長度和百分比估算拖魚位置。由于船舶與拖魚在水體中經(jīng)受的風浪、水流條件存在較大的差異，兩者運動軌跡存在一定差異，一般超過米級，導致淺地層剖面成果定位數(shù)據(jù)誤差較大，與實際情況存在一定的偏差，難以滿足實際生產(chǎn)工作的需要。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，用于解決因為受風浪和水流條件影響，造成的淺地層剖面成果定位數(shù)據(jù)誤差較大的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，包括以下步驟：

3、s01、提取記錄的淺地層剖面數(shù)據(jù)中的測線的時間、位置信息讀取，以獲取航跡線數(shù)據(jù)(index，datetime，x，y)，其中：index為時間，datetime為時間，x，y為二維位置；

4、s02、基于canny邊緣檢測算法對所述航跡線數(shù)據(jù)進行邊緣檢測以確定候選邊緣；

5、s03、使用滯后閾值對所述候選邊緣進行判別，以獲取淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)(index，datetime，x，y，z)，其中：index為時間，datetime為時間，x，y，z為三維位置；

6、s04、以所述航跡線數(shù)據(jù)作為初始條件對指定范圍進行匹配，以獲取改正數(shù)據(jù)，所述改正數(shù)據(jù)為相似度最大的曲線；

7、s05、根據(jù)所述航跡線數(shù)據(jù)提取的開始至結束的時間，按等時內(nèi)插的方法確定曲線的節(jié)點，并將確定的節(jié)點的數(shù)據(jù)依次生成序列數(shù)據(jù)(index，datetime，x改正，y改正，z)；

8、s06、根據(jù)時間匹配原則，將對應時間的序列數(shù)據(jù)中(x改正，y改正)回寫到步驟s03中的淺地層剖面數(shù)據(jù)中。

9、作為優(yōu)選的，所述步驟02中canny邊緣檢測算法對所述航跡線數(shù)據(jù)處理的步驟包括：

10、s21、使用高斯平滑濾波器卷積降噪，高斯內(nèi)核為n*n，則：

11、

12、s22、運用一對卷積分別計算x和y方向，

13、

14、s23、計算梯度幅值和方向：

15、

16、作為優(yōu)選的，所述s03中滯后閾值包括高閾值和低閾值，并基于高閾值和低閾值對候選邊緣進行識別：

17、某一像素位置的幅值超過了高閾值，則像素被保留為邊緣像素；

18、某一像素位置的幅值小于低閾值，則像素被排除；

19、某一像素位置的幅值在兩個閾值之間，則像素僅僅在連接到一個高于高閾值的像素時被保留。

20、作為優(yōu)選的，所述淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)的獲取包括：

21、s31、獲取步驟s01航跡線數(shù)據(jù)中的datetime形成時間節(jié)點；

22、s32、按等時間插值的方法將識別的所述候選邊緣對應時間節(jié)點的斷面賦予地理信息坐標。

23、作為優(yōu)選的，所述步驟s04中以所述航跡線數(shù)據(jù)作為初始條件對指定范圍進行匹配包括：

24、s41、提取所述步驟s01中航跡線數(shù)據(jù)的第一點(x1，y1)和最后一點的位置(x2，y2)，已知的拖纜長度為l，按照拖纜長度的50％確定航跡線附近水下地形數(shù)據(jù)，擬提取區(qū)域數(shù)據(jù)；

25、s42、基于獲取的區(qū)域數(shù)據(jù)，計算各個角點：

26、

27、α＝arctan(k)；

28、

29、則四個定點坐標分別為：

30、(xa，ya)＝(x2+δx-δy，y2+δy+δx)；

31、(xb，yb)＝(x2+δx+δy，y2+δy-δx)；

32、(xc，yc)＝(x1-δx+δy，y1-δy-δx)；

33、(xd，yd)＝(x1-δx-δy，y1-δy+δx)；

34、以上述四個定點確定范圍內(nèi)水深數(shù)據(jù)作為與斷面進行匹配的數(shù)據(jù)源。

35、作為優(yōu)選的，所述步驟s04獲取所述獲取改正數(shù)據(jù)包括：

36、s43、在四個定點確定范圍內(nèi)以所述航跡線數(shù)據(jù)的第一個位置劃分為等規(guī)的區(qū)域a、b并隨機抽取n個點作為起點；

37、s44、設某點的坐標為高程為然后以α和α與-0.1～0.1的隨機數(shù)之和為方向，按照淺剖測線長度的作為步進；

38、s45、則下一個點坐標為高程為重復步驟s43至步驟s45直到觸碰邊界，取得對應的點集合，對應的值就可以形成一根航跡線數(shù)據(jù)；

39、s46、將生成的n個所述步驟s43中形成的一個搜索航跡線數(shù)據(jù)與淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)采用余弦相似度算法進行匹配比對，計算相似度，相似度的取值范圍在(0,1)，則：

40、

41、其中，a代表搜索航跡線數(shù)據(jù)，b代表淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)；

42、s47、對于計算得到的n個相似度，從大到小排序，取最大的個，作為候選測線；

43、s48、平行每根候選測線，按照淺剖測線長度的寬度，在兩側復制候選測線，形成個候選區(qū)域；

44、s49、重復執(zhí)行步驟s46-步驟s47，將相似度最大的曲線作為改正數(shù)據(jù)。

45、作為優(yōu)選的，所述步驟s41中n個點中的n取數(shù)不小于20。

46、作為優(yōu)選的，所述步驟s01中的淺地層剖面數(shù)據(jù)以seg-y格式存在。

47、在上述技術方案中，本發(fā)明提供的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，具備以下有益效果：

48、1、在進行淺地層剖面探測時一般采集了水下地形數(shù)據(jù)，采用該算法進行改正時無需增加額外成本。

49、2、底跟蹤是淺剖數(shù)據(jù)處理與分析的必要工作，作為改正算法的輸入不會額外增加工作量；匹配工作可由算法自動進行。

50、3、本算法多個步驟可并行執(zhí)行，計算效率高，因此本改正算法無需增加額外費用和人力物力，且無需使用其他硬件設備，在大幅提高定位精度的基礎上可以高效率自動化完成。

技術特征：

1.一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述步驟02中canny邊緣檢測算法對所述航跡線數(shù)據(jù)處理的步驟包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述s03中滯后閾值包括高閾值和低閾值，并基于高閾值和低閾值對候選邊緣進行識別：

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)的獲取包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述步驟s04中以所述航跡線數(shù)據(jù)作為初始條件對指定范圍進行匹配包括：

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述步驟s04獲取所述獲取改正數(shù)據(jù)包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述步驟s41中n個點中的n取數(shù)不小于20。

8.根據(jù)權利要求1所述的一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，其特征在于，所述步驟s01中的淺地層剖面數(shù)據(jù)以seg-y格式存在。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)權利要求1至8任一項所述基于局部方差和后驗概率分類器的視覺定位方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1至8任一項所述基于局部方差和后驗概率分類器的視覺定位方法的步驟。

技術總結
本發(fā)明具體設計涉及數(shù)據(jù)檢測技術領域，公開了一種基于地形的拖曳式淺剖定位數(shù)據(jù)改正方法，包括以下步驟：S01、提取記錄的淺地層剖面數(shù)據(jù)中的測線的時間、位置信息讀取，以獲取航跡線數(shù)據(jù)(index，datetime，X，Y)，其中：index為時間，datetime為時間，X，Y為二維位置；S02、基于Canny邊緣檢測算法對所述航跡線數(shù)據(jù)進行邊緣檢測以確定候選邊緣；S03、使用滯后閾值對所述候選邊緣進行判別，以獲取淺剖底跟蹤數(shù)據(jù)(index，datetime，X，Y，Z)。該發(fā)明將淺剖定位數(shù)據(jù)作為初始值，通過底跟蹤技術獲取淺地層剖面數(shù)據(jù)的海/河床地形數(shù)據(jù)，并與已知的地形數(shù)據(jù)成果進行匹配，尋找淺剖數(shù)據(jù)的實際位置并進行改正。

技術研發(fā)人員：魏榮灝,徐達,黃葉華,陳佳兵,曾劍,李最森,朱彬峰,葉文振,龔令平,張炳蔚
受保護的技術使用者：浙江省水利河口研究院（浙江省海洋規(guī)劃設計研究院）
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/2