多波束的校准方法及其成果分析探讨

多波束的校准方法及其成果分析探讨

李烁

天津市陆海测绘有限公司

摘要：随着卫星技术的不断发展，遥感图像的获取越来越普遍，尤其是在低轨卫星对地观测领域。遥感图像的分辨率要求越来越高，对遥感图像的处理也提出了更高的要求。多波束由于能够同时对同一区域不同波段进行成像，在很多场合下可以发挥重要作用。因此，为了提高多波束的观测质量，需要定期对多波束数据进行校正。为了保证校正结果能够符合实际情况和预期要求，必须建立合理的校正方法。本文将对多波束的校准方法及校准成果进行探讨。

关键词：多波束；校准方法；成果分析

前言

为了提高多波束测量精度和效率,在实际应用中需要对其进行合理优化设计。首先,要选择合适的测区模型,并且还要保证所选用的测区模型具有较高的准确性;然后,要根据不同的测区特点来确定相应的数据处理方式,这样才能够使得数据采集工作更加高效地开展起来。该方式具有较高的准确性和可靠性,并且还具备了一定的灵活性,因此在实际应用中能够得到广泛应用。但是由于其自身存在着一些不足之处,所以需要相关人员不断改进与完善。

1多波束校正参数概述

1.1横摇偏差纵摇偏差艏向偏差简介

它有别于常规的单波束点和线状测量，它是一种平面测量。多波束式传感器由于其自身的主观因素，无法实现全水平定位，造成其与实际水平面存在倾斜度，我们习惯把换能器与船只水平面纵向的夹角称为纵摇偏差（pitch），换能器与船只水平面垂直方向的夹角为横摇偏差（roll）。

在实际测量中，由于船只的运动会导致换能器与水平面也产生一个夹角，所以对应某一时刻t，换能器的横摇角roll(t)、纵摇角pitch(t)都由两部分组成：

roll(t)=roll(静)+roll（动）

pitch(t)=pitch(静)+pitch（动）

即roll(t)、pitch(t)都包含一个动态分量和一个静态分量。动态分量是由于风、涌、波浪等因素造成的，可以通过涌浪补偿器予以校正；静态分量是由于设备安装造成的，即平时所说的横摇偏角和纵摇偏角。

多波束系统在外业测量时需要配合电罗经使用，用于实时校正船的姿态对波束的影响。电罗经安装的指向与船艏指向可能存在偏差，我们称这个偏差叫艏向偏差（yaw），实际测量时刻t对应的换能器艏摇yaw(t)=yaw(静)+yaw（动）。罗经固定首尾标定一般与传感器的初角标定结合起来，它的误差校正被整合到船首尾的偏移而无需独立校准。

1.2定位时延latency简介

因为定位系统与测深系统不同步，使测深点产生位移，导致测得的海底地形发生变形，这种效应通常称为定位时延误差（latency）。

1.3 在测量实施过程中，动态分量都通过涌浪补偿器和罗经校正，只需获取正确的静态分量值与时间延迟，即平时所说的校正参数，即可把波束形成校正到正确的位置。

2 多波束的校准方法

2.1多波束校正模型建立

整个多波束校正的过程是一个不断积累模型参数和数据值，然后将所需的校正值导入到模型中，最后得到的结果就是最终的结果。根据这一思路建立校正模型时首先要分析影响多波束数据精度的主要因素（如多波束数据的原始分辨率、遥感传感器性能、空间分辨率以及卫星平台类型等），然后再根据这些影响因素来分析建立相应的校正模型。（1）首先要将卫星平台误差纳入考虑范围。对于同一种情况会有不同的结果，比如在对地观测任务中，同一地面控制点需要对多个地面控制站进行监测。（2）其次要分析导致遥感图像中出现异常现象的因素。主要包括：空间分辨率过低、卫星平台精度不够等问题；几何畸变、辐射定标精度不够等问题；或者由于大气等因素导致遥感图像质量下降。（3）最后要对多波束处理结果进行统计分析。利用统计分析法可以分析不同卫星平台和成像传感器的各种误差。

2.2基于空间滤波的数据插值方法

可以通过对图像进行空间滤波，使其更加平滑和清晰，并将这些结果引入到多波束数据中。这种方法主要用于对卫星图像进行校正处理，其中有两种插值方法：最小二乘法和最大似然法。最小二乘法是对原始图像进行滤波处理，得到原图的插值结果。由于多波束数据包含很多噪声，所以在进行数据校正时，需要使用极大似然估计对其进行估计。这种方法不仅可以处理大量原始图像噪声，还能处理少量噪声的影响。因此它可以用来估计原始图像中不需要的噪声含量，进而提高多波束数据的质量。利用最大似然法对于多波束图像插值处理是一种很有效的方法。但是需要注意它只能针对图像中不重要的部分和噪声进行插值处理，而对于一些重要部分却没有插值处理能力。因此，我们在使用方法之前，必须要先了解它的工作原理以及适用范围，才能更好地应用于实际工作中来。

2.3基于几何关系的数学模型法

为了确定多波束的误差源，需要建立数学模型。多波束数据的误差源可以分为三种：辐射误差、大气和其他影响因素，如温度等环境因素，和几何模型的误差源。首先对数据进行原始图像处理，将多波束中的辐射值和大气值与其他影响因素相比较，分析差异的原因。然后选择合适的几何关系建立数学模型，包括几何关系和大气分布特性等。通过建立数学模型得到原始图像中各点坐标变化率（即各波段之间成像点坐标变化率）的计算结果，可以得到原始图像中辐射差所占比例以及大气影响因素所占比例。需要利用空间插值方法来计算该区域影像各波段之间成像点坐标的比值；通过计算可以得到影像在不同波段之间成像点坐标变化率与图像中相邻波段成像点高差之间，存在一个相对误差范围。将这两个不同空间插值结果所得到的数据进行叠加分析，利用其计算公式即可得到区域内任意两点坐标变化率（即辐射差比例）与图像中相邻波段成像点坐标误差之间的线性关系模型。

2.4多波束参数校准的数据分析研究方法

多波束校准方法有多种，其工作原理、流程及特点也各不相同。多波束数据校准工作中，需要根据实际情况将多个波束的数据融合成一个整体。为了保证校准结果的准确性，必须对不同波束的原始图像进行拼接处理。首先将多波束图像经过边缘检测、辐射校正、图像滤波及图像变换等一系列操作后得到目标影像，再根据目标影像所对应的参数对各个波束进行拼接，最终得到一幅标准图像。拼接的结果主要是将不同波段的图像融合成一个整体，从而得到一幅完整、标准的多波束影像。为了能够对多波束矩阵进行校正，必须将多波束矩阵中所包含的各参数按照一定比例进行分解，然后将数据经过处理后即可得到标准多波束影像图。

3 校准成果与分析

本文使用的校准模型及具体实施方法经过了大量的数据验证，最终得到了理想的结果，可以应用于实际工作中。校准成果分析：通过对一幅高分辨率图像进行多波束数据校正，通过图像的亮度、对比度和清晰度都有明显改善。在进行多波束数据校正前，由于相机没有安装自动聚焦系统（AFS），所以对地物目标的识别非常困难，这会导致部分地物目标被模糊掉。采用多波束数据校正后，能够识别出清晰、明亮的地物轮廓和纹理细节。随着多层成像技术的发展，现在多波束也能准确地识别出图像中目标的位置和大小等信息。同时多波束通过对影像特征进行统计分类和分割等处理后得到了清晰、准确的地物目标信息。由于多阵元辐射角是固定值（角度范围），所以能够很好地解决因相机安装位置不同而导致影像畸变的问题。

4 结束语

本文介绍了如何使用多波束源、卫星轨道以及不同区域的校准方法。其中，需要考虑到多波束在成像过程中的畸变程度。其次，需要考虑多波束在轨道上产生的大气校正误差。为了提高多波束数据的质量，还应该通过不同类型的校准方法来实现。例如，使用多种不同类型的多波束进行校准，同时将各种校准方法进行综合评估，然后选择最合适的校准方案。

参考文献：

[1]古保春.浅析多波束测深系统安装误差校正研究[J].珠江水运，2021（5）：64-66.

[2]焦永强.多波束的校准方法及其成果分析[J].测绘地理信息，2020，39（6）：10-13.