戴红伟 严怀志 李炜

摘要：针对多波束水深数据噪点成因复杂的特点，本文提出了一种基于最优参考曲面的多波束自动滤波方法。通过对不同形态的水下地形构建最优参考曲面，计算出每个波束点的理论最优深度值，再结合深度限差判定该点是否为噪点，实现自动滤波。通过实测数据验证，该方法可有效剔除多波束测深数据的噪点，与人工处理相比，效率提升明显。

关键词：多波束;噪点;自动滤波;最优参考面

多波束测深系统广泛应用于海洋测绘、海洋调查、海洋工程建设等领域，可形成高精度、高分辨率的海底地形数据成果。近年来，随着仪器设备的不断升级完善、数据处理方法的不断改进，测深数据的精度和分辨率也越来越高。但由于海洋复杂环境、仪器设备、人为操作不合理等诸多因素影响，多波束测量数据中会出现一定的噪点，噪点呈现出明显的多源性特点，在进行多波束水深数据处理时，必须进行相应的异常值检测与剔除，而这也是多波束水深数据业处理中劳动强度最大的部分。

现有的噪点数据处理方法主要有交互式滤波和自动滤波2种，交互式滤波方法耗时较长、效率较低，无法满足大面积水下地形的数据处理要求。为了减少人工干预、提高工作效率，国内外研究学者提出了多种自动滤波方法，包括基于抗差估计的选权迭代插值比较检验法、基于最小二乘支持向量机算法构造海底趋势面的粗差剔除方法、基于不确定性与测深学联合估值（combined uncertainty and bathymelry estimator，CUBE）方法、基于中值滤波、局部方差检验和小波分析详解和的方法、基于逆传播（back propagation，BP）神经网络的方法等。本文在传统的趋势面滤波算法的基础上，提出一种针对海底不同的地形特点建立最优参考曲面的自动滤波方法，通过最优参考曲面对每个波束点所在位置水深进行精准估计，实现对不同类型海底地形自动滤波处理。

1研究方法

1.1创建基本格网曲面

传统的趋势面滤波方法是通过多项式拟合得到格网曲面，如图1所示。本文提出的最优参考曲面也是基于此曲面优化生成的。

在生成格网曲面时，应在保证生成的整个格网曲面连续的情况下，格网分辨率做到尽可能小，分辨率越小，最终成果越准确。常见浅水格网分辨率推荐值见表1。

1.2创建最优参考曲面

由于基本格网曲面是基于未去噪的原始波束点生成的，会有毛刺、坑点等非正常地形形状，如图2所示。因此需要对该格网曲面进行优化处理，从而得到更接近真实地形的参考曲面。

假设水下地形是连续可导的，D=f（x，y），D为深度，x和y为平面坐标，生成格网点后的水下地形与栅格图像类似，所以可以参考栅格图像的卷积处理，对整个地形区域进行卷积运算，其中，卷积核大小为N*N，滑动步长为1，卷积后网格大小保持不变。

卷积算法可以很好地过滤曲面噪点，从而得到一个最优参考曲面，如图3所示。经过优化处理计算后，非正常地形得到很好修复。

从断面视图角度来看，真实地形、常规格网曲面的表达地形及基于最优参考曲面的估计地形三者相比，基于最优参考曲面的估计地形与真实地形更为接近，如图4所示，也证明了最优参考曲面比较合理。

1.3基于最优参考曲面进行噪点滤除

建立了最优参考曲面后，就能以此为基准，对原始波束點进行滤波。

如果以某一点P为中心，从不同方向切一个断面i，假设该点的水深真值D=f（xn，yn）=Di+Adi，Di为该断面坐标（xn，yn）位置的水深估计值，△di为该断面水深估计误差，由于在不同断面下该点水深应一致，D=DO+△dO=DI+△d1=…=Di+△di，所以可以通过最小二乘法求得当水深估计误差△di平方和为最小时的深度，来作为水深真值D，其中不同断面的水深估计值Di可以通过已有的相邻格网水深值用迭代法求出。

自动滤波时根据IHO S-44精度指标的要求，当波束点水深减去真值超限，即Id-DI>E时进行自动剔除。限差值E如式2所示：

2实测算例

本次实测选择一块约16km²的测区，水深为16-150m，测线重叠度约为40%，分别采用人工除噪和自动滤波2种方式处理，所耗时间对比见表3。采用自动滤波方法耗时只占人工处理的1/66，效率提高显著。

两者处理后的成果数据复合误差统计如图5所示。以人工处理的结果作为真值，分别按照IHO标准、海道测量规范要求和水运工程测量规范要求（见表4）进行统计，自动滤波后输出的点合格率均在99%以上，证明了该自动滤波方法高效、合理，可替代人工除噪。

3优缺点分析

与手动滤波进行差异分析，本文提出的基于最优参考曲面自动滤波法存在以下优点和不足：

3.1优点

（1）自动滤除噪点不受视角的局限

人工删除噪点一般是通过切断面，以地形趋势判断是否为噪点，当切的断面方向和宽度不恰当时，噪点会隐藏在正常地形断面中，无法甄别并剔除它，因此，人工删除噪点方法存在一定局限性。而自动滤波顾及了多个方向地形断面变化趋势，不受视角的局限，能够准确识别出并剔除噪点。

如图6所示，同一份点云数据，按照不同方向切的断面，只有当断面切的方向恰当时，圆圈标注的噪点才能被人眼识别出来。如果按照图6上图断面，圆圈标注的噪点就会被漏删。而采用自动滤波方法，可以很好地剔除这些噪点，效果如图7所示。

（2）质量差波束点可以得到快速清理

根据测量规范要求，相邻测线条带重叠宽度需为不小于20%测线宽度，而在实际作业中，由于受作业环境影响，相邻测线采集的数据在拼接时会存在误差，需要取优质的波束点数据，并删除质量差的波束点，采用人工处理工作量会非常大。采用本文自动滤波方法，可以通过对每个位置的波束点进行精确水深估计，当波束点的水深与估计水深的差值超出允许范围时，就会被识别为质量差的波束点并进行剔除，从而快速清理重叠区域质量差的波束点。

如图8所示，圆圈标注位置被3条测线波束点所覆盖，该处平均水深约48m，通过对该拼接处点云中误差进行分析，可以判定紫色测线圆圈处的波束质量比较差，应当进行剔除，如表5所示。

采用本文自动滤波方法对3条测线进行滤波后的效果如图9所示，清理后的测线波束点拼接显得更为合理。

3.2缺点

（1）对部分特殊障碍物的噪点自动化滤波还需人工干预

由于本文自动滤波方法实现的前提条件是水下地形需连续可导，而水下沉船的桅杆、半露出的树木枝干、斜插的钢条等特殊障碍物，显然与水下地形变化不连续，也不可导。自动滤波算法会将这些障碍物对应的部分测线波束点判别为噪点进行滤除，因此还需要人工干预进行波束点恢复操作。

如图10所示，对沉船进行自动滤波前后进行比较，沉船的主要地理特征会完全保留下来，但部分附着的细小物和船舶结构件会被作为噪点剔除，遇到这种特殊情况，就需要人工介入进行修复。

4结语

本文提出的基于最优参考曲面多波束自动滤波方法，在噪点甄别、重复测线波束点清理等方面较人工处理方式有明显优势。尤其是在大面积区域测量作业时，能显著提高工作效率，实现快速成图。本方法可广泛应用于水下地形测量，在障碍物扫测上结合人工干预修复，也可以取得较好成果。