 点击上方“溪流之海洋人生”即可订阅哦海岸带指以海岸线为基准向海、陆两个方向辐射扩散的广阔地带，包括沿海平原、河口三角洲以及浅海大陆架一直延伸到陆架边缘的区域。了解海岸带的地理环境，特别是海岛礁、岸线及近海岸的水上、水下地形情况，对于沿海地区经济发展、航运安全保障、自然灾害防范、海洋生态建设等具有非常重要的意义。海岸带的水岸地形测量是目前海洋测绘中最重要的部分之一，其主要内容包括浅海水深、海岸线、干出滩、近海陆地和岛礁地形等，由于潮间带受到潮汐的影响，使得海岸带的测量条件比较困难。当前，海岸带测绘技术主要包括人工实地测量、船载测量和航测遥感等方式。自然海岸线通常存在礁石、滩涂、湿地等特殊地理环境，以传统人工实地测量和船载测量方式难以高效地进行作业，甚至存在危及人身安全的作业风险。经粗略统计，运用目前常规测量方式，按照1:5 000比例尺测绘规范，至少需要10年时间才能完成我国海岸带地形测绘工作。 * h/ V$ u& ?- }+ o3 n ~# d
同时，海岸带地形受到人为、自然因素影响较大，采用常规方式无法保障海岸带基础地理信息的快速更新。航测遥感技术手段具有范围广、频度高和实时的优点，被广泛应用于海洋测绘，但是由于受到卫星重复周期、海岸带云雨天气、分辨率低等影响，高质量的卫星遥感影像获取困难，难以满足动态监测和水下地形的高精度测量需求。此外，航测卫星遥感是俯向垂直方向，无法覆盖海岸线上侧向地形地貌信息，较长的数据处理周期和高昂的成本也使它难以适应大范围海洋测绘和动态监测工作。 
6 U/ f/ p( z3 o3 n 船载多传感器水岸一体化综合测量技术是近年来的一项新技术，该技术通过对水下多波束测深系统、水上激光扫描系统、全景影像采集系统和船POS(positioning and orientation system)定位定向系统等设备集成，对水岸区域进行一体化无缝测量；通过统一测量坐标系，避免由于水上、水下分部测量造成的地形拼接问题，工作效率和测量精度能够达到相应的规范要求。本文对目前海岸带水岸一体综合测量系统的关键技术进行了阐述，给出了伶仃岛水岸一体综合测量实例，并探讨了综合测量系统的应用前景。 ) ~% E8 U0 o- O9 y0 i: y
一、水岸一体综合测量系统 # ` `8 p' x9 E0 y3 M6 B! }
⒈ 系统组成
: O0 V8 ^6 t/ g8 V) M 水岸一体海岸带测绘系统主要是由水下多波束测深系统、水上激光扫描系统、全景影像采集系统和船POS定位定向系统等硬件组成，依据成熟的控制系统实现了对多传感器的同步控制、多数据源的同步采集。该综合测量系统的思路是：将水上、水下设备进行固联，并标定水上激光扫描仪、全景相机、水下多波束换能器与GNSS主机的平移及旋转位置关系，利用POS定位定向系统获取测量船的实时位姿信息，并通过坐标转换归算出两组测量传感器的位置坐标。通过同步控制器实现多传感器协同信息采集，同时将三维点云归算到统一坐标系下，实现水岸上下一体化测量。
$ x& X6 c8 H3 D( ?0 `- Q ⒉ 综合测量系统的关键技术
+ e; R" ?- E" m- } ⑴多传感器集成技术
& u: X9 N; [% a3 a# Z 水岸一体综合测量系统将多波束测深系统、激光扫描系统、POS定位定向系统等众多传感器进行集成作业，实现了水岸地形快速移动测量，克服了传统水岸测量分开作业的限制，极大地提高了水岸测量的作业效率。但是多传感器集成使得整个测量系统的数据采集和处理过程的难度增大，主要体现在传感器之间的采集频率不同、安装位置不同、采集时间和空间未同步对准等问题，导致可能因为某一传感器的性能不高造成整个测量系统的精度下降。因此，综合测量系统的各种测量传感器选型要相匹配，将所有传感器的精度设定在某一合理数量级，以保证系统精度。同时，要配备成熟的控制系统来保证多传感器在时间和空间上协同工作，确保测量数据能够有效地进行融合处理。
$ [" i, {$ l3 N8 s0 S ⑵无控点快速测量技术
# R* D# c4 F9 w/ { 无控点快速测量技术是水岸一体综合测量系统的最大优势，主要依赖于其配备的POS定位定向系统。基本原理是将POS电脑系统与GNSS和IMU传感器集成，用高精度GNSS定位结果来控制IMU系统漂移，用IMU来补偿GNSS动态测量中的周跳和信号失锁。整个测量过程中主要涉及5个坐标系统，包括测量船坐标系、激光扫描仪坐标系、多波束测深仪坐标系、站心坐标系和大地坐标系。其中，激光扫描仪坐标系和多波束测深仪坐标系为传感器坐标系。根据传感器坐标系到测量船坐标系、测量船坐标系到站心坐标系和站心坐标系到大地坐标系的转换矩阵，将传感器的点位坐标归算到大地坐标，最终得到测量点在大地坐标系下的坐标值。利用POS系统可不依赖地面控制点获得测量所需的外方位元素和姿态参数，为综合测量系统提供直接地理坐标参考数据，配合精准的时间参数便可实现无控测图。
. V e; Q, h2 @; {7 j8 `7 S ⑶多传感器一体化测量数据集成处理技术 6 f2 {0 E/ W. q
多个传感器采集的多源数据存储是多传感器集成方法的关键环节。在水岸一体综合测量系统中，三维激光扫描仪用于测量水上地形信息，多波束测深仪用于测量水下地形信息，POS系统用于为激光扫描仪和多波束测深仪提供定位信息、时间信息、姿态信息和航向信息，时间同步控制模块为一体化测量数据提供统一的时间同步基准。这些数据包括数字影像栅格数据、视频数据、激光点云数据及属性数据等，因格式不同，类型有别，地理参考也不统一，在对这些数据进行处理与管理中，应根据不同用途和数据种类建立统一的地理坐标系统，与时间标签进行转化与集成，确定出工作时各传感器位置中心在地理坐标系下的位置和姿态信息，用于后续的空间配准，并根据不同要求对各类数据进行融合处理，实现多源信息在空间数据库中有效的存储、管理和服务。 6 Y5 `( x7 A4 i" s; W
⑷统一地理坐标向海岸带坐标系统转换技术
: u5 r9 F) v( t4 j2 U& U 高精度GNSS定位技术支持下的水岸一体化综合测量系统实现了水岸测量结果在WGS-84椭球大地高的基准一致。海岸带地形图高程采用1985国家高程基准，水深和干出滩涂高度以理论深度基准面为基准。因此，利用水岸一体化综合测量系统的成果转换成海岸带地形图，需将大地坐标系结果向海岸带坐标系统进行转换。1985国家高程基准主要是根据青岛验潮站1952～1979年潮汐资料推求的多年平均海面，取多年平均海平面上作为水准零点。理论深度基准面是依据当地平均海平面进行标定，目前我国采用当地验潮站的13个分潮调和常数计算得到的理论深度基准面到平均海平面的差值。因此，需要推算出测区大地水准面和深度基准面的大地高。利用GNSS对测区验潮站布设的水准点进行观测，可获得较为准确的大地水准面大地高。深度基准面大地高则需要通过求平均海平面大地高来推算出。同时，根据测量海区的海面地形起伏值，便可得到验潮站点深度基准和高程基准，以及验潮站邻域内基于深度基准面的数据和基于水准高程的数据转换关系，实现理论深度基准面在国家高程基准中的定位，解决了水岸一体综合测量成果坐标系之间的转换问题。若进行大区域水岸综合测量，需要建立平均海面大地高、深度基准面大地高、海面地形的关系(见图1)。 
8 |" g3 G8 M$ L/ R: M# n 图 1 海岸带垂直基准面体系 6 p, Z4 }. O( `
⑸潮间带“盲区”无缝测量技术 * S+ q3 D I2 ?3 X+ \* L# F
由于多波束开角一般都在160°以内，船载三维激光扫描仪无法穿透水介层进行测量，因此将多波束换能器采用正常方式安装会导致水岸一体化测量结果中出现测量“盲区”。针对这一“盲区”，作业原则是：低平潮进行水上潮间带测量，高平潮进行水下地形测量，然后再将水下、水上结果进行拼接，可大大减少潮间带的测量“盲区”。海卓同创(2016) 进行水下、水上一体化测量作业时，将MS400换能器朝岸方向上仰30°进行水下地形倾斜测量，配合激光扫描仪进行水上地形测量，实现了水上水下点云覆盖无缝，从而有效地解决了“盲区”测量问题。当海岸带地形以滩涂为主且潮差较小时，由于测量船和多波束存在吃水问题使得基于船载激光测量无法对潮间带进行扫测，此时可将水上激光测量改成机载形式。
; T% V7 y6 H4 L6 g 二、水岸一体综合测量实例分析 8 x" |, f& H* J/ m+ l; I0 k' z6 K
⒈ 伶仃岛水岸一体综合测量 + U$ S& ]7 H' r7 [; _9 N; Q
利用水岸一体综合测量系统对内伶仃岛及周边海域进行了监测，建立水岸一体点云模型及岛屿可量测360°实景影像。 ! w/ z$ T6 o) S3 [
本实例中，测量系统集成后安装在测量船上，以不同传感器为原点建立子坐标系，施测前精确标定各子坐标系与船体坐标系之间的平移及旋转矩阵。采用同步控制器对准各子系统的信号采集时间，将其余子系统采样频率设为POS系统采样频率的约数，在子系统采样间隔内采用预积分方法可将POS输出转换为各子系统的绝对位置及姿态。 " B/ C$ b4 {6 j2 Y+ R
采用Applanix POS MV定位定向系统为其余子系统提供坐标基准。在岸上建立GNSS基站，通过RTK方式获取船上GNSS天线的坐标，结合IMU输出的角速度及加速度解算测量船的姿态角及中心坐标。POS系统精度指标如下：定位:0.02～0.1m；横摇/纵摇：0.008°；航向：0.04°。实测轨迹的位置及姿态精度如图2所示，GNSS的绝对坐标与IMU的相对坐标形成了互补，显著提高了POS系统的定位定向精度。 
. j" L. g+ p i; Z$ W 图2 测量轨迹的定位定向精度图
/ g2 W# l/ `: K( V 水下测深系统主要由SeaBat 7125 SV2、PDS实时数据采集系统及CARIS后处理系统组成，配备RESON SVP-70表层声速仪等辅助传感器。SeaBat 7125 SV2主要指标为：频率200 kHz或400kHz；波束个数最多512个；测深量程范围0.5～500m；水深分辨率6mm；最大输出频率50Hz。多波束数据后处理使用CARIS对原始的数据格式进行分析，提取出测深数据、图像数据、位置数据、姿态数据；然后再对数据进行差值剔除、数据滤波、声速剖面改正、潮位改正、数据合并与平滑等编辑；结合POS系统提供的位置姿态及预标定的坐标转换矩阵，最终生成具有绝对坐标的水下测深点云。数据采集系统实时提取表层声速、换能器阵列的角度及声线传播时间，同时在浅水区域采集单波束的声线传播时间作为补充测量。 6 J- p( u r% M5 l
激光全景扫描系统由1台VZ1000高精度三维激光扫描测量仪、4台高清晰数码相机及相应的数据采集软件组成，子系统性能指标如下：绝对测量精度：±15cm(@100m)，±20 cm(@500m)；相对测量精度：扫描精度±8mm；激光发射频率：300000点/s；测量距离：水上2.5～1400m；全景影像视场角：360°×270°。数据采集系统实时提取海量激光点云的距离、平面角度和垂直角度，以及4副图像海量像素点的RGB信息，结合相机内参、POS系统提供的位置姿态及预标定的坐标转换矩阵，经过软件后处理生成具有绝对坐标的三维点云及相匹配的全景影像，如图3所示。  ) o7 e! z7 g8 n
图3 激光点云与全景影像配准融合 / }: \: Z# C; p
以北京54坐标系作为水下、水上点云及全景影像的平面基准，利用深度基准面作为水下点云的垂直基准，以85高程作为水上点云及全景影像的垂直基准，同时，附加伶仃岛海区的海面地形值进行垂直基准修正，将综合测量信息统一到海洋带测绘坐标系统中。然后，在高性能服务器上存储和管理具有绝对地理坐标的点云及影像数据。在制图过程中对点云坐标进行插值滤波，生成不同比例尺的水下地形图、水上地形图及相匹配的全景影像，如图4所示。由于伶仃岛周边存在大量养殖区，测量过程中无法对近岛潮间带地形进行倾斜测量，导致浅水区域数据缺失，水上、水下地形融合后存在“盲区”。 
, M4 s( z' o1 X/ {; \4 l+ K: g! w( C 图4 综合信息图像 6 W" V0 H/ U+ y- X. `- d
⒉ 伶仃岛水岸一体综合测量结果精度评定 4 [' P& O. ?9 }2 Q
在精度评估过程中，水上部分采用RTK定位结果验证，标记150～300m处激光点云的主要角点，采用RTK方法对其重定位，定位误差如图5所示。水平均方根误差为0.16m，垂直均方根误差为0.13m。误差主要来源于以下3个方面：①激光点云的真实定位误差；②RTK的定位误差；③人为误差导致的二次测量中角点位置未能精确对准。因此，验证激光点云定位精度时，应选取位置合适的角点来降低人为因素的影响。 
/ s* V4 N/ d7 X# ?) }1 a 图5 激光点云精度 0 E# j) ?0 q: i8 Z; B# @
水下部分采用单波束测深结果验证，多波束测深结果如图6(a)所示，单波束测深结果如图6(b)所示。选取两次测量的2701个重复点，统计误差分布，发现测深差值的分布情况符合高斯概率分布，标准差为0.23m，与两种设备的测深精度相当，满足水下地形图的精度要求。 
5 D$ z# a! l9 N 图6 多波束测深结果与单波束测深结果 # X; e. e% a. l1 ^1 p: J
三、结束语 # b$ Z7 C* d% t9 @* A; ~* D
水岸一体综合测量系统是多波束测深系统和激光扫描系统进行集成化应用的测量系统，是一种高度集成、高效率的数据获取方式，主要用来测量水上、水下三维地形，为海岸带基础地理信息数据勘测提供一种新的技术方案。我国领海、专属经济区的确定需要准确的海岛(礁)和大陆架海底地形作为海洋基础地理信息数据，水岸一体综合测量系统为解决海岸带、海岛礁、内河航道、水库及水中构筑物等水上、水下一体化测量问题提供了有效解决方案。同时，水岸一体综合测量系统属于快速移动测量技术，也是未来测量技术发展中最具发展潜力的数据获取方式。
2 j) K1 T t @, T5 q 目前，水岸一体综合测量系统还是处于初级集成阶段，测量结果受制于传感器设备的安装情况。随着无人机、无人船等海洋新型测量平台技术和机载蓝绿激光水深测量系统的不断成熟，水岸一体综合测量系统必将朝着高度集成化、无人轻便化、海陆空一体化方向发展，实现从陆地内河航道、水库到浅水(0～5m)和深水(5～500m)海岸带区域的全覆盖监测。 / C9 K( a- n4 |, @7 s0 V, Z5 v
【作者简介】本文作者/李清泉 朱家松 汪驰升 管明雷 丁凯 邹亚靖，来自深圳大学海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室和深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室；第一作者李清泉，摄影测量与遥感工学博士，教授，博士生导师，现任深圳大学校长，常委副书记(原武汉大学党委常委、常务副校长)。历任973首席科学家、863领域专家、国家教育部科技委委员、欧亚科学院院士、中国地理信息产业协会副会长，国务院特殊津贴获得者。长期从事精密工程测量、地理信息系统及3S集成等方面的教学和科学研究工作。曾荣获国家技术发明二等奖(排名第一)、国家科技进步二等奖(排名第二)、省部级一等奖五项(排名第一)、第九届中国青年科技奖等多项科技奖励；本文来自《测绘地理信息》（2017年第5期），由联合勘测网整理，参考文献略，用于学习与交流，版权归作者与出版社共同拥有。   - e( o' c$ L# t+ j/ x
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