矢量曲线简化方法在多波束测深数据中的应用.doc

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矢量曲线简化方法在多波束测深数据中的应用作者：秦茂芬李珂来源：《科技创新导报》2011年第15期
摘要:本文针对多波束测深数据的冗余性,采用基于矢量曲线的道格拉斯-普克法及垂距限值法进行简化。实例表明,垂距限值法具有更好的简化性能,适用于多波束测深数据的简化。
关键词:数据简化矢量曲线多波束测深
中图分类号:TB565文献标识码:A文章编号:1674-098X(2011)05(c)-0079-02
1简介
多波束测深仪具有几百到上千个波束,一次扇区(ping)扫描能获得成百上千个测深数据,可对水下地形地貌进行大范围、全覆盖的测量,极大地提高了测量的精度和效率,现已广泛应用于河道测量、港湾测量、浅海测量、深海测量等领域[1]。如此巨大的数据在实际应用中,存在很大的冗余性,也为数据的后处理和存储带来庞大负担[3]。因此,在进行数据存储、应用前,有必要在保持测区地形特征的前提下,对数据进行一定的精简。
2基于ping的简化方法
2.1ping数据抽取
多波束测深数据是沿测线逐ping记录和存储的部分有序、均匀分布数据,因此其数据后处理可以ping为单位进行。每ping中的数据邻点相连,就形成了一条三维曲线段,然后采用基于矢量曲线的简化方法进行简化处理。
ping数据的抽取方法有两种:(1)曲率判定法,根据当前点与前后数据点在x,y平面上相连接的直线曲率差值来确定;(2)距离确定法,通过计算当前点与前一点的平面距离来确定。
2.2常用的矢量简化方法
常用的曲线简化方法有以下几种:步长法、线段过滤法、垂距限值法、道格拉斯-普克法(Douglas-Peucker,简称DP)等等[4]。在实际的数据简化应用中,使用较为广泛的是垂距限值法和道格拉斯-普克法。
2.2.1垂距限值法
从第一点开始逐点筛选特征点。首先以第一点为起点,计算第二点到第一、第三点所构直线的距离,若大于某一阈值,则保留第二点,并以该点作为新起点,计算第三点到第二、第四点所构直线的距离;否则,去掉第二点,仍以第一点为起点,计算第三点到第一、第四点所构直线的距离。依此类推,直至曲线上最后一点。该方法的阈值一般取相应地物最大允许误差或更小。
垂距限值法简化结果具有较好的精度、算法简单、易于编程和计算机处理,所以在曲线简化中应用较广。缺点是它没有考虑到曲线各点的斜率,即不能完全保证特征点不被删减。
2.2.2道格拉斯-普克法
DP算法是一次对整条曲线段进行考虑。首先连接曲线段两端点,计算线段内各点(称中间点)到两端点所构直线的距离。若最大距离值小于某一阈值,则保留两端点,舍去所有中间点;若大于阈值,则保留对应中间点,并以此点将线段分为前后两段,再分别对这两段重复上述过程,直到没有点需要被舍去为止。
DP法在简化精度方面较垂距限值法有显著的提高。但由于DP算法中用到了较多的循环和递归,在编程的难易程度和计算机处理速度方面逊于垂距限值法。
2.3简化性能评价
数据简化算法的效果可以从三个方面来度量[5]:(1)精度,即利用简化后数据重构的曲面与由原始数据所构曲面之间的误差;(2)简度,也称简化率,即简化前后数据点个数的比值;(3)速度,即计算机进行简化处理的时间。实际上,任何一种简化算法要想同时在以上三个方面都具有优秀的表现是很困难的,很多算法只能达到其中一个或两个要求,对于海量的多波束测深数据来说更是如此。
3简化实例
对某实测多波束测深数据分别采用垂距限值法和DP法进行简化处理(原始测深数据见图1),垂距限值均选取0.05m。精度评定采用反距离平方加权内插法。两种方法简化效果见图2、图3、图4、图5(图中五角星标定点为简化后保留点),简化性能情况见表1。
由图2、图3、图4、图5及表1可见,经过简化后的数据均较好地保留了原始数据的地形特征点,且数据量得到了较大地减少。从精度上讲,两种算法的简化精度均远小于0.1m,满足《水道观测规范》要求;从简度上看,两种方法在满足精度要求的前提下,都达到了50%以上的简化率,大大地减小了原始数据量;从速度上比较,垂距限值法比DP法快,这是由于DP法的迭代循环增加了处理时间。
4结语
从文中实例应用分析可得,虽然垂距限值法和DP法在矢量曲线数据简化中均具有较好的简化效果,但因为DP法在编程中采用迭代计算,增加了编程的难度及数据处理时间,因此,综合算法的精度、简度、速度及算法实现难易度,垂距限值法在海量多波束测深数据的简化处理中更具适用性。
参考文献
[1]郑庆涛.多波束与单频测深技术应用比较[J].水利水文自动化,2007,(1):25～29.
[2]KammererE.CharlotD.,GuillaudeuxS.MichauxP.Comparativestudyofshallowwat