水下地形探测与变化模拟方法研究

郑淑倩，杨青萍，刘犀力，骆旭佳

（1.浙江华东测绘地理信息有限公司，浙江 杭州 310014）

多波束测深系统是由单频测深系统发展而来的，一种具有高效率、高精度和高分辨率的水下地形测量新技术[1]。单波束测深过程采用单点连续测量方法，测线上的测深数据十分密集，而在两测线之间没有数据，是一种非覆盖型测量[2]，从而导致最终采集的数据不具代表性以及漏采集部分特征点。多波束则将测深技术从原先的点、线状推展到面状，测量范围大、速度快且精度高。多波束测深一次的数据采集量较大，通常可达百万级，无法直接用于构建地形，因此如何做好多波束点云数据预处理工作是关键。目前，国内关于该项技术的研究主要集中在杭州海洋二所、大连舰艇学院以及武汉大学测绘学院[3]；但就多波束测深数据的加工、集中管理方面，还没有一套现成的具有商品化水平的多波束数据后处理成图软件和数据管理软件能为国内用户提供满意的解决方案[4]。

多波束数据处理技术的滞后直接阻碍了其在水下工程应用中的推广。目前，冲刷淤积监测评估大多仍采用断面计算法和等高线容积法，前者以每隔一定距离的断面特征曲线为基础数据，通过比较不同时期的曲线变化确定各断面位置冲刷淤积面积，将相邻断面构成的区域视为梯形体，再分别对各区域冲刷体积、淤积体积求和作为整个研究范围的冲刷淤积量；后者则按不同高程面将水体细分成n层梯形体，计算得到每层体积，再将特征水位对应高程以下的每层体积求和作为各特征水位对应的库容，然后通过前后两次库容求差得到对应的冲刷淤积量，若为正值则认为泥沙淤积，反之则泥沙被冲刷。杨立晋[5]等运用等高线容积法计算了黄羊泉水库2007～2010年的泥沙淤积量，结果准确度有所提高，具有较强的参考意义。但上述研究方法中均存在一定弊端，断面计算法较适用于拐弯较少、叉河较少的线形区域，结果精度直接取决于断面布设的密度；等高线容积法只能获取整个库区的冲刷量或淤积量，无法分别估算，且当测量的等高线不闭合时，计算工作量巨大，难以在短时间内完成。事实上，若能采用有效的手段对多波束采集的数据进行预处理，保证特征点密度合理、位置分布均匀，以此构建的水下地形既直观又具有较高的精度。同时，利用GIS强大的空间分析和空间数据库功能，提供了其他研究手段难以解决的水下地形冲淤演变、空间分布和计算结果可视化等工具[6]，为研究水下地形的变化规律以及做好水利设施的安全维护提供了重要技术保证。

1 研究区概况与数据源

观音岩水电站位于云南省丽江市华坪县与四川省攀枝花市交界的金沙江中游河段，为金沙江中游河段规划的8个梯级电站的最末一个梯级，上游与鲁地拉水电站相衔接。电站坝址位于塘坝河河口上游云南、四川两省交界的河段上，河段长约3 km。坝址内，河道呈弓背型，向西凸出，河流由北西向流入后转为北东向流出（图1）。

本文以2013年、2014年坝址区多波束水下地形扫测结果为实验数据，采用丹麦Reason公司生产的SeaBat 7125 SV2 全功能高效版多波束测深仪，其主要性能参数见表1[7]。

图1 研究区概况

表1 SeaBat性能参数说明表

2 系统组成与设计

2.1 多波束测深数据处理技术

预处理是对所有多波束测量数据进行的初步整理，主要包括剔除异常点、稀释冗余点和平滑等步骤，其目的是在保证数据精度的前提下，最大程度地稀释点云密度，使最终构建的DEM能真实反映水下地形空间变化特征（图2）。

1）格网划分。将实验区按照指定的格网密度进行划分，判断各点所在格网的索引号。在此基础上，以格网内所有点为操作对象，采用多线程并行技术遍历所有格网执行后续操作。一方面，各格网内的点数据量是有限的，一般计算机硬件环境均可支持程序的正常运行；另一方面，多线程并行技术可使多个格网同时执行相应的运算流程，互不干扰，大大提高了数据处理效率。

2）异常点剔除。大数据集通常满足正态分布规则，离期望值μ越近，异常可能性越小；反之，则异常可能性越大。因此，程序将落在置信区间以外的点视为异常点并予以剔除。

3）点云密度稀释。点密度过大将直接导致DEM无法生成或程序运行时间过长，生成的结果不够连续，视觉效果差。如何在满足精度要求的前提下，最大限度地稀释点云，本文采用(X,Y,Z)三维坐标来标识各点，并依据集聚统计分析方法建立决策对所有点进行分类，按其相似性将所有点的空间分布分割或合并成一群。对于落在同一群的点可按一定比例进行随机抽样，最终保留的点空间分布均匀且代表性强，可作为构建水下DEM的基础数据。

经测试，该算法可在32 s内完成400万点云数据的预处理工作。

图2 多波束数据预处理流程图

2.2 坝前淤积与坝后冲刷监测管理信息系统

坝前淤积与坝后冲刷监测管理信息系统是一款集成了多波束数据成图，水下三维场景构建与展示，库容、冲刷淤积等重要信息自动分析等多种功能的综合管理软件。系统分为4个功能区（图3）：

1）数据管理模块。该模块主要包括多波束数据入库和水下地形成图。经过预处理的多波束数据可由系统自动导入SQL Server数据库，并按照“一期一表”的原则进行管理。水下地形成图包括调用数据表、生成点shp文件、构建TIN以及输出DEM等步骤。系统继承了“一键式”的概念，将上述步骤整合成一个功能，大大简化了操作流程。

2）基本操作模块。该模块主要负责图形数据的二三维浏览和属性查询等。

3）二维分析模块。该模块提供对各类数据的空间分析操作，以获取可靠有用的专题信息，包括缓冲区分析、叠加分析等。其中，剖面分析是最具特色的，程序支持任何断面位置高程、坡度等信息的快速获取，并可对同一位置不同时刻的高程（坡度）变化曲线进行比对，以便掌握水下地形的变化过程。

4）三维展示与分析模块。DEM数据可依据高程因子，配以适当的夸张系数，达到最佳的三维显示效果。系统支持水下三维地形沿指定线路漫游，用户可全方位多角度地浏览其地理变化特征。此外，该模块提供了强大的冲淤分析功能，不仅可快速准确地获取冲刷淤积量，更能直观地浏览冲刷区、淤积区的空间分布情况。

图3 系统功能模块

3 功能应用与成果展示

系统已投入观音岩水电站试用，本文以水电站枢纽区2013年、2014年水下多波束点云为数据源，完成了水下地形建模（图4）。经验证，模型精度达到三维仿真要求，并可用于冲刷淤积、库容等重要信息的自动提取。

图4 水下地形与大坝叠加的三维显示效果

3.1 冲刷淤积分析

本文采用地形计算法分析了水电站枢纽区2013～2014年水下冲刷淤积变化情况（冲刷淤积量=后一次生成的DEM-前一次生成的DEM），若单元格为正值，则表明泥沙淤积，反之为泥沙被冲刷。从统计结果来看，研究区以泥沙淤积为主，淤积量达96.25 万 m3，占总面积的12.49%，且集中分布在地势较低的库区底部（图5）；冲刷量则较少，仅有5.06 万 m3，占总面积的2.88%。

图5 冲刷淤积区空间分布图

3.2 库容曲线绘制

库容曲线是表示水位与其相应库容关系的曲线，以水位为纵坐标，库容为横坐标绘制而成，是水库规划设计和管理调度的重要依据。目前，在调洪演算时发现我国绝大部分水库存在水量不平衡问题，其主要原因为库容曲线精度不高，而水下DEM的精度直接影响了库容统计结果的可靠性。本文以预处理后多波束点云构建的DEM为基础数据，通过调用ArcEngine提供的库容计算接口，分别统计了观音岩水电站枢纽区2013年、2014年投影面积以及库容随水位的变化情况（图6、表2）。

图6 水位—面积、水位—库容关系曲线图

从统计结果来看，低水位区域库容随水位的变化较缓慢，而高水位区域库容随水位的增长呈直线上升趋势。从时间尺度来看，2014年的库容与投影面积比2013年均有所减少，证明了研究区在2013～2014年以泥沙淤积为主要现象这一论点。

表2 投影面积、库容随水位变化表（部分结果）

4 结 语

本文提出了一套切实可行的多波束数据预处理与应用方法，在稀释点密度时综合考虑了平面位置和高程信息，使得最终保留的点空间分布均匀，以保证构建的DEM能最真实地还原水下地形特征。该方法在观音岩水电站枢纽区进行了试用，并分析了2013～2014 年枢纽区水下地形变化过程。从运行结果来看，自动提取的冲刷淤积、库容等重要信息是可靠的，且该系统具有工作效率高、工作强度小等优点。

[1] 陈坚雄.多波束水下地形测量系统及其在水利建设方面的应用[J].人民珠江,2005(4):21-23

[2] 张伟.多波束测深系统在水下地形测量中的应用研究[D].北京:中国地质大学,2009:4

[3] 刘雁春.海洋测深空间结构及其数据处理[J].测绘学报,2001,30(2):186

[4] 宋玲玲.多波束测量数据预处理研究[D].南京:南京航空航天大学,2007:4

[5] 杨立晋,李晓飞.水库泥沙淤积测量方法及淤积库容计算的分析[J].甘肃水利水电技术,2011,47(6):22-24

[6] 白世彪,王建,闾国年,等.水下地形冲淤变化可视化计算方法[J].工程勘察,2006(11):54-56

[7] 汤小云,吴金才.RESON SeaBat 7125多波束测深系统在水下测量中的应用[J].科技视界,2014(34):133-135