新型实时水边线测绘系统研究与开发

冯传勇,张振军,郑亚慧

(长江水利委员会 水文局，武汉 430010)

1 研究背景

水边线测绘成果是水利、交通等涉水工程建设及运行的基础依据，为防洪减灾、水资源管理提供技术支撑。实时水边线提取，在水文监测、防洪减灾、自主导航等领域需求迫切[1-4]。近30 a来，关于水边线测绘技术研究，主要集中在光学与微波卫星遥感领域，根据水陆影像的光谱与纹理等特征，通过图像分类、分割、边缘检测等技术提取水陆的分界线[5-8]。然而，基于卫星遥感的水边线提取受限于影像的时空分辨率。此外，水体具有高变异性，水边线存在不确定性，而且水边线的多尺度特性和动态变化导致在不同尺度、不同时间观察到的水边线会有所不同，水边线自动提取仍然是一个世界公认的难题[1,9]。目前水边线测量仍普遍依赖地面接触式测量方式，采用传统接触式测量存在测点难以到达、通视条件差、电子信号易屏蔽及人员安全风险等问题，尤其在崩岸、浅水淤泥滩、芦苇、陡坡等地形条件下，难以施测。

“互联网+”和“智能+”时代对测绘行业时间和空间位置服务提出了越来越高的需求。实现跨界融合与创新，满足不同行业日新月异的个性化、智能化、实时化、精准化的服务需求，是新时代赋予测绘的新使命[10]。本文创新性地将民用消费级航海雷达引入水边线测绘领域，通过航海雷达与GNSS罗经集成，研究开发实时水边线自动化测绘系统，解决水边线测绘难题，并为基于航海雷达的水边线测绘新技术研究与系统开发提供切实可行的理论与技术框架。

2 系统技术框架

本系统技术框架如图1所示。水边线数据的采集和提取步骤如下：

图1 系统技术框架Fig.1 Technical frame- work of the system

(1)本系统采用GNSS罗经和消费级航海雷达作为数据采集传感器，通过传感器集成与Socket编程，实现对传感器的控制与自动化数据采集。GNSS罗经的实时动态定位精度可达0.1 m，方位角定向精度可达0.2°，与RTK(Real-time kinematic，实时差分定位)相比，无需地面基准站，适合长程、广域水边线测量。民用雷达具有价格低廉、低功耗、无辐射、体积小、重量轻等优点，适合各种尺寸船舶应用，包括无人船。近10 a来，航海雷达的距离分辨力和方位分辨力大幅提升。雷达领域大量研究表明，当前民用消费级X波段4G等新型航海雷达具有厘米级微小目标探测能力，目标相对定位精度可达分米级[11-14]，且具有一定的植被穿透能力。将其引入测绘领域，其定位精度理论上可满足大比例尺水边线测绘的要求。

(2)利用采集的GNSS罗经数据，生成连续的航迹、航向图。根据预先标定的雷达与GNSS罗经相对位姿参数，计算雷达扫描瞬时位置和方位，实现GNSS罗经与雷达数据的自动配准。

(3)根据配准后的雷达瞬时位姿参数、雷达工况参数，对雷达影像进行数字微分校正，消除运动扫描过程造成的雷达影像偏心偏向几何变形误差，使雷达影像扫描中心和基准方位归一化。

(4)采用图像分割、边缘探测与追踪、拓扑重构等算法，从雷达影像自动提取并识别水边线，并结合雷达影像定位定向与尺度参数，得到矢量水边线。

(5)采用计算机图形学算法，对矢量水边线进行粗差检测与矢量水边线融合，得到连续、完整的水边线。

(6)利用雷达扫描速度快、水边线多重覆盖、存在大量多余观测的特点，对水边线进行重复测量精度评价。

(7)采用DXF图形交换格式，输出水边线矢量图。

3 系统设计与开发

3.1 系统开发目标

融合雷达探测技术与GNSS技术，实现高效、低成本、高精度、全自动化的水边线测绘，解决实时水边线测绘难题。具体目标包括：

(1)实现航海雷达、GNSS罗经多源传感器的自动化控制，满足长程、广域水边线数据快速、全自动化采集应用需求；

(2)实现雷达影像水边线智能化全自动提取，消除雷达运动扫描过程中的各项误差，达到亚米级的绝对定位精度；

(3)为船基雷达实时水边线测绘新技术研究与系统开发提供可靠的理论参考与技术框架。

3.2 系统功能模块设计与开发

基于上述系统工作原理，对系统进行功能模块设计，主要功能模块包括：参数设置、数据采集、数据处理、成果输出。采用Microsoft Visual C++2015开发平台与面向对象编程(OOP)技术，底层开发雷达水边线测绘软件系统，实现的系统主界面如图2所示。

图2 系统软件主界面Fig.2 Main interface of the system

3.2.1 参数设置模块

参数设置模块用于预先设置系统数据处理所需的参数，包括雷达与GNSS罗经标定参数、坐标转换参数、雷达工况参数、阈值参数。其中，雷达与GNSS罗经标定参数即雷达与GNSS罗经的相对位姿与标定参数，用于雷达与GNSS罗经数据配准；坐标系转换参数包括投影带参数和坐标转换7参数或3参数，用于将WGS84(World Geodetic System 1984)经纬度转换为高斯3°带投影的平面直角坐标，将WGS84大地高转换为正常高；雷达工况参数用于自动设置雷达扫描距离、速度、增益、干扰抑制、杂波抑制与影像采样频率等参数；阈值参数包括雷达反射率阈值(用于水边植被滤除)、测图精度阈值(用于无效雷达影像筛查)、粗差探测阈值(用于矢量水边线粗差剔除)等。

3.2.2 自动化数据采集模块

自动化数据采集模块采用HUB集线器与网线，将GNSS罗经、雷达与PC机联接，组建局域网。PC机通过各自的数据传输协议连接并控制传感器，包括GNSS罗经连接与数据自动采集、雷达自动控制与影像采集。

基于TCP/IP协议，通过Socket编程，将PC机作为Socket客户端，GNSS罗经为Socket服务器，客户端通过设定的IP地址和网络端口连接服务器，服务器侦听客户端连接请求。如建立连接成功，则按NMEA协议向客户端发送导航数据，客户端实时接收并解析服务器向连接端口发送的数据，获取定位、定向时序数据，同时对GNSS罗经时钟与PC机时钟的钟差数据进行采样，并按设定的二进制格式存储。

雷达自动控制与影像数据采集模块如图3所示，采用多播UDP/IP 二进制流的控制间传输协议，控制雷达开、关机，启动或停止雷达扫描，按预定参数设定雷达工况参数、雷达影像采样频率，实时从雷达中获取扫描数据，并生成雷达图像，采用“PNG”格式，将雷达影像保存到PC机，并进行自动编码。

图3 传感器自动控制与数据采集模块Fig.3 Sensor automatic control and data acquisition module

3.2.3 数据处理模块

数据处理模块主要功能包括GNSS罗经与雷达数据配准、雷达影像水边线自动提取。其中，雷达影像水边线自动提取主要技术流程包括：①根据测图精度要求，对雷达影像进行自动筛选；②根据GNSS罗经航迹，对雷达影像进行微分几何校正，使雷达影像扫描中心和基准方位归一化；③对雷达影像高通滤波、数字形态学滤波、图斑分析、去除影像噪声；④采用有序边缘追踪算法，对雷达影像进行边缘探测和追踪，得到方向一致的影像边缘线；⑤通过拓扑分析，从影像边缘线中识别真实水边线，并对断裂的水边线进行自动连接，得到连续的水边线；⑥计算影像水边线节点的三维坐标，并进行斜距改正，得到矢量水边线。

数据处理模块采用组件式开发策略，将算法封装在DLL(动态链接库)中。每幅雷达影像采集完成后，开辟新的线程，通过应用程序接口(API)访问DLL，可实现水边线的实时、自动提取。该模块亦支持后处理方式，即待所有雷达影像采集完成后，采用多线程并行计算，实现全部水边线的快速提取。

3.2.4 成果输出模块

成果输出模块的功能是输出测区完整、连续的矢量水边线。水边线提取完成后，为每幅雷达影像生成一条连续的水边线。鉴于雷达影像扫描速度较快(1～2 s)、船速相对较慢(10～30 km/h)，因此，同一段水边线存在多重覆盖，且由于误差的存在导致同一水边线存在多义性。因此，须先对各雷达影像提取的水边线进行融合。水边线融合算法如图4所示，以一定距离间隔沿大致垂直河岸方向作辅助线，与水边线求交，取交点的重心坐标作为拟合水边点；为避免水边线粗差的影响，计算各辅助线上重心坐标后，统计辅助线与各水边线交点到重心点的偏离值方差，将偏离值大于3倍方差的交点视为粗差点予以剔除，再重新计算重心坐标，并计算偏差的均值。最后，将相邻辅助线上的重心坐标相连，得到融合后水边线，并输出为DXF图形交换格式，为其他软件提供数据接口。同时，统计各辅助线上的偏差均值的中误差，即以重复测量误差来评定水边线提取的精度。

图4 水边线融合算法示意图Fig.4 Schematic diagram of waterline fusion algorithm

4 系统应用实例

以长江九江张家洲河段水边线测绘为例，介绍系统的应用情况。张家洲河段位于九江市区以下15 km，河道分汊，又是鄱阳湖入江之处，来水来沙条件复杂，河床演变突出，是长江航道治理的重点区域之一。两岸存在险工段，亦是防洪减灾需要重点监测的河段。该测区具有人工抛石、天然堤防、植被覆盖、崩岸等多种类型的水边线，具有典型代表性。

数据获取采用SIMRAD 4G雷达和TrimbleBX982双天线信标机，采用研制的固定支架安装在一艘水文测量船船顶部位，如图5所示。

图5 数据采集设备Fig.5 Data acquisition equipment

其中，SIMRAD 4G 雷达是一款低功耗(<20 W)、零辐射、消费级民用X波段(波长3 cm)FMCW(调频连续波)宽带雷达，测程为50 m至36 nm，方位分辨率为3.5′。BX982信标接收机是一个模块化、双天线、无基站的移动测量系统，为船舶实时提供定位和航向，动态定位精度在±0.1 m内，定向精度在±0.2°以内。

应用时间为2019年5月，船的航速约为20 km/h。雷达扫描距离约为200 m，扫描速度设置为48 rpm(每分钟转数)。采用本系统的数据采集模块，以20 Hz频率自动接收GNSS罗经定位定向数据，设定每2.5 s采集一幅雷达图像，像幅大小为2 048×2 048像素。数据采集过程持续约15 min，共采集362幅雷达影像，覆盖张家洲北岸水边线长度约5 km。雷达扫描图像如图6所示。

图6 雷达影像Fig.6 Typical radar images

采用本系统数据处理模块在普通PC机(CPU：Core i7-4790@3.60 GHZ，内存：4 GB)上运行，从362幅雷达影像自动提取水边线总耗时为78 s，每幅影像处理时间不超过0.3 s，可实现水边线的实时提取。提取得到的362条雷达水边线如图7所示(用不同颜色表示)，最终融合后的水边线如图8所示(图7、图8中，x、y分别表示局部坐标系横坐标和纵坐标)。

图7 各雷达影像提取的水边线Fig.7 Waterlines extracted from radar images

图8 融合后的水边线(红线)与验证点(蓝色)Fig.8 Fused waterline (red) and verification points (blue)

为验证水边线提取精度，采用RTK沿水边线现场同步采集了78个验证水边点，将验证点到雷达水边线的垂直距离偏差作为水边线的绝对定位误差。同时，统计78个水边点处的雷达水边线重复测量误差。点位测量误差统计结果如图9所示。绝对定位误差最大值为1.19 m，中误差为0.70 m；重复测量误差最大值为0.97 m，中误差为0.59 m。

图9 水边线定位误差Fig.9 Positioning errors of waterline

5 结 语

本系统引入民用消费级航海雷达，通过与GNSS罗经集成与开发，实现了实时水边线数据的自动化采集与水边线全自动提取；非接触、主动式雷达遥感，具有全天候作业能力，可显著降低劳动强度，避免了陡坡、崩岸等地形条件下作业人员的安全风险；利用航海雷达、GNSS罗经等测量船现有设备，无额外成本投入，且可实现水下地形测量与水边线测量一体化，不占用额外劳动力和作业时间。应用结果表明，本系统可有效实现水边线测绘的实时化、高效率、自动化；数据处理过程经多重校核，精度可靠，可满足1∶5 000及以下比例尺地形图水边线测绘的精度要求。

本系统在应用上也存在一定局限性,如对地物复杂水域的水边判定准确度不够，须人工判读；测量精度不能满足1∶2 000及更大比例尺测图要求。下一步将在雷达传感器辨识能力、抗干扰能力等方面研究改进，进一步提高动态定位、定向精度，以满足更大比例尺测图需要。