解析｜机载LiDAR测深在海洋测绘中应用的可行性分析

# F; p$ R8 b) S. [: f. D! x5 D

一、引言

! W) Q! k5 N# b, Y

机载激光测深简称“测深LiDAR”（Bathymetry Light Detection Airborne Ranger），是近二三十年发展起来的海洋测量技术之一，集激光测距、定位、定姿等技术于一体，可以快速、高效地获取沿岸水深及海岸线地形。相对船载测深仪测量系统而言，机载LiDAR测深系统具有测量精度高、测点密度高，工作效率高，且具有高机动性、测量连续性等特点，特别适合于浅水区、深海岛礁附近区域等复杂地形的快速探测，可以实现海岸线水上水下地形的无缝拼接。

机载LiDAR测深经过初期阶段的技术摸索，实用阶段的性能提升，现已进入到商用阶段。目前世界上比较成熟的机载LiDAR测深系统主要包括奥地利的RIEGL VQ系统、加拿大的Aquarius和SHOALS系统（现已升级为CZMIL）、瑞典的Hawk Eye系统、澳大利亚的LADS系统以及美国NASA的EAARL系统[1-3]。中国科学院上海光机所在“九五”期间与天津海洋测绘研究所合作开展了机载LiDAR测深系统的研制，于2001年完成了系统样机，经过系统优化升级，2015年底在三亚蜈支洲岛海域成功进行了飞行测量实验，获得了一批有价值的实验成果[4-5]。另外，国家海洋局第一海洋研究所分别于2012年底和2013年8月，先后采用Optech公司的Aquarius系统和AHAB公司的Hawk Eye II系统在中国南海某岛海域进行了机载测量实验，高效完成了水上水下地形测量任务[6]。然而，该技术相比较在国外的广泛应用，在我国的实用化程度相对较低，尚处于实验应用阶段。为推广机载LiDAR测深技术在海洋测绘中的应用，提高海洋测绘效率，本文通过研究机载LiDAR测深系统的最大穿透深度、最浅探测深度、测点密度及测量精度等关键技术指标，分析机载LiDAR测深在海洋测绘中应用的可行性。

+ B- p" ~# \% z' r9 h

二、测深原理与优势

⒈测深原理

7 b9 h9 C2 n8 W* w! K- u' K; s

机载LiDAR测深是一种主动式遥测技术，按照波段数量可分为双色激光机载LiDAR测深系统和单色激光机载LiDAR测深系统。

L; G) ^0 {/ `8 l

双色激光机载LiDAR测深系统利用装在飞机下部的激光发射器斜向海面发射两种不同波长的激光束。波长为1064nm的红外光因无法穿透海面而被海面沿原路径反射，波长为532nm的蓝绿光则以一定折射角度穿透海面到达海底，并被海底沿入射路径反射，两种波长的激光束均被光学接收系统接收。根据两种波长激光束返回的时间差和蓝绿激光的入射角度、海水折射率等因素综合计算，可得出测量点的瞬时水深值[7]。

- H0 Y. ^4 Q/ l" a4 ^

随着技术的进一步发展，当前出现了单色激光机载LiDAR测深系统。单色激光机载LiDAR测深系统仅采用波长为532nm的蓝绿激光作为激光器发射光源，其一部分激光束到达海面后沿原路径反射，另一部分激光束则穿透海面到达海底，经海底反射沿原路径返回，并被激光接收器接收。根据二者到达接收器的时间差，即可计算出海水的深度。采用单色激光作为发射源，既简化系统结构，又不需双色激光同步而提高测深精度，是机载LiDAR测深系统的发展趋势。

⒉测深优势

机载LiDAR测深的优点主要体现在以下几个方面。

1 O5 D7 {' [. R' ?, z. W( v# B6 [

⑴浅水测量能力较高。最小探测深度可达0.15m，可实现船只无法到达海域的水深测量。

⑵测深效率与海域水深无关。常规的多波束测深系统测幅一般为水深的7～8倍，而机载测深的测宽是固定的，仅与飞行高度及宽度比有关，在飞行高度为600m的情况下，扫宽能够达到320m。

⑶测量效率高，测点密度大，测量成本低。据统计，在浅水中机载LiDAR测深的成本仅为多波束的6%～10%；多波束系统每小时可以测量0.5km2海域，而机载LiDAR测深系统可以完成8～12km2的测量任务，且测点密度能够达到分米级[8]。

0 Z0 k+ A O2 ]

⑷可以高效地获得水上水下一体化地形数据。机载LiDAR测深通过近红外激光获得陆地及水面高程，蓝绿激光探测水底，大大提高了水上水下一体化地形无缝拼接的效率[9]，效果见图1[9-10]。

2 _, {6 p; Q; k3 i# G

9 U' u; O% T8 o* ? G+ v

图1 水上水下数据一体化无缝拼接效果图[10]

% @$ o) a- B, m9 B: S9 R

三、典型设备

5 P+ _* B2 C) T/ k

目前世界上先进的机载LiDAR测深系统主要有RIEGL VQ_880_G、Optech Aquarius、CZMIL等。

+ V* w" O9 o! z- ]' }3 [+ t

⑴RIEGL VQ_880_G系统。该系统仅采用波长为532nm的蓝绿激光，继承了高端的GNSS/IMU系统和相机系统，且经过出厂校准，为水上水下一体化测量提供了优秀的解决方案。目前，该系统多用于海岸线及浅水区测量、沉积地带测量、水利工程测量、水文考古测量等方面。

- J E2 a7 Y2 i& t

⑵RIEGL BathyCopter系统。该系统是世界上第一款具有测深能力的小型无人机LiDAR系统，是获取水体横断面数据的理想选择。典型应用于河流横断面生成、水库周期性测量、运河测量、水利工程辅助测量等领域。

& n+ G- p' c6 y0 l: J, Y0 J$ V/ P

⑶Aquarius系统。该系统采用绿色激光，可同时测量陆地和浅水区域，以获取海岸线两侧的完整数据集。由于该系统的激光频率很高，对于水深在10 m 以内的浅水区域可获得亚米级分辨率的海底地形，有利于实现陆海地形无缝测图。

8 `" |, r& l9 Z8 S# y

⑷CZMIL系统。该系统是Optech公司的最新机载测深系统，是SHOAL 3000T的升级版。该系统集成了高光谱成像仪和数码相机，采用了圆扫描方式，具有较强的抗风浪、浅水和浑水作业能力，真正实现了海陆一体化无缝测量。

⑸Hawk Eye Ⅲ系统。该系统是瑞典的AHAB公司于2014年研制成功的测深系统，测深分为浅水模块和深水模块，分别对应不同的测量频率与测深能力。系统参数方面与CZMIL基本一致，系统同时集成高分辨率数码像机，用于点云辅助分类及提供数字高程模型纹理信息。

: l5 S7 i0 x: J& ^; Q

⑹LADS MK Ⅲ系统。该系统是澳大利亚FUGRO公司于2011年研发的商用系统。该系统仅用于水探测，需要与其它陆地激光测量系统同步使用才可实现海陆一体化测量

7 u" O" U" x) }7 B: S

⑺Chiroptera Ⅱ系统。该系统可对浅海区域进行高精度、高密度的测量。它使用独特的倾斜LiDAR 技术，从多个角度对地物进行测量，可有效减少数据中的阴影和漏洞，在水上、水下目标探测方面优势明显，也有利于后期的三维显示。

5 Q: R0 z! U6 ^6 G8 E

⑻EAARL系统。该系统是美国NASA（美国国家航空航天局）2001年研制的机载测深产品。该系统依据电磁波频谱的蓝绿光部分，采用单一激光脉冲，能够同时测量水下和沿岸地形，真正实现海陆一体化无缝测量。

几种系统技术指标比对见表1。

: p/ Y- ~+ \8 h* A0 ~

表1 典型机载LiDAR测深系统技术指标比对[11-15]

3 u: t! Y+ |) Q s: i

" t5 B e/ y4 Q* N3 F" f

四、系统关键技术指标分析

⒈最大穿透深度

9 y4 D0 r; N3 S4 B9 r

最大穿透深度是衡量测深系统性能的一项重要指标，系统最大测深能力主要取决于水质参数（背景噪声、海水有效衰减系数等）、系统参数（如峰值功率、航高，接收视场角等），以及其他因素等影响[16]。可由公式⑴表达：

Lm＝ln(Pm/Pb)/2Γ ⑴

式中Γ为系统衰减系数，Pb为背景光功率，Pm是系统参数所决定的一个参量，表示为：

, d& ]- g3 s, x; q3 W

Pm＝PL·d·A·Z/c·H2 ⑵

式中，PL为激光峰值功率，d为海底反射率，A为接收面积，Z为接收效率，H为行高。

: v6 |9 o) [4 s. Q* }# m: z

由于参数的不确定性，通过以上方法计算最大穿透深度是不太可行的。在机载LiDAR测深中，可以采用圆盘透明度（Secchi disc depth，SDD）或漫射衰减系数（Kd）来推算最大穿透深度。

⑴根据圆盘透明度估算最大量程

圆盘透明度可视为海水的表观光学性质。将一个反射率为定值的白色圆盘放入水中，随着海水深度的逐步增加，圆盘会变得越来越模糊，直至最后无法分辨。这时圆盘所处的海水深度ZS即为海水的圆盘透明度（在清水中，塞齐盘透明度>8m）。一般认为，在典型机载LiDAR测深系统中，清澈海水的最大测程为圆盘透明度的2～3倍，而浑浊海水中的最大测程为圆盘透明度的3～5倍[17]。目前机载LiDAR测深系统的测深能力最大可达80m。

⑵用漫射衰减系数表征系统最大测程

6 r, X1 C8 u9 r& @% l. G* c$ p

实际测量中，最大探测深度近似可以用漫射衰减系数来表示：dmax＝n/Kd，其中，n依赖于光学背景、太阳反射等，典型的白天值在3～4之间。下面以CZMIL系统为例进行分析。

% X& @, a7 }# o: U' B

CZMIL系统经过大量试验后证明：当用Kd值表征最大量程时，在海底反射率大于15%的情况下，浅水测量模式最大测量深度大致为2/Kd，适用于10m水深范围内，其激光脉冲频率为70kHz，在保证水深可测的前提下能够有效提高测点密度；深水测量模式最大测量深度为4.2/Kd，，最大探测深度为30m，其激光脉冲频率为10kHz[13]。图2是CZMIL系统在不同测量模式下最大量程与Kd的关系曲线。

$ n/ ]- D% T6 ^

图2 机载LiDAR测深能力与海水浑浊之间的关系示意图

由图2可知，最大探测深度与漫射衰减系数成反比。另外，当水质不理想（水体漫射衰减系数较大）时，为了提高最大探测深度，可以采用较低的激光脉冲频率进行测量。

: e8 |- y4 r, U0 }

⒉最浅探测深度

对于机载LiDAR测深系统，由于激光脉冲宽度的限制以及近海表区域后向散射信号的叠加，导致海表和海底信号“混叠”在一起，从而使其存在最浅探测深度。要想实现高精度的陆海无缝拼接测量，机载LiDAR测深系统必须具备非常好的最浅水深探测能力。对海岸带测绘等浅海测量应用来说，机载LiDAR测深系统的一个重要指标是最浅探测深度。能够得到较浅的水深，对于研究海岸带变化、沙滩变迁等具有重要作用。随着技术的进步，系统最浅水深探测能力已经从最初的2m提高到目前的0.2m甚至0.15m[18]。

) N: E b, F2 [: f7 c

降低机载LiDAR测深系统的最浅探测深度，关键问题在于如何从叠加的回波信号中准确分离海表面和海底反射信号，见图3。目前的主要解决办法是采用窄激光脉冲，高速探测器，小接收视场角，窄带干涉滤光片和正交偏振方式接收信号，这样可以改善海表和海底反射信号的叠加[19]，使信号分离变得相对简单，从而降低了系统的最小探测深度，满足了浅水海洋测绘的应用需求。

4 o# e# f8 p0 Z0 H7 z3 Q# m

图3 机载LiDAR测深波形示意图

⒊测点密度

, m/ E+ p. a7 s0 p9 Y" P

测点密度是数据质量优劣的一个关键影响因素。机载激光测深点密度ρ（每平方米测点个数）可以表示成：

$ H& [. e/ P: k3 s5 T" i9 m' g

ρ＝r/(2v(sin0.5φ(tan(θ·H))) ⑶

其中，r为激光重复频率，v为飞机飞行速度，H为飞机行高，φ为扫描角度，θ为波束天底角。

在一定的飞行高度、速度和扫描角条件下，激光的重复频率与测点密度成正比。可见，在机载激光测深系统中，激光器的重复频率是一个非常重要的系统参数，它直接影响到系统的测量点的间隔大小。因此，研制大功率高重复频率激光器是提高测深点密度的有效方法，但也是难点。现阶段机载LiDAR测深激光重复频率已达到550kHz，测深点密度达到了0.12m×0.12m(69 pts/m2)。

8 Z' E; j: r J5 F9 _+ L {, l

⒋测深精度

# f) p6 [5 R1 |* Q) {

测深精度是海底地形测量重中之重的参数。2009年8月，瑞典Airborne Hydrography AB公司进行了机载LiDAR与多波束测深比对实验，为两系统的测深精度比较及分析提供了宝贵的数据资源。

实验中，机载LiDAR测深采用Hawk Eye Ⅱ系统，测深频率4kHz，水深测量精度RMS0.25m，最大探测深度2～3倍圆盘透明度，飞行高度为250m时，测深点密度能够达到1.8m×1.8m；多波束测深采用Simrad EM系统。为了确保环境因素和天气状况的影响相等，实验在相同海域、相同时间段进行，然后对机载LiDAR和多波束获得的水深数据进行定量比对，比对结果见图4[20]。

2 n, q2 U" ^( ] v$ K

图4 机载LiDAR与多波束的浅水测深精度比对示意图

由图4可知， Hawk EyeⅡ集的水深数据与多波束测深数据基本吻合。两系统采集的水深数据差呈正态分布，大部分集中在15cm之内，满足国际海道测量标准IHO S-44的测深精度要求。

五、结语

针对当前海洋测绘任务重、实施难度大等情况，本文对机载LiDAR测深系统最大穿透深度、最浅探测深度、测点密度及测深精度等关键技术指标进行了研究分析。结果表明，该系统能够满足海洋测绘的相关技术指标要求，应用到海洋测绘中是切实可行的，尤其在不易不宜到达海岛礁、水岸线地形测量中发挥着较大的优越性。随着技术的不断完善，机载LiDAR测深系统在水岸线上下一体化测图、海底地质分类、水体浑浊度分析、水文考古等方面具有广泛的应用前景。

参考文献：

4 z3 K9 b# [( H7 t4 s+ `& e

[1]欧阳永忠,黄谟涛,翟国君,等.机载激光测深中的深度归算技术[J].海洋测绘,2003,23(1):1-5.

& g6 j5 O5 G8 {" \0 F5 n4 `

[2]时振伟,阳凡林,刘翔,等.简述机载激光测深系统及其在海底底质分类中的应用[J].中国水运,2013,13(10):292-295.

[3]王越.机载激光浅海测深技术的现状和发展[J].测绘地理信息,2014,39(3):38-42.

[4]李松.机载激光海洋测深及其质量控制[D].武汉大学,2002.

[5]叶修松.机载激光水深探测技术基础及数据处理方法研究[D],解放军信息工程大学,2010.

[6]彭琳,刘焱雄,邓才龙,等.机载激光测深系统试点应用研究[J].海洋测绘,2014,34(4):35-37.

7 ~, W0 B: x. O1 B4 Z z7 r" ^

[7]Kuus P.Bottom Tracking Issues and Recognition Thereof Using SHOALS-3000 Green Laser Beam In Dense Fields Of Zostera Marina and Laminaria SP[D].The University of New Brunswick,2008.

* L, j5 a( B+ r. Q3 i

[8]Niemeyer J.,Kogut T.Airborne Laser Bathymetry for Monitoring the German Baltic Sea Coast[J]. Dgpf De.2014(23):1-10.

# T% w: L8 G" ]% y

[9]阳凡林,暴景阳,胡兴树.水下地形测量[M].武汉: 武汉大学出版社,2017.

. Z' J2 g$ C& f7 |9 n7 Y

[10]Steven P.,Jacques P. Recommended Operating Guidelines (ROG) for LiDAR Surveys [R].Mapping European Seabed Habitats.2007.

& K+ [4 m& Q" g5 m" u( U$ [

[11]RIEGL Laser Measurement Systems GmbH. Data Sheet RIEGL VQ_880_G[EB/OL].2014_10_01.

6 h$ E. }) l5 g) G2 ]& G

[12]Optech Incorporated.AQUARIUS Summary Specification Sheet[EB/OL].2012_10_10.

9 y$ v# B- h2 k* K W# H0 o! }

[13]Optech CZMIL Nova.Airborne Bathymetric Lidar Summary Specification Sheet[R].Teledyne Optech Incorporated.2014.

[14]Doneus M,Doneus N,Briese C,et al.Airborne laser bathymetry detecting and recording submerged archaeological sites from the air[J].Journal of Archaeological Science,2012,40(4):2136-2151.

3 F+ J, z% |9 _, Q) t4 C) G

[15]Doneus M.Airborne Laser Bathymetry for Documentation of Submerged Archaeological Sites in Shallow Water[J].Remote Sensing and Spatial Information Sciences,2015(5):99-107.

[16]刘士峰.机载激光测深系统在使用中应考虑的几个问题[J].激光与光电子学进展,1999,24(6):32-35.

[17]"Helicopter Lidar Bathymetry System",contract report CERC-90-2 prepared by OptechInc.for the US Army Corps of Engineers[R],1990.

) U+ P1 m u: B4 b j* c: [4 d

[18]翟国君,吴太奇,欧阳永忠,等.机载激光测深技术研究进展[J].海洋测绘,2012,32(2):67-71.

* C2 d8 E7 n0 N1 f0 f/ c

[19]姚春华,陈卫标,臧华国,等.机载激光测深系统的最小可探测深度研究[J].光学学报,2004,24(10):

1406-1410.

7 z6 e& K `$ |$ G& }

[20]Airborne Hydrography AB. Article on shallow water surveys LiDAR vs Multibeam[R],2010.

【作者简介】刘智敏，1975年出生，女，河北唐山人，副教授，博士，主要从事GNSS数据处理、海洋测深研究；本文为基金项目，国家自然科学基金项目(41376108)，国家重点研发计划(2016YFB0501705)；山东省高校海洋测绘重点实验室开放基金资助项目（2013B04），海岛（礁）测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金资助项目（2015B01）；

来源:海洋测绘，侵权烦请联系删文。

, q; `! }: ^3 }% P) p1 b9 q$ } 6 F2 @" ]+ T. w7 I 8 F. c/ L. x/ A