一种基于似大地水准面精化的无验潮水深测量方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种狭长区域似大地水准面精化的无验潮水深测量方法，属于无验潮 水深测量技术领域。
【背景技术】
[0002] 在海面上进行水深测量受到波浪，潮汐的影响，原始水深数据需要经过换能器吃 水、声速、涌浪、水位等归算改正才能得到相对于某一固定基面的图载水深（理论深度基准 面）。无论是单波束、多波束等测深方式，使用传统有验潮测量方式，水深测量的最终精度受 换能器动态吃水、实测水深、涌浪、潮位等因素影响垂直方向的精度。
[0003] 首先，测量船在行进时，由于涌浪的影响，难以准确分离并测量换能器的动态吃 水。其次，传统有验潮方法需要沿岸水位或水上临时站的观测水位数据来内插出测区任意 点的水位。在潮汐性质掌握不够充分的测区，只有设置比较多的临时或长期验潮站才能严 格、有效地控制测区的潮汐变化，然而资源过度投入将在所难免。由于涌浪影响造成船只上 下摇晃，也必须对其进行补偿改正。因此，尽管现在水深测量设备具有很高的精度，但传统 有验潮方法的这几项误差严重制约了水深测量精度的提高。
[0004] 在上世纪90年代初期，随着美国GPS的引进，GPS因其精度高、全天候等优点广泛 应用于陆地测绘中，水下测量工作者也开始尝试将GPS用于水深测量定位。随着GNSS差分 技术（常规RTK技术）的发展，GNSS提供的实时定位精度和稳定性得到了很大的提高，越 来越多的水下测量工程都使用这一技术进行定位。利用多基站网络RTK技术建立的连续运 行卫星定位服务综合系统（Continuous Operational Reference System，CORS)已成为城 市GPS应用的发展热点之一。CORS的建立可以大大提高测绘的速度与效率，降低测绘劳动 强度和成本，省去测量标志保护与修复的费用，节省各项测绘工程实施过程中约30 %的控 制测量费用。无验潮测深技术利用RTK实时动态定位获取所在点的三维坐标，高程的精度 同样可以达到厘米级，满足水深测量的工作要求。与传统方法相比，无验潮系统具有独特 的优势：（1)无需人工设立水尺进行水位测量，节约成本；（2)不受昼夜影响，可进行全天候 作业；（3)有效消除了动吃水及涌浪等误差因素影响；(4)避免了有验潮水位内插改正的误 差，可得到即时水位。
[0005] 目前无验潮测深技术已成为水深测量的研宄热点之一。但网络RTK测量方式测出 的高程是WGS-84大地高，在无验潮水深测量中需要的高度基准是85正常高，因此需要进行 高程转换。目前小区域范围内的使用都是基于七参数转换，进行坐标系统与高程系统的精 确转换。高程基准转换问题限制了无验潮测深技术的广泛大力应用。因此需要结合CORS 进行区域似大地水准面精化。由于长江地形成狭长型，使用传统的高程拟合方法难以有效 的进行似大地水准面精化，且与海洋测量大多采用中小比例尺成图不同，内河航道多为大 比例尺测图，对水位的精度要求更高。
【发明内容】
[0006] 发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于似大地水准面 精化的无验潮水深测量方法，其无需验潮站水位数据，适用范围更广，同时水深测量的精度 和效率高。
[0007] 技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于似大地水准面 精化的无验潮水深测量方法，将网络RTK测得的WGS-84大地高通过分段二次曲面结合BP 神经网络模型进行高程拟合转换到85正常高，得到的85正常高减去GPS天线至水高得到 水面正常高程，水面正常高程结合测深仪换能器测得的水深数据，最终得到水底85高程数 据；或者将网络RTK测得的WGS-84大地高减去GPS天线至水高得到水面正常高程，将该水 面正常高程通过分段二次曲面结合BP神经网络模型进行高程拟合转换到85正常高，得到 的水面85正常高结合测深仪换能器测得的水深数据，最终得到水底85高程数据；或者将网 络RTK测得的WGS-84大地高减去GPS天线至水高，得到水面正常高程，将该水面正常高程 结合测深仪换能器测得的水深数据，得到水底84高程数据，将该水底84高程数据通过分段 二次曲面结合BP神经网络模型进行高程拟合水底85高程数据。
[0008] 所述网络RTK测得的WGS-84大地高的方法，包括以下步骤：
[0009] 步骤101，仪器安装：将换能器与GPS天线分别固定在杆子的两端，并在船沿垂直 固定杆子使得换能器能够吃水，将换能器与GPS天线分别连接到测深仪上；
[0010] 步骤102,打开测深仪，新建任务，选择WGS-84椭球，采用4参数进行平面转换；
[0011] 步骤103,量取GPS天线至水高，输入到测深仪导航软件中；
[0012] 步骤104,进行导航软件的基本设置：如记录限制设置、记录设置、定位仪端口设 置、定位仪数据格式设置、船形设置；其中记录限制必须选择"RTK固定解"，记录格式选择 经炜度格式记录，并调入计划线；
[0013] 步骤105,进行测深软件的基本设置：吃水、声速、增益、功率；
[0014] 步骤106,测深软件中手动点击"记录水深数据"，导航软件中设置好测线名，点击 "开始测深"，得到原始水深文件。
[0015] 通过分段二次曲面结合BP神经网络模型进行高程拟合转将WGS-84大地高转换到 85正常高的方法，包括以下步骤：
[0016] 步骤201，假设区域内共有η个高程值点，其中Ii1个高程异常值已知点，则待求高 程异常值未知点的个数η 2= η-η 1;其中，高程异常值已知点η 1大于等于8 ;
[0017] 步骤202,根据Ii1个高程异常值已知点，对高程异常值已知点坐标进行中心化处 理，即计算参与拟合控制点经炜度的平均值，然后计算各点与此平均值的差值（ΔΒ，AL); 采用二次曲面法拟合出所有点的高程异常值ζ ^ ;其二次曲面拟合高程异常的公式为：
[0018] ζ (x, y) = a0+a1 Δ B+a2 Δ L+a3 Δ B2+a4 Δ B Δ L+a5 Δ L2
[0019] 式中：Δ B = Β_Β。，Δ L = L_LQ;a。、S1、a2、a3、a 4、a5为待走参数；B 为经度，B。为经 度平均值，L为炜度，Ltl为炜度平均值；
[0020] 步骤203,计算化个高程异常值已知点的高程异常偏差Λ ζ = ζ ;其中ζ。 为已知值点的高程异常真值，ζ'为二次曲面法拟合出的高程异常值；
[0021] 步骤204,构造一个五层BP神经网络结构：网络结构共设五层，分别为输入转换 层、输入层、隐含层、输出层和输出转换层；采用Sigmoid标准激活函数f(x)的神经网络，其 标准输入、输出数据限定范围为[0, 1]，求得各未知点的高程异常值ζ。
[0022] 所述步骤204五层BP神经网络的构造方法，包括以下步骤：
[0023] 步骤2041，将化个已知点的所有信息构成学