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一、引言
虽然无验潮模式水下地形测量技术应用较广泛，但是前人都是通过选取断面或者采集高程点进行数据偏差分析，未将传统作业模式处理得到的成果与无验潮作业模式处理得到的成果进行全面比较。本文针对以上问题，结合海岸带水下地形实测数据，对无验潮和验潮两种方法获取的水下地形数据进行全面比较，综合分析基于CORS-RTK无验潮的海岸带水下地形测量数据精度，可进一步为海岸带水下地形测绘技术实施提供参考。
二、测量方法
⒈研究区概况
研究区位于山东省威海市金海滩附近海域，该海域平均水深45m，海洋环境特征多样典型，气候四季分明，水质属二类海水水质标准，海水透明度约4～6m，离陆地500m处水深可达70m，水下地形梯度变化明显，且山东CORS信号可覆盖全测区，是我国北方近岸非常难得的水深条件适合海洋测绘装备测试的场所。
⒉数据获取
数据获取之前，应首先进行资料收集和野外踏勘，收集研究区海图、已有水深、遥感影像、大地测量等相关资料，通过野外踏勘选择满足水深测量规范要求的临时验潮站址，并初步检验研究区CORS信号覆盖情况，避免在测量过程中出现信号中断或无信号可用的现象，影响测量结果。
为获取研究区瞬时水面的位置，根据验潮站布设原则，在测量工作前共布设3个临时验潮站，分别位于麻子港码头、远遙墩南侧和远遙墩北侧，两相邻验潮站之间的距离满足最大潮高差不大于1m，最大潮时差不大于2h，且均选址在垂直水面的水泥岸堤，可满足验潮仪的布放以及保证水位测量的可靠性和稳定性，同时采用RTK采集3个临时验潮站的大地高程。
⒊数据处理
基于CORS-RTK无验潮方法获取水深数据、实时三维位置数据、换能器吃水数据和RTK距离水面高度数据等多种数据，数据处理工作主要包括水深异常数据滤波处理以及吃水、延时、声速等参数的改正。基于无验潮的方法获取水深数据、实时二维位置数据、潮位数据、换能器吃水数据等多种数据，数据处理工作主要包括水深异常数据滤波处理、潮位改正以及吃水、延时、声速等参数的改正。文中主要介绍水深异常数据滤波处理和潮位改正数据处理。
水深异常数据滤波处理一般有交互式滤波、基于测深数据统计特征的滤波方法[8]、趋势面滤波法、CUBE算法、地形链法、抗差M估计法等。其中，中值滤波主要有一维中值滤波和二维中值滤波，单波束测深数据的中值滤波属于一维中值滤波。因此，文中采用一维中值滤波方法对水深数据进行异常数据滤波处理，并确保每条主测线和检查线数据结果精度满足水深测量规范要求。潮位改正一般包括单站改正、双站改正和多站改正，其中多站改正方法有线性内插法、分带分区法、时差法、最小二乘法等。单站改正受有效控制范围的影响，随着验潮站与测区距离的增大，潮位改正的精度逐渐减小，为减小潮位改正带来的误差影响，提高验潮法获取的水下地形数据的准确性，文中采用三站改正最小二乘法进行水深数据的潮位改正。
因本次测量只比较水底点高程，不比较水深，因此为统一高程基准，需根据验潮站的大地高推算潮位数据，并通过潮位改正将单波束获取的水深数据改正为大地高水底高程，与基于CORS-RTK无验潮模式直接获取的水底点大地高保持一致。
⒋数据分析
文中重点通过内符合和外符合两种方法，对无验潮水深测量方法测量精度进行分析。内符合方法是根据单波束测深仪获取的水下地形数据，采用相同区域观测的单波束的数据主测线与检查线之间重合深度点，进行不符值比较。对海底的单波束测深数据进行多项式曲线拟合，分别计算单波束主测线上测深点到检查线上测深点的投影距离，并统计单波束主测线测深点到检查线测深点距离小于0.5m的点。外符合方法是根据单波束测深仪通过验潮法和无验潮法获取的水下地形数据，采用相同区域观测的无验潮法获取的测深点与验潮法获取的测深点之间重合深度点，进行对比验证，并通过多项式曲线拟合，分别计算无验潮法获取的测深点到验潮法获取的测深点的投影距离，并统计单波束验潮法测深点到无验潮法测深点距离小于0.5m的点。
三、结果与分析
⒈内符合精度
对单波束的主测线与检查线之间重合深度点进行不符值比较。检查线与主测线交叉处比对点1208个，其中最深点值54.313m，0～5m不符值比例为0.08％，5～10m不符值比例为1.41％，10～20m不符值比例为0.58％，20m不符值比例为0.75％。如图1所示，按10m间隔对数据进行划分，再对每段海底的单波束测深数据进行多项式曲线拟合，分别计算检查线测深点到主测线测深点的投影距离，统计检查线测深点到拟合曲线的距离偏差，并统计距离偏差小于0.6m的测深点的偏差。
图1 单波束测深数据内符合误差统计示意图
由图1分析可知，0～10m范围样本总数为252个，水深偏差主要分布在0～0.05m之间，平均偏差为0.086m，测量中误差为0.105m，水深偏差在[0，0.2]之间样本数为224个，占总样本数的88.89％；大于10m范围样本数为958个，平均偏差为0.102m，测量中误差为0.076m，水深偏差在[0，0.2]之间样本数为813个，占总样本数的84.86％。根据以上统计分析，偏差大于0.2m的测深点主要集中在投影间距大于0.5m范围内，分析原因主要是间距大于0.5m的水下地形差异性较大，导致偏差统计结果值较大。
⒉外符合精度
文中分别采用基于CORS-RTK无验潮方法和验潮法，对研究区进行了系统测量精度的分析。利用基于CORS-RTK无验潮方法获取的水下地形数据，通过中值滤波处理以及延时、吃水、声速等参数改正得到水下地形，见图2(a)。利用验潮法获取的水下地形数据，通过中值滤波处理以及延时、吃水、声速、潮位等参数改正，得到水下地形，见图2(b)，并分析了水下地形偏差分布(见图3)和海底点偏差水深剖面分布(见图4)，可知验潮法和无验潮法均较好地获取了水下地形数据。
图2 研究区水下地形高程示意图
图3 无验潮和验潮法获取的水下地形偏差示意图
图3反映的是无验潮和验潮法获取的水下地形偏差平面分布，可以看出两者测量的水下地形数据误差在－0.120～0.320m之间，具有较好的一致性，相关系数达到99.98％。图4为统计10000个重合点的偏差分布。
图4 验潮与无验潮模式下水下高程点偏差柱状统计示意图
统计结果显示，水深偏差最大值0.32m，最小值－0.12m，平均偏差为0.11m，测量中误差为0.12m。其中，偏差在[－0.1，0.1]范围样本数为4576个，平均偏差为0.057m，占总样本数的45.76％；偏差在(0.1，0.2]范围样本数为4764个，平均偏差为0.141m，占总样本数的47.64％；偏差在(0.2，0.3]范围样本数为644个，平均偏差为0.227m，占总样本数的6.44％；偏差大于0.3m范围样本数为16个，平均偏差为0.306m，占总样本数的0.16％。
图5 无验潮和验潮法获取的海底点偏差水深剖面示意图
但是在研究区的北侧和南侧出现偏差较大的区域，为进一步分析两者误差较大的原因，图5为无验潮和验潮法获取的海底点偏差水深剖面示意图。
由图5可以看出，无验潮和验潮法两种方法偏差大于0.15m的区域主要位于水深3m左右的浅水区域，分析原因主要一是浅水区藻类和鱼群较多被水下物体反射回来，造成换能器接收到的回波信息非水底反射的回波，造成假水深；二是换能器吃水深度测量误差，对验潮法获取的水下地形数据精度影响较大。通过内符合和外符合的精度统计分析，利用CORS-RTK无验潮在海岸带水下地形测量的数据与传统验潮方法获取的数据具有较好的一致性，说明无验潮法测量近岸水下地形的数据精度具有较高的可靠性。
四、结束语
在海岸带水下地形测量中，CORS-RTK无验潮水下地形测量技术具有较大的便捷性、可靠性和优越性。与传统的有验潮测量方式相比，CORS-RTK无验潮测量可以避免水位测量的误差、换能器动态吃水误差，无需开展潮位观测工作且能实现快速高精度的水下地形测量工作，在近海的水下地形测量中具有很好的应用前景。
⑴CORS-RTK无验潮水下地形测量技术获取的测深点数据不符值比例为2.82％，说明CORS-RTK无验潮水下地形测量具有较高的可靠性。同时，由于RTK接收机天线和测深仪换能器是在同一垂杆上且两者之间的距离为固定值，因此该方法可以有效避免换能器吃水误差的影响，进一步提高测量成果的精度。
⑵无验潮水位与验潮站水位相比，水位互差波动在－0.12～0.32m之间，平均值为0.11m且偏差在0.2m以内测深点占总样本的93.40％，说明有验潮与无验潮两种水下地形内业处理结果具有较好的一致性。因此采用CORS-RTK无验潮水下地形测量技术开展海岸带水下地形测量工作具有较高的可靠性，特别是为近海临时验潮站架设较困难、海况偏差、验潮条件不具备的区域提供了较大的便捷性，可极大地提高测量工作效率。
END
【作者简介】第一作者牛冲，男，1989年出生，山东济南人，山东省地质测绘院，高级工程师，硕士，主要从事水下测量、不动产测绘及摄影测量研究。本文为基金项目，山东省地质测绘院科技创新发展基金(chyky 201902)。文章来自《海洋测绘》（2021年第6期），用于学习与交流，版权归作者及出版社共同拥有，本文编发已取得了授权。