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本文作者采用的双频海洋激光雷达系统主要由发射系统、接收系统以及综合控制处理系统三大部分构成,如图 2所示。发射系统采用532 nm/1064 nm的Nd ∶YAG双频脉冲激光器,波长为1064 nm的脉冲激光器发射的激光无法透过海水,用于判断海表的位置。波长为532 nm的脉冲激光器出射能量为3 mJ,脉宽约为10 ns,重频10 Hz,经过发射光路扩束后激光射入水中,经海水的散射和海底的反射后被探测器接收。接收系统的望远镜采用口径为200 mm的R-C(Richey-Chretien)光学系统的望远镜,视场约50 mrad。光电探测器进行距离选通和放大增益调节,由光电倍增管和雪崩二极管组成,用于接收海表通道和海水通道,以满足各个探测通道的不同探测需求。综合控制处理系统具有控制、采集、存储及处理等功能,采集卡的采样频率为5 GHz,采样间隔为0.2 ns。主要参数见表 1。
parameter value parameter value wavelength 532 nm/1064 nm pulse energy 3 mJ pulse width 10 ns repetition frequency 10 Hz excessive noise factor 3 electronic bandwidth 300 MHz input optical efficiency 0.5 dark current noise 10-8 A sample interval 0.2 ns sample rate 5 GHz Table 1. LiDAR system parameters
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解析模型的系统参数主要来自自研的激光雷达系统,海水环境参数如海表损失因子,海水的散射系数由对海域的原位测量给出,具体仿真模型参数见表 2。
parameter value parameter value λ 532 nm β 0.0015/(m·sr) H 200 m Is 0.025 W/(m2·sr) Pe 2×107 W nw 1.34 T0 10 ns G 3 Tatm2 0.9 Id 10-8 A Ar 0.025 m2 Rλ 0.3 A/W ne 0.9 Δλ 1 nm nr 0.5 γr 0.15 F 1 B 300 MHz e 1.6×10-19 C E0 3 mJ Table 2. Numerical parameters for simulation models
为了验证仿真波形的有效性,针对同一水质Kd=0.32 m-1条件下,进行了建模信号与实测信号的吻合性比较,如图 3所示。
利用Walid模型[16]仿真了该区域的激光雷达回波信号,如图 3中建模信号蓝色实线所示,海水实测回波信号如图 3中红色散点所示[23-25]。1.5 m以内的实测信号可能受到海表海浪、气泡等因素的影响,有信号失真的情况,将舍去这部分信号。建模信号在1.5 m以下能够很好地复现实测信号,Walid模型对实测水体的激光回波的模拟具有良好效果。因此,Walid建模波形能够作为反演算法的数据源。
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采用Walid模型在不同Kd值的情况下进行了融合算法的仿真验证分析, 以设置Kd值为0.2 m-1和0.3 m-1为例,利用融合算法对仿真波形进行了反演Kd值的验证。
两组仿真波形如图 4所示。图中黑色标记点分别代表海表、海底回波信号位置,仿真波形分别设置的Kd值为0.25 m-1和0.3 m-1,海水深度10 m。迭代过程中受到海表脉冲展宽和海浪因素等影响,取距离海面1 m深度处为收敛值。如图 5所示, 首先利用斜率法求出海底处位置的Kd值,因为海底波形有脉冲展宽影响,因此,以约9.5 m处用斜率法得到的初始值进行后向迭代;然后使用Klett法反演出Kd值的收敛曲线,设置不同水体悬浮物的激光雷达比,得出Fernald法的反演曲线。计算出Kd=0.25 m-1处的最佳激光雷达比为160 sr;Kd=0.3 m-1处的最佳激光雷达比为200 sr。从反演曲线图可知,Kd设置为0.25 m-1处的融合算法第1步收敛值为0.254 m-1;Kd设置为0.3 m-1处的融合算法第1步收敛值为0.307 m-1。利用得到收敛的Kd值和最佳激光雷达比作为Fernald法下一步迭代的初始值,最后得出融合算法的反演曲线, 如图 6所示。
Figure 5. Inversion results of Klett algorithm and Fernald method with different LiDAR ratios in simulation
由图 6可知,利用融合算法得到的Kd值设置为0.25 m-1处的融合算法收敛值为0.249 m-1,融合算法得到的Kd值设置为0.3 m-1处的融合算法收敛值为0.301 m-1。使用均方根误差(root mean square error, RMSE)来衡量算法反演的精度。当Kd设置为0.25 m-1时,计算得到Fernald法的RMSE为0.105 m-1,Klett法的RMSE为0.103 m-1,融合算法的RMSE为0.098 m-1;当Kd设置为0.3 m-1时,计算得到Fernald法的RMSE为0.975 m-1,Klett法的RMSE为0.984 m-1,融合算法的RMSE为0.957 m-1。仿真结果显示出融合算法在近岸水域反演漫射衰减系数Kd的优势。
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2021年10月在某水域开展了海洋激光雷达探测漫射衰减系数的实验。
实验平台为岸基扫描平台,双频激光雷达设备以向水中发射脉冲激光,并进行小区域扫描。激光经由海面、海水、海底的反射被探测器接收。同时,采用某自由落体式高光谱辐射剖面测量系统采集,获得高精度的向下辐照度,计算Kd值(漫射衰减系数)的公式为Kd(z)=-(dEd/dz)/Ed, Ed为下行辐照度。将得到原位测量数据进行一次拟合,计算得到此海域Kd =0.32 m-1,利用原位测量得到水深为5.5 m。
实测信号采用某水域的海试数据,其近岸浅水深度约为5.5 m,迭代初始值利用斜率法计算海底处的Kd值,考虑到海底处的脉冲展宽会使海底有一个突起的波峰,因此选用5.2 m处作为迭代初始位置。首先利用Klett算法反演出Kd值曲线,然后分别用不同激光雷达比的Fernald算法得出反演Kd的曲线,从Kd=0.317 m-1处迭代,在1.5 m深度Kd收敛到0.325 m-1左右。图 7中显示了Klett算法最为接近的水体悬浮物激光雷达比为210 sr,以此为依据作为Fernald法最后迭代的初始值。
Figure 7. Inversion results of Klett algorithm and Fernald method with different LiDAR ratios in experiment
融合算法最后反演出的Kd收敛值如图 8所示。融合算法反演结果与原位测量拟合数据在1.5 m处收敛值一致,测得此近岸海域最佳激光雷达比为210 sr,海水Kd=0.317 m-1。针对同一实测波形,Klett算法反演Kd值的RMSE为0.85 m-1, Fermald算法反演Kd值的RMSE为0.8 m-1,融合算法反演Kd值的RMSE为0.74 m-1。实验结果进一步验证了所提出的融合算法的有效性,表明了此算法可以很好地反演漫射衰减系数Kd。