动态水面数据采集与重建方法.docx

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摘要：
随着水域工程建设和城市化进程的不断加强，对水面数据的高精度采集和建模需求越来越迫切。针对目前常见的水面数据采集与重建方法存在的问题，如传统的人工采集难以达到高精度和大范围的数据需求，基于自适应阈值的算法易受到光照、水质等外界环境的影响等等，本文提出了一种相结合的动态水面数据采集与重建方法，该方法既能够自动完成水面数据的采集，又能够以较高的精度构建出水面的三维模型；实验证明该方法能够在稳定值模型和卡尔曼滤波模型辅助下，实现动态水面数据准确采集，并且在三维建模中达到了较高的精度，可望在海洋工程、城市防汛等方面获得广泛的应用前景。
关键词：动态水面；数据采集；重建方法；三维建模。
一、引言
近年来，随着崭新技术的不断涌现，各行各业都在加速自己的数字化转型。作为自然界中最广泛的存在之一，水面也不例外。水面的数据采集和建模（包括三维建模）在海洋研究、城市防汛、水域资源管理等领域具有非常重要的应用意义。为此，许多学者和企业也开始研究高精度、大范围的水面数据采集与建模方法。
在目前常见的水面数据采集方法中，人工采集仍然是主要手段之一。但是，人工采集显然具有人力投入巨大、难以满足高精度、大范围数据需求等弊端。基于相机的水面数据采集方法，如SfM（Structure from Motion）技术已经被广泛应用于三维建模领域，并取得了不错的效果。但是，基于SfM方法的缺点在于对于广域水面模型重建效果较为有限，且受到环境因素的影响较大。同时，传统基于阈值处理的水面提取方法也容易受到环境因素的影响，因此失去了不少数据。基于这些问题，本文将结合“相机-激光”技术，提出一种新型的动态水面数据采集与重建方法。
二、动态水面数据采集与重建方法
动态水面数据采集与重建方法的基本思路是采用激光测距仪（如Lidar）结合相机技术完成水面数据的三维材质数据采集，进而构建水面三维模型。该方法采用卡尔曼滤波算法对数据进行处理，同时结合稳定值模型来解决传统阈值处理方法中的环境干扰问题。
卡尔曼滤波算法利用一系列观测数据（通常是由传感器所获得的）来估计未知变量的状态，是目前应用广泛的一种滤波算法。而稳定值模型是基于模型的认识和物理随机现象的基础上，对过程进行数学建模和分析以获得定量的结果模型。在实际应用中，卡尔曼滤波模型和稳定值模型可以相互协作，有效地解决高精度数据采集和重建过程中的环境干扰问题。
三、实验与结果
本文结合一组动态采集数据进行了实验，结果显示该方法能够在卡尔曼滤波模型和稳定值模型辅助下，实现动态水面数据准确采集，并且在三维建模中达到了较高的精度，验证了该方法的可行性。同时，在采集和重建过程中，该方法还可以有效的处理光照、水质等环境因素干扰的问题，提高了数据的采集准确性。
四、结论
本文提出的动态水面数据采集与重建方法，在相机-激光技术、卡尔曼滤波算法以及稳定值模型的协同下，能够有效地解决水面数据采集和建模过程中存在的环境干扰等问题，比传统的人工采集和基于自适应阈值算法的水面提取方法更为可行和准确。本文所提出的方法在海洋工程、城市防汛等领域具有广泛的应用前景。