CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程 [Multibeam Data Processing Tutorial of Caris Hips] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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肖付民，郭立新，金绍华，边刚，夏伟 编

图书标签:

• CARIS HIPS
• 多波束
• 水深测量
• 数据处理
• 海洋测量
• 海底地形
• GIS
• 海洋地理信息系统
• 后处理
• 教程

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503035869

版次：1

商品编码：11790675

包装：平装

外文名称：Multibeam Data Processing Tutorial of Caris Hips

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：132

字数：195000

正文语种：中文

内容简介

　　《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》力求对CARISHIPS多波束测量数据后处理流程、参数设定等进行简明扼要的解释说明，使相关人员能够快速直接地学习和使用CARISHIPS软件进行多波束测量数据处理。本教程分为5章，分别叙述CARISHIPS软件历史与多波束数据处理步骤，着重叙述了处理过程，对多波束数据处理步骤中一些关键知识点进行了详细说明，并融入了一些实际应用软件经验。
　　《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》内容丰富，结构清晰，提供了丰富的应用图例，是初学CARISHIPS软件的入门指导，也可作为测量人员和学习CARISHIPS软件人员的参考工具书。

内页插图

目录

第1章 CARISHIPS软件概述
1．1 CARISHIPS软件发展历程
1．2 CARISHIPS软件主要特点
1．3 CARISHIPS软件安装
1．4 CARISHIPS软件多波束数据处理流程

第2章 多波束数据准备
2．1 创建测量船文件
2．2 创建新工程

第3章 多波束数据预处理
3．1 导入多波束数据与数据转换
3．2 浏览编辑导航与姿态数据
3．3 创建声速剖面文件与声速改正
3．4 条带编辑
3．5 创建与导入水位改正数据
3．6 数据合并
3．7 校准偏差计算与检查

第4章 多波束数据处理
4．1 计算总传播不确定误差
4．2 创建新外业图板
4．3 曲面清理
4．4 生成CUBE曲面
4．5 假设值设定
4．6 CUBE滤波
4．7 条带与子区数据检查
4．8 生成成果曲面

第5章 多波束数据输出
5．1 BASE面的ASCII码输出
5．2 HIPS数据的ASCII码输出
参考文献

附录A CARISHIPS软件定义新坐标系
附录B CARISHIPS软件定义新坐标投影
附录C 声速剖面文件格式
附录D 验潮站水位观测数据文件格式
附录E 多站水位改正分区文件格式
附录F 生成BASE面的其他两种方法
附录G CUBE面生成中的消除数据多值性参数文件设置
附录H HIPS数据子区3D显示设置
附录I CUBE假设值
附录J BASE面合并
附录K BASE面内插
附录L 3D显示与飞行
附录M 浅点指定
附录N 批处理
附录O ResonPDS格式数据转换
附录P ResonPDS数据未能进行数据转换的原因
附录Q 多波束校准顺序
附录R CARISHIPS7．1 软件工程创建说明
附录S CARISHIPS6．1 推荐多波束数据处理基本流程图
附录T CARISHIPS数据管理框图

前言/序言

海道测量数据处理与应用新视角：深度解析与实践指南 图书简介 本教程聚焦于现代海道测量领域中，多波束测深系统采集到的原始数据向高精度、可直接应用成果转化过程中的关键技术、方法论和最佳实践。它旨在为专业海洋测绘人员、水下地形学研究者以及相关工程技术人员提供一套系统化、操作层面的深度指导，着重于数据质量控制、误差源分析、以及最终产品（如海图、三维模型）的生产流程。 本书内容不涵盖特定商业软件（如Caris HIPS）的操作界面或特定工作流程讲解，而是将重点置于驱动这些流程背后的通用测深理论、数据标准、质量评估体系以及先进的处理算法。我们相信，对底层原理的深刻理解，是独立于任何特定工具的、应对复杂测绘挑战的基石。 第一部分：多波束测深基础理论与数据采集的物理约束 本部分深入探讨多波束声纳系统工作的基本物理原理，而非软件层面的具体设置。我们将详细阐述声波在水体中的传播特性、多普勒效应在测深数据采集中的影响，以及水深测量误差的主要来源。 1.1 声学传播介质与水深计算模型： 本章将构建一个严谨的声速剖面模型，讨论温度、盐度、压力（深度）对声速的影响机制。重点分析如何构建准确的声速文件，以及在不同水体条件（如层化水体）下，基于射线追踪（Ray Tracing）的测深校正模型如何影响最终的深度值。我们将对比传统的三角几何模型与现代的声学波动方程模型在精度上的差异和适用场景。 1.2 传感器系统的几何配准与姿态测量： 详述高精度动态定位定姿系统（GNSS/INS）的输出数据结构及其与多波束测深数据的集成挑战。关键内容包括： 传感器轴线对齐（Lever Arm Calibration）： 介绍基于固定基线法和动态测线法确定传感器之间精确相对位置和方向（偏航、俯仰、横滚）的数学模型和误差分析。 运动补偿算法： 探讨不同频率的INS数据如何用于实时补偿船体运动引起的波束指向偏差，特别是对高动态环境下采集数据的校正策略。 1.3 测深数据采集标准的解读与实践： 对国际海道测量组织（IHO）发布的《海道测量规范》（S-44）中关于精度要求、测量密度、以及数据完整性的章节进行深入解读。我们侧重于从数据采集设计阶段就如何规避系统性误差，例如：最小测量覆盖率的确定、最大允许的波束角度选择对混淆（Lobe Smearing）的影响等。 第二部分：原始数据质量的评估与初步校正 本部分着重于从原始声纳记录文件（通常为`.raw`或`.all`格式）中提取有效信息，并进行初步的系统误差校正，为后续的网格化处理奠定质量基础。 2.1 原始数据的时间同步与延迟校正： 详细阐述数据流中各个时间戳（声纳触发、GNSS/INS记录、声纳脉冲发射接收）之间的同步机制。讨论如何量化和校正不同传感器之间微秒级的延迟，这对于高精度浅水作业尤为关键。 2.2 潮汐与水位基准面的转换： 本书将超越简单的滞后/先行潮汐表应用。重点讨论： 大地水准面模型（Geoid Model）： 如何将GNSS采集到的WGS84椭球高度转换为精确的垂直基准面（如平均海平面、特定大地水准面）。 瞬时动态改正： 介绍基于高频Tide Gauge数据或潮汐插值模型，对每个测深点进行瞬时动态垂直改正的技术。 2.3 系统性误差的识别与去除（非CUBE/网格化）： 此部分聚焦于宏观的系统误差识别，而非点云内部的随机噪声处理： 系统性垂直偏移（Systematic Draft/Heave Offset）： 通过对比不同测线或不同设备在重叠区域的系统性偏差，计算并应用统一的系统修正值。 声速误差的迭代评估： 介绍基于“平面性测试”或“测线交叉点残差分析”，迭代优化初始声速剖面的方法。 第三部分：先进的数据处理方法论与数据结构转换 本部分深入到将离散的、三维坐标下的深度点云转化为结构化、高密度地形模型的理论框架。 3.1 多波束数据处理的核心算法解析： 我们详细解析目前业界主流的高精度深度计算方法，而不局限于特定软件实现： CUBE (Combined Uncertainty and Biases Estimation) 原理深度剖析： 详细阐述CUBE模型如何通过概率统计方法，结合系统不确定性（Biases）和随机噪声（Uncertainty），为每个网格单元计算出最优的深度估计值和综合置信度。分析各种深度选择策略（如Maximum Likelihood, Median）的适用性。 最小二乘拟合与区域化方法： 探讨在传统网格化方法（如TIN、克里金插值）中，如何引入测深数据的观测误差协方差矩阵，以实现加权最小二乘法的地形建模。 3.2 不确定性分析与数据质量的量化表达： 现代海道测量成果的关键在于其可信度声明。本章重点讨论如何量化和传播误差： 误差源的独立性假设与协方差矩阵的构建： 分析垂直误差、水平误差（Easting/Northing）之间的相关性，并构建描述测深点云特性的协方差矩阵。 IHO S-44 精度标准的层次化应用： 如何将点云处理过程中估算的综合不确定度，转化为最终成果（如电子导航图底线/MBES网格）符合特定“数据层级”的证明。 3.3 从点云到矢量化成果的拓扑构建： 探讨如何将高密度地形网格数据，转换为符合制图规范的矢量数据（如等深线、水下地物分类）。涉及数据简化算法（如Douglas-Peucker简化）、拓扑检查（如线段自交、断点处理）在地形模型中的应用。 第四部分：特殊环境下的测深数据处理挑战 本部分关注非常规或高难度环境下的数据处理策略，这是评估测绘工程师经验深度的重要环节。 4.1 浅水与湍流环境下的数据可靠性： 分析浅水区（如港口、河流入海口）中，波浪晃荡（Heave）和床面反射信号的模糊性对测深点的影响。提出使用更高频率的声纳系统或结合声学测高仪数据的融合处理方案。 4.2 复杂海底结构与混淆点的识别： 在拥有陡峭边坡或复杂人造结构（如码头、沉船）的区域，多波束系统的侧瓣效应和波束展宽（Beam Spreading）会导致数据“拖尾”或混淆。本章介绍基于波束角和声学强度（Amplitude）的异常值检测算法，用以识别和隔离此类非真实地形数据点。 4.3 实时监测与迭代测绘工作流： 讨论如何将数据处理流程前置化，利用处理流程的中间结果（如实时潮位改正、初步CUBE网格）来指导第二天的测线设计和作业调整，实现“测、校、评”的闭环管理。 --- 本书严格遵循海洋测绘的科学严谨性，以数据本身为中心，提供了一套独立于商业软件厂商的、面向核心算法和行业标准的深度理论指导。它要求读者具备一定的信号处理、高等数学和地球物理学基础，是进阶海道测量专业人员提升理论深度和解决复杂测绘难题的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对海洋科学充满好奇的爱好者，虽然没有接受过专业的测绘训练，但对海洋数据采集和分析的过程一直很感兴趣。《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》这本书，在我看来，是一本能够填补我知识空白的优秀读物。我一直好奇，那些浩瀚的海洋地形数据是如何被精准捕捉和处理的，这本书的书名就直接点明了主题。我希望它能够用通俗易懂的语言，解释多波束测量是如何工作的，以及在采集到原始数据之后，需要经过哪些复杂的步骤才能最终生成我们看到的精美海底地图。我对书中关于数据质量控制和数据去噪的章节尤其好奇，因为我总觉得原始数据中一定包含了很多“杂音”。这本书的出现，让我看到了一个了解海洋测绘技术奥秘的绝佳机会，我相信它能够为我打开一扇新的窗户，让我更深入地理解我们所生活的这个蓝色星球。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚入手不久，还没来得及深入研读，但光是翻阅目录和前几章，就足以让我对它充满期待。作为一名初涉多波束数据处理的新手，我常常被市面上零散的资料和晦涩的技术文档弄得头晕脑胀，急需一本系统、易懂的入门指南。这本书的出现，仿佛是黑暗中的一束光。它清晰的结构，从数据的获取到最终成果的产出，一步步引领读者，让我看到了一个清晰的学习路径。书中对CARIS HIPS这个专业软件的介绍，也让我看到了实际操作的希望，不再是空中楼阁。我尤其欣赏它对细节的关注，例如在描述数据预处理的各个环节时，会细致地讲解每一步的目的、可能遇到的问题以及相应的解决方法。这对于初学者来说，无疑是巨大的福音。我甚至可以想象，在未来的日子里，它将成为我案头必备的工具书，解决我工作中的种种困惑。我已经被它严谨的逻辑和周全的讲解所折服，迫不及待地想要投入到实际的学习中去。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有一定多波束数据处理经验的从业者，这次拿到《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》，抱着学习先进技术和拓宽视野的目的。说实话，在接触这本书之前，我对CARIS HIPS的了解仅限于零散的片段，并没有形成完整的知识体系。然而，这本书的编写风格和内容深度，着实让我惊喜。它并没有停留在基础概念的讲解，而是深入剖析了CARIS HIPS在实际应用中的各种高级技巧和优化策略。书中对不同类型多波束数据的处理流程进行了详细的论述，并结合实际案例，展示了如何运用软件的功能解决复杂的问题。我特别关注了其中关于数据质量评估和不确定性分析的部分，这对于提升测量精度和保证成果可靠性至关重要。这本书的理论深度和实践指导性并存，让我受益匪浅。它不仅提供了“怎么做”，更解释了“为什么这么做”，这对于我这样的有经验者来说，是提升专业技能的关键。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热爱学习的在校大学生，正在积极探索多波束测绘技术的前沿知识。在选择学习资料时，我格外注重书籍的权威性和前瞻性。《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》这本书，从书名就能感受到其内容的专业性和实用性。虽然我还没有时间深入阅读，但从它严谨的标题和作者的署名来看，我对其内容质量充满了信心。我猜测这本书会涵盖从基础的数据接收、声学模型选择，到高级的误差改正、成果可视化等一系列流程。对于我来说，最吸引人的地方在于它对CARIS HIPS这款行业主流软件的深度解析。我希望通过这本书，能够掌握软件的各项核心功能，了解其背后的算法原理，并能够独立完成多波束数据的后处理任务。我想，它一定能够成为我在学术研究和未来职业发展道路上的重要助力，让我对多波束数据处理有一个全面而深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我不是直接从事测绘行业，但我的工作内容需要经常与海洋测绘数据打交道，并且我对技术类书籍的内容质量有着非常高的要求。一直以来，我都在寻找一本能够让我快速理解多波束数据处理核心流程，并能清晰阐述其背后原理的书籍。《CARIS HIPS多波束测量数据后处理教程》这本书，在整体框架和内容编排上，给了我一种耳目一新的感觉。它不仅仅是一本操作手册，更是一本关于数据“思维”的书。书中对于不同测绘场景下的数据处理差异、以及如何根据实际需求选择合适的处理方法，都有着深刻的见解。我喜欢它在讲解过程中，能够穿插一些与数据物理性质、声学原理相关的解释，这让我能够从更本质的层面去理解数据的生成和处理过程。对于一些复杂的数据转换和格式兼容问题，书中也给出了不少实用的建议。我相信，即使是非专业人士，只要认真研读，也能从中获得宝贵的知识和启发，为更好地理解和应用海洋测绘数据打下坚实的基础。

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买来看看，学习学习

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买来看看，学习学习

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好

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物流给力，好，京东购物好。

评分☆☆☆☆☆

不错，京东买习惯了，其实是一种惰性

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买来看看，学习学习

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好

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不错