해저지형을 대상으로 한 3차원 모델링은 연안에서 발생하는 각종 재해와 해중 구조물에 대한 변위탐지 모니터링을 위해 반드시 필요하다. MBES는 해저지형에 대한 고밀도 수심측량이 가능한 시스템으로서 3차원 자료 구축이나 변위탐지 등에 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 MBES 자료에는 장비 옵셋과 측량과정에 발생한 랜덤 오류를 포함하고 있어 오측심 자료의 보정에 대한 체계적 연구가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 MBES 시스템의 장비 옵셋 보정 및 기본적인 노이즈 보정 후에 발생하는 다양한 랜덤 오류를 제거하기 위한 후처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 연구지역에 적용하여 해저지형 모델링에의 적용 가능성을 분석하였다.
Gravity variations due to the 2011 Tohoku (M9.0) earthquake, which occurred at the plate boundaries near the northeastern coast of Japan, were estimated through the GRACE spherical harmonic (Stokes) coefficients derived from the CSR. About -5 μGal gravity variation by the GRACE data was found in the back-arc basin area with respect to a reference gravity model. The mean gravity variations in the back-arc basin area and the Japan Trench area were -4.4 and -3.2 μGal in order. The small negative gravity variations around the Japan Trench area can be interpreted by both crustal dilatation and the seafloor topography change in comparison with the large negative gravity variations in the back-arc basin area by co-seismic crustal dilatation of the landward plate. From the results of the gravity variations, vertical displacements generated from relatively short wavelength caused by the earthquake were estimated by use of multi-beam bathymetric measurements obtained from JAMSTEC. The maximum seafloor topography changes of about ±50 m were found at west side of the Japan Trench axis by the earthquake. The seafloor topography change by the megathrust earthquake can be considered as the results of the landslide of the seafloor throughout the landward side.
Accurate measurement of seafloor topography plays a crucial role in developing marine industries such as maritime safety, resource exploration, environmental protection, and coastal management. The seafloor topography is constructed using side scan sonar (SSS) and single beam echosounder (SBES) or multibeam echosounder (MBES), which transmit and receive ultrasound waves through a device attached to a marine survey vessel. However, the use of a sonar system is affected by noise pollution areas, and the single beam has a limited scope of application. At the same time, the multibeam is mainly applicable for depth observation. For these reasons, it is difficult to determine the boundaries and areas of seafloor topography. Therefore, this study proposes a method to improve the backscatter data of multibeam echosounder, which has a relationship with the seafloor quality, by using digital image processing to classify the shape of the underwater surface.
A method for calibrating a laser profiling system for seafloor micro-topography measurements is described. The system consists of a digital camera and an arrangement of six red lasers that are mounted as a unit on a remotely operated vehicle (ROV). The lasers project as parallel planes onto the seafloor, creating profiles of the local topography that are interpreted from the digital camera image. The goal of the calibration was to determine the plane equations for the six lasers relative to the camera. This was accomplished in two stages. First, distortions in the digital image were corrected using an interpolation method based on a virtual pinhole camera model. Then, the laser planes were determined according to their intersections with a calibration target. The position and orientation of the target were obtained by a registration process. The selection of the target shape and size was found to be critical to a successful calibration at sea, due to the limitations in the manoeuvrability of the ROV.
In this paper, we propose a technique to model high resolution seafloor topography with 1m intervals using actual water depth data near the east coast of the Korea with 1.6km distance intervals. Using a feature point extraction algorithm that harris corner based on deep learning, the location of the center of seafloor mountain was calculated and the surrounding topology was modeled. The modeled high-resolution seafloor topography based on deep learning was verified within 1.1m mean error between the actual warder dept data. And average error that result of calculating based on deep learning was reduced by 54.4% compared to the case that deep learning was not applied. The proposed algorithm is expected to generate high resolution underwater topology for the entire Korean peninsula and be used to establish a path plan for autonomous navigation of underwater vehicle.
해양 구조물의 설계 및 시공을 위해서는 해저에 대한 지형 및 지층 조사가 우선적으로 선행되어야 한다. 해저 지형조사는 음파 탐사에 의한 수심 측량과 해저변 지형 영상의 획득을 통해 이루어지며, 해저 지층조사는 탄성파 탐사를 통한 해저 퇴적층 및 3차원 기반암 심도의 취득을 통해 이루어진다. 특히 해양 토목에서는 해저 지형과 기반암 정보에 대한 정밀한 데이터 확보가 요구되고 있으며 이에 따라 초기 자료 취득 방법에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 간섭계 방식의 음향영상탐사를 실시하여 해저 수심과 해저면 지형정보를 동시에 획득하였고 저주파 방식의 반사법 탄성파 탐사를 통해 해저 기반암 정보를 취득하였다. 획득한 수심 데이터에 대한 비교 평가와 기반암 정보의 추출을 통해 해저 정보 획득에 대한 방법적 적합성을 검토하였으며, 해저 지형 및 기반암 데이터를 이용하여 3차원 해저 지형 모델링을 실시하였다.
The 3D visualization of seafloor topography(ST) was realized to discuss the effective use by the 3D visualization of ST on the integrated navigation system(INS) for fishing boat. The software was to actually display the 3D visualization of ST using triangular irregular network, helical hyperspatial codes and stereo projection. The INS for fishing boat which applied the 3D visualization of ST will be utilized for safety voyage and the effective fishing work on the fishing ground.
본 연구는 다중빔 음향측심 자료를 바탕으로 침몰선박의 정확한 형상 및 해저지형에 대한 정보를 분석하였다. 다양한 영상 자료처리를 통해 현재 침몰선박의 상태를 분석하였다. 해당 자료와 과거 조사 자료의 비교를 통하여 침몰선박 상태 변화 및 주변지형의 변화를 해석하였다. 분석대상 선박 중 퍼시픽프랜드호의 경우 조류에 의한 침 퇴적으로 인해 선수-선미의 지형변화가 뚜렷하게 나타나는 특징을 알 수 있었다. 그리고 제7해성호의 경우 2011년 국립해양조사원 영상자료에서는 선수 일부가 유지된 상태였으나, 2015년 조사 영상에서는 선수 일부가 붕괴된 것을 확인할 수 있었다. 이는 오랜 기간 선박이 해저에 방치되면서 조류 및 화물의 하중 등과 지속적인 부식으로 선체가 붕괴된 것으로 추정된다. 따라서 잔존연료 유출 및 주변 해양오염이 발생할 수 있어 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 침몰선박의 영상분석을 통해 침몰선박이 수심과 조류에 의한 영향을 많이 받은 지역일 경우 지질학적 특성과 퇴적물의 침 퇴적 양상에 따라 침몰선박의 구조 안전성에 상당한 영향을 줄 것으로 판단되며, 부식으로 인한 선체의 변화는 계속적으로 변화될 것으로 추정된다. 따라서 지질학적 특성을 고려한 잔존연료 유출 및 주변 환경 변화에 대하여 침몰선박의 변화에 따라 예측 대응하는 기술의 개발이 필요하다.
해양 탐사에 있어서 해저퇴적물의 물성을 파악하는 것은 해양 연구의 기초 자료로써 활용되고 있다. 이러한 해저퇴적물의 물성을 파악하기 위해서는 시추를 통한 직접적인 방법이 있지만 경제적, 시간적 손실이 크고 공간적인 한계가 있다. 이에 음향 장비를 이용한 해저퇴적물 분류 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 해저 지형 조사 장비의 일종인 음향측심기에 의한 음향 신호의 나카가미(Nakagami) 분포를 분석하여 해저퇴적물의 특성을 분류하는 연구를 수행하였다. 나카가미 변수인 m 값의 변화에 따라 해저퇴적물의 물리적 특성이 달라지는 것을 확인하였고, 이는 해저퇴적물특성 연구의 기초자료로 활용되리라고 여겨진다.
This paper describes how to generate stereoscopic sonar images by using multibeam data. Both parallel and crossing methods were used to create stereoscopic vision of the seafloor. Stereoscopic sonar images might provide reality and more detailed information of the target and the seafloor topography.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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