论文阅读笔记_001 Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the sea floor

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这篇博客解析了2017年IEEEOceans会议上的一篇论文，关注海底3D物体重构中微地形数据的获取方法，包括任务规划范例和声呐数据处理技术，如BDI、MaxsalongDOA和WMT。重点介绍了REMUS-100平台的多波束声呐配置及数据处理流程。

论文阅读笔记_001　Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the sea floor

立一个FLAG

论文阅读笔记的编号是三位数，希望自己能够坚持下来写到999。

论文来源介绍

这次记录的论文是一篇发表于 2017 年的 IEEE Oceans 会议论文。作者是 Diogo.Machado, Thomas Furfaro , Samantha Dugelay ,意大利人，属于北约(NATO)科学与技术组织，海事研究中心。

Machado, D., Furfaro, T., Dugelay, S., & Ieee. (2017). Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the Sea Floor. In Oceans 2017 - Aberdeen.

研究目的

本文的题目是海底目标3维重建过程中的微地形数据采集(Acquisition)，由于AUV挂载的多波束声呐横向覆盖范围有限且航行器存在导航偏差，单次的航行一般不能完全覆盖目标物体。针对以上问题作者提出了一种兼顾探测效率和覆盖面积的任务规划方法（范例），除此之外本文还介绍了一些适用于多波束声呐的数据处理方法。

航行器基本情况介绍

文中采用以REMUS－100为载体，通过LBL系统进行水下导航。AUV搭载的有：ADCP、CTD、双频侧扫声呐和一个声学调制解调器。

REMUS　100
此外，还搭载了一个多波束声呐（文章的重点研究对象）

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Please revise the paper：Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.
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