AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WYDZIAŁ NAWIGACYJNY METODA REDUKCJI GEODANYCH W ASPEKCIE BUDOWY MAPY BATYMETRYCZNEJ AKWENU Praca doktorska Autor: mgr inż. Marta Włodarczyk Sielicka Promotor: prof. dr hab. inż. Andrzej Stateczny Promotor pomocniczy: dr inż. Jacek Łubczonek Szczecin 2017 1
SPIS TREŚCI Słownik skrótów... 4 WSTĘP... 6 1. Analiza metod przetwarzania geodanych batymetrycznych... 12 1.1. Wprowadzenie do przetwarzania danych przestrzennych... 13 1.1.1. Rodzaje i struktury danych przestrzennych... 13 1.1.2. Wybrane metody generalizacji danych przestrzennych... 15 1.1.3. Sztuczne sieci neuronowe... 19 1.2. Zasady przetwarzania danych batymetrycznych... 22 1.2.1. Podstawy prawne przetwarzania danych batymetrycznych... 24 1.2.2. Przegląd wybranych systemów hydroakustycznych... 28 1.2.3. Mapy batymetryczne akwenu... 31 1.3. Analiza wybranych metod redukcji danych batymetrycznych... 35 1.3.1. Metoda stosowana w oprogramowaniu GS+... 36 1.3.2. Metoda stosowana w oprogramowaniu Caris... 40 1.3.3. Porównanie wybranych metod redukcji... 44 2. Metoda redukcji danych batymetrycznych... 50 2.1. Zbiory danych testowych... 51 2.1.1. Założenia wstępne dla zbiorów testowych... 51 2.1.2. Charakterystyka powierzchni testowych... 51 2.1.3. Charakterystyka zbiorów danych... 54 2.2. Etapy metody... 59 2.2.1. Wstępne przygotowanie danych do przetwarzania... 60 2.2.2. Analiza przydatności SOM do klasteryzacji danych... 65 2.2.3. Redukcja geodanych... 77 2.3. Badanie metody redukcji na danych testowych... 78 2.3.1. Optymalizacja metody... 80 2.3.2. Kryteria oceny metody... 89 2.3.3. Analiza porównawcza metod redukcji danych... 90 3. Badania i weryfikacja metody redukcji na geodanych rzeczywistych... 115 3.1. Charakterystyka geodanych... 115 2
3.1.1. Akwen nr 1: Babina... 115 3.1.2. Akwen nr 2: Kanał Dębicki... 116 3.2. Badanie metody redukcji... 117 3.2.1. Metodyka badań... 118 3.2.2. Testowanie metody na akwenie nr 1... 118 3.2.3. Testowanie metody na akwenie nr 2... 122 3.3. Implementacja opracowanej metody w procesie produkcji mapy batymetrycznej akwenu... 127 3.3.1. Plan batymetryczny akwenu nr 1... 128 3.3.2. Plan batymetryczny akwenu nr 2... 130 WNIOSKI KOŃCOWE... 134 Bibliografia... 137 Spis rysunków... 144 Spis tabel... 148 Spis załączników... 149 Podziękowania... 151 Streszczenie... 152 Abstract... 154 3
STRESZCZENIE Głównym elementem mającym duży wpływ na bezpieczeństwo nawigacji jest informacja o głębokości na danym akwenie. Na geodane batymetryczne zebrane przy pomocy nowoczesnych systemów hydrograficznych składa się bardzo duży zbiór punktów pomiarowych. Wiąże się to z długotrwałym i pracochłonnym procesem ich opracowania oraz koniecznością redukcji. Istniejące metody redukcji danych batymetrycznych wykorzystują wartości interpolowane, wobec czego istnieje potrzeba poszukiwania nowych rozwiązań. Biorąc pod uwagę bezpieczeństwo nawigacji i dokładność map batymetrycznych należy opracować nową metodę, która pozwoli na zachowanie rzeczywistych wartości pomiarowych danych: ich pozycji oraz głębokości. Podstawowym celem rozprawy jest opracowanie metody redukcji geodanych w aspekcie budowy mapy batymetrycznej akwenu przy zachowaniu rzeczywistych wartości pomiarowych. Hipoteza pracy, sformułowana na podstawie problemu badawczego, zakłada, że zaproponowana metoda redukcji geodanych umożliwi dobór punktów głębokości celem wykorzystania ich na mapie batymetrycznej dla zadanej skali z zachowaniem wymaganej wierności odwzorowania powierzchni. W pracy, jako główne metody badawcze zastosowano: modelowanie matematyczne, eksperyment numeryczny, badania statystyczne oraz analizę i konstrukcję logiczną. W rozprawie na początku zaprezentowano informacje związane z metodami przetwarzania geodanych batymetrycznych. Dalej przedstawiono zarys działania tworzonej metody redukcji. Zbudowana metoda redukcji geodanych batymetrycznych składa się z trzech zasadniczych etapów. Pierwszym etapem metody redukcji jest wstępne przygotowanie danych do przetwarzania poprzez ich podział na podzbiory, zwany także przetwarzaniem wstępnym. Etap ten składa się z dwóch kroków: podział przedwstępny oraz podział na siatkę kwadratów. W trakcie przetwarzania wstępnego geodane batymetryczne są przygotowywane do kolejnego kroku, jakim jest klasteryzacja danych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Podczas badań przeanalizowano wszystkie parametry sieci samoorganizujących się tj. topologia sąsiedztwa, początkowa wielkość sąsiedztwa, rodzaj odległości, ilość iteracji oraz typ zastosowanej reguły dla neuronów treningowych. Wybrano optymalne wartości parametrów, których zastosowanie spełnia założone kryteria. Punkty pomiarowe z poszczególnych klastrów będą podlegać właściwej redukcji. Największe znaczenie będą miały punkty o najmniejszej głębokości. Wokół każdego punktu wyznaczony zostanie okrąg, którego wielkość zależy charakterystyki danej próbki. Wokół obiektów o większym znaczeniu tworzone są większe okręgi im mniejsza głębokość tym tworzony okrąg jest większy. Następnie redukcji podlegać będą punkty, które znajdują się w zasięgu okręgu punktu o większym znaczeniu, czyli tym o mniejszej głębokością. Proces ten będzie powtarzany do momentu pozostania jedynie okręgów dla najbardziej znaczących obiektów. Po przedstawieniu działania metody redukcji ukazano proces jej optymalizacji, zastosowane kryteria oceny oraz analizę porównawczą. Wykorzystano cztery typy kształtów powierzchni, które mogą odpowiadać formom ukształtowania dna. Po dogłębnej analizie wybranych parametrów z jednoczesną wizualizacją zredukowanych geodanych przy różnych skalach wybrano optymalne ustawienia budowanej metody redukcji. Oceniając działanie opracowanej metody redukcji geodanych batymetrycznych zdecydowano wziąć pod uwagę następujące kryteria oceny: ocena wizualna 152
otrzymanych punktów, powierzchni oraz izobat, porównanie otrzymanych powierzchni z powierzchnią wzorcową, obliczenie procentowego ubytku danych po redukcji oraz procentowe przedstawienie ilości danych, których współrzędne XYZ zostały zachowane. Na podstawie otrzymanych wyników badań działania metody na obszarach testowych można stwierdzić, że zastosowanie opracowanej metody redukcji pozwala na stuprocentowe zachowanie ich rzeczywistej charakterystyki. Wizualizacja punktów głębokości wraz z ich opisami spełnia założone kryteria oceny jedynie ich niewielka część nakłada się na siebie. W trakcie wykorzystania metody własnej powstało mniej punktów niż przy pozostałych badanych metodach późniejsza analiza oraz przetwarzanie zbiorów są łatwiejsze. Najmniejsze błędy średnie otrzymano dla zbiorów zredukowanych metodą własną. Ostatni rozdział zawiera badania i weryfikację zbudowanej metody redukcji na danych rzeczywistych. Wykorzystane w trakcie badań obszary różnią się od siebie pod względem kształtu dna oraz charakterystyki występującego brzegu. Kolejno przetestowano zbudowaną metodę na tych danych oraz zaimplementowano ją w procesie produkcji map batymetrycznych akwenu, które zawarte są jako załączniki do rozprawy. Po implementacji metody można jednoznacznie stwierdzić, że opracowane plany batymetryczne spełniają kryteria oceny wizualnej a cel główny rozprawy został osiągnięty. Zbudowana metoda redukcji umożliwia zachowanie rzeczywistej wartości głębokości w rzeczywistej lokalizacji punktu pomiarowego. Parametry metody zależą jedynie od zakresu danych wejściowych oraz od wartości głębokości na badanym akwenie. Otrzymane dane charakteryzują się mniejszym błędem odwzorowania powierzchni co jest związane z zachowaniem rzeczywistej wartości głębokości bez jej interpolacji. Geodane batymetryczne otrzymane w trakcie procesu redukcji mogą być implementowane w trakcie tworzenia map batymetrycznych akwenu. Mapa, w której wykorzystano zredukowane przy pomocy zbudowanej metody punkty XYZ ma zachowaną wymaganą wierność odwzorowania powierzchni. 153
ABSTRACT The depth is the most important factor that influences the safety of navigation. In order to illustrate the surface of sea bottom, the set of points, which parameters describing their location and depth value spread on the bottom s surface is needed. Bathymetric geodata gathered by the usage of modern hydrographic systems consist of a very large set of measuring points. It is associated with long-lasting and labor-intensive data processing and the need of their reduction. The available methods of bathymetric data reduction use interpolated values, that is why there is a need for the new solutions to be searched for. Taking into consideration the navigation safety and the accuracy of bathymetric maps a new method that would make it possible to preserve the real measuring values of data (their location and depth) should be developed. The basic aim of the work is to develop the method of geodata reduction in the aspect of the bathymetric map creation providing the real measuring values preserving. The hypothesis of the work, formulated on the basis of the research problem, assumes that proposed method of geodata reduction, would make it possible to choose the points of depth in order to use them on the bathymetric map for the required scale with the preserving of expected accuracy of surface s projection. The main research methods used in the work were: mathematical modelling, numerical experiment, statistical research and both logical analysis and construction. The information about methods of bathymetric geodata processing is presented in the first chapter. Next the developed method and its parameters were described. The created method of bathymetric geodata reduction is composed of three basic stages. The first stage of the reduction method is initial data preparation for their preprocessing. This stage is composed of two steps: preliminary division and division into grid square. During the initial processing the bathymetric data are prepared for the next stage, known as data clustering with the usage of the artificial neural network. During the research all the parameters of the self-organizing network were analyzed: neighborhood topology and its initial size, category of distance, number of epochs and the type of the rule used for trainings neurons. The optimal values of parameters were chosen, the usage of which fulfils the assured criteria. Measuring points from the particular clusters will undergo the process of reduction. The most important would be the points of the smallest depth. A circle around each point will be delineate, a size of a circle is strongly dependent on the characteristic of the tested sample. Around the objects of greater importance bigger circles are created- the smaller the depth the bigger the circle. Next step is the reduction of the points located in the circle round the point of the higher importance, so the one of the smaller depth. The process will be repeated until only the circles for the objects of the higher importance are left. After presentation of the reduction technique, its optimization, used criteria of evaluation and the comparative analyze were presented. The four types of the surface shapes that can be adequate to the landforms of the bottom were used. After the analysis of the chosen parameters by the usage of visualization of geodata after reduction with a variety of scales, the optimal settings of the creating methods were chosen. To evaluate how the created method of bathymetric geodata reduction works, the following criteria were taken into consideration: visual assessment of obtained points, surfaces and isobaths, comparison of the obtained surfaces with the model 154
surface, calculation of the percentage decrement of data after reduction and percentile presentation of data, which raw references were preserved. On the basis of the obtained results it can be concluded that the usage of created reduction method makes it possible to preserve their actual 100% characteristics. Visualization of depth points with their description fulfils the assumed criteria of evaluation only the very little part of them overlap each other. During the usage of own method less number of points were created in comparison to other methods that were used analyzing and processing of sets is easier. The smallest average errors were received for the sets obtained with own method. The last chapter describes the research and verification of created reduction method by the usage of a real data. The areas used in the research differ in terms of shape of the bottom and characteristic of the coastline. The created method was tested on both areas and then implemented into the process of bathymetric map creation- attached to the PhD dissertation. After the created method was implemented it can be stated that prepared bathymetric plans fulfil the criteria of visual assessment and the main aim of the dissertation was achieved. Created method of reduction makes it possible to preserve the real value of depth in the real location of the measuring point. The parameters of the method depend on the range of the input data and the value of the depth on the evaluated area. Obtained data are characterizes by the lower surface projection failure what is a result of preserving the real value of the depth without its interpolation. Bathymetric geodata obtained in the process of reduction may be implemented in the process of creation the bathymetric maps of the area. The map in creation of which the points XYZ reduced by the usage of own method were used, has preserved the required accuracy of surface s projection. 155