水下浅地层剖面数据的后处理研究

孙卫华 尹 慧 姜 凌

（中国船舶集团有限公司第七二二研究所 武汉 430205）

1 引言

水下浅地层剖面探测是一种基于水声学原理，通过连续走航方式对水底浅剖地层进行精细探测的方法［1］，该方法发射主动源的高频声波信号，利用水底不同岩性地层之间的声阻抗差来产生反射回波信号，再根据回波信号数据对水下底质的类别、分布及性质进行识别、划分；该技术是海底浅地层精细勘测手段之一［2］。

目前基于水下结构体的浅地层剖面探测应用已十分广泛，在工程建设调查、桥墩冲淤监测、航道疏浚调查、通讯光缆与油气管道的路由调查及检测等领域都有广泛应用［3～5］，急需一套系统化的数据后处理方法，通过对原始浅地层剖面数据进行高分辨率处理，改善浅剖数据质量，提高浅地层剖面数据的信噪比和分辨率，有效实现浅剖数据的解释与可视化。

2 系统模型

水下浅地层剖面数据后处理的系统模型和步骤如图1所示。

图1 水下浅地层剖面数据后处理的系统模型

3 数据处理方案

根据图1所述系统模型，本节将分别对每一步的数据处理方案进行论述。

3.1 数据导入与解析

水下浅地层剖面数据的导入与解析，主要是完成将采集端的原始数据文件进行分类识别及数据读取、展示，具体包括如下步骤：

1）对原始数据文件进行格式识别，剔除未识别文件。

通过读取原始数据文件并对该数据文件进行格式识别，将无法识别格式的数据文件进行剔除。该步骤是为了对不同浅地层剖面的原始数据文件进行格式识别，从而基于相应的解析规则对原始数据进行解码，进而将原始数据读入第一数据库中。

2）根据格式识别结果对原始数据文件进行数据读取和解析，提取原始数据，并对原始数据的图谱进行预览。

通过对原始数据文件的读取，根据水下结构体数据字典模板实现数据解码，对解码后的原始数据文件进行解析，提取相应的原始数据。此时的原始数据已经可以通过图谱进行展示，故可以对原始数据的图谱进行预览，该原始数据的图谱包括勘测航迹图谱、回波信号数据的振幅图谱、相位图谱、F-K图谱和自相关图谱［9］。

3）对原始数据进行预处理后，导入第一数据库。

对于经过解析后的水下浅地层剖面探测原始数据，经过对数据进行分拣、排重等预处理后，导入第一数据库，即原始数据库。

3.2 原始数据处理

对浅地层剖面原始数据的处理，主要是将已解析入库的数据进行深层加工，以满足相应的数据精度和数据标准，具体包括如下步骤：

1）基于能量均衡算法对回波信号数据进行第一处理。

对原始数据中的回波信号数据通过能量均衡算法进行处理，使得回波信号中反射剖面数据在不同时间段的数据能量达到一致。能量均衡过程通过自动增益控制的方式进行调控［10］。

2）基于滤波算法对第一处理后的回波信号数据进行第二处理。

对能量均衡后的数据进行滤波处理，包括一维FFT滤波、二维F-K滤波等；其中，一维FFT滤波包括带通、带阻、高通、低通四种滤波处理，二维F-K滤波通过交互式带阻二维滤波进行处理［11～12］。

3）基于Hibert变换、多次波压制和涌浪改正算法对第二处理后的回波信号数据进行第三处理。

对滤波后的数据首先进行Hibert包络变换，从而提高反射层位分辨率；其次进行多次波压制处理，从而消除强能量的多次波干扰；最后进行涌浪改正，消除野外海浪对剖面数据影响。更具体地，涌浪改正算法用于消除勘测航行姿态对回波信号数据的影响，即获取浅地层剖面仪勘测船只在静水中航行获得的回波信号数据。

4）基于空间域平滑、水下反射数据切除和水深改正算法对第三处理后的回波信号数据进行第四处理。

根据水下结构体浅剖探测数据的特性，首先对第三处理后得到的数据进行空间域平滑，其次将水下底质以上的反射信号数据进行切除，最后对数据进行水深改正处理，水深改正处理用于消除水域潮汐对回波信号数据的影响。

通过以上四个步骤可以获取实际的海底深度；经上述处理后的精加工数据可以实现浅地层剖面的可视化，将上述加工后的数据和浅地层剖面图像导入第二数据库，即精加工数据库。

3.3 反射层位拾取

原始数据经过处理后，需结合水下结构体的固有特性及历史测量情况，对其进行反射层位自动拾取、人机交互拾取和特征点标注，具体包括如下步骤：

1）基于双门限万有引力边缘检测算法，在浅地层剖面图像中拾取至少一种地层反射界面图像。具体实施方式如下。

（1）获取浅地层剖面图像中所有像素点灰度值；

（2）计算第一像素点灰度值对应的水平方向质量和垂直方向质量；

（3）计算3*3邻域内所有像素点对第一像素点的水平方向万有引力合力和垂直方向万有引力合力；

（4）计算3*3邻域内所有像素点对第一像素点的万有引力的合力；

（5）将第一像素点的万有引力的合力与预设的第一阈值和第二阈值进行比较，判定第一像素点是否为地层反射界面的边缘点。双门限万有引力边缘检测算法的实现如下：

经过数据处理后的数据可以通过图像方式展示，将此图像看作一个力场，则图像中的像素点两两之间就存在引力的作用。以g（i，j）表示图像中坐标值为（i，j）的像素点的灰度值，则其水平方向质量m（i，j）x和垂直方向质量m（i，j）y的表达式分别为

其中，D(i，j)x和 D(i，j)y分别为水平方向梯度和垂直方向梯度，分别可表达为

其中，非线性算子T的表达式为

对于像素点g（i，j）的3*3邻域内像素点 g（k，l）的水平方向分力和垂直方向分力分别表述为

邻域内像素点对像素点g（i，j）的水平方向万有引力合力和垂直方向万有引力合力为

像素点g（i，j）所受万有引力的合力大小为

根据历史测量数据设定经验阈值TH1和TH2，当万有引力的合力满足以下约束条件时，像素点g（i，j）可判定为边缘点，否则不是边缘点：

（6）遍历浅地层剖面图像中所有像素点，基于双门限万有引力边缘检测算法在像素点中提取地层反射界面的边缘点。

（7）将所有地层反射界面的边缘点连接，从而拾取相应的地层反射界面图像。

2）根据水下历史测量数据，对地层反射界面图像中跳点或偏差区域进行调整，形成第一浅地层剖面解释图像。

因存在噪声的影响，自动拾取的地层反射界面可能存在少量跳点或者偏差的情况，这时可根据水下结构体所处的水声环境和水下结构体历史测量数据特点，通过人机交互方式实现地层反射界面的手动调整［13］。通过单点或拉直线多点拾取，并可自动追踪打标线位置或等间隔拾取。

3）在第一浅地层剖面解释图像提取ROI区域并进行特征点标注，形成第二浅地层剖面解释图像，与第一浅地层剖面解释图像一同导入第三数据库。

划定水下结构体ROI区域，根据其冲刷或淤积情况通过人机交互方式实现地层反射界面特征点标注，与第2）步获得的地层反射界面一并存放入第三数据库，即解释数据库。

3.4 成果数据输出

水下浅剖成果数据输出，主要对已精加工的数据和已进行数据解释的成果数据，按照不同数据格式、不同导出方式进行数据的导出，以便于将浅剖处理后的成果数据提供给其它应用系统使用，具体包括如下步骤：

1）将第二数据库和第三数据库中存放的数据文件进行格式转换处理；

2）根据水下结构体成果数据应用需求，导出长剖面位图、SEG-Y文件、剖面导航信息数据、剖面定位Event数据、解释层位数据等，从而服务于应用系统［14～15］。

4 处理结果

根据本文提出的水下浅地层剖面数据后处理方法开发了一套软件系统，使用此系统对通过对原始浅地层剖面数据进行处理后，得到的成果图像如图2、图3所示。可以看出，本系统拾取的反射层位清晰，分辨率高，可有效用于后续系统应用。

图3 浅剖数据后处理成果图二

5 结语

本文研究了一种水下浅地层剖面数据的后处理方法，该方法读取并识别原始浅地层剖面数据，根据水下结构体数据字典模板实现数据解析；经能量均衡、滤波、包络变换、多次波压制、涌浪改正、空间光滑、数据切除、水深改正等实现数据精处理；通过地层反射界面层位自动拾取、人机交互拾取、特征点标注等实现数据解释，并经格式转换后输出成果数据。本研究可以改善浅地层剖面数据质量，提高浅地层剖面数据的信噪比和分辨率，有效实现浅地层剖面数据的解释与可视化。