【摘 要】
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波浪在近海岸结构物上的爬高是近海监测中一个非常重要的参数,是海堤的修建以及海岸侵蚀预测等相关研究领域的重要参考依据。波浪爬高的传统研究形式以物理实验为主,其会耗费大量的时间、人力与物力。随着无人机系统以及计算机技术的发展,对现场测量与计算机数值模拟带来了极大的便利,这也成为了现在的研究热点。综上所述,本文基于机载LIDAR系统并联合计算机数值模拟来研究波浪爬高具有重大的意义。本文分别从图像的边缘检
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器研制项目“海岛海岸带多要素综合飞行测绘仪”[61527810]； 广东省省级科技计划项目“无人系统装备质量安全风险评估与测试技术研究及平台建设”[2017B010116005]； 中央高校基本科研业务费专项资金；
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波浪在近海岸结构物上的爬高是近海监测中一个非常重要的参数,是海堤的修建以及海岸侵蚀预测等相关研究领域的重要参考依据。波浪爬高的传统研究形式以物理实验为主,其会耗费大量的时间、人力与物力。随着无人机系统以及计算机技术的发展,对现场测量与计算机数值模拟带来了极大的便利,这也成为了现在的研究热点。综上所述,本文基于机载LIDAR系统并联合计算机数值模拟来研究波浪爬高具有重大的意义。本文分别从图像的边缘检测、图像的拉东变换以及计算机数值模拟三个角度来研究波浪爬高,其中图像的边缘检测与图像的拉东变换的检测思想主要是检测波浪的瞬时水边线来推断出波浪爬高值。本文的主要研究内容如下:（1）完成对机载LIDAR系统获取到的点云数据与图像数据的预处理。主要包括对激光点云数据的法向滤波来平滑光顺点云以使其有利于后续海岸带地形的拟合;使用地面控制点构建重投影误差模型获得每一帧机载图像所对应时刻的相机外参;使用获取到的外参对图像进行倾斜校正并获得正射影像以及时间堆栈图像。（2）鉴于目前从图像边缘检测的角度来提取波浪瞬时水边线的算法对光线条件、水色等变化较为敏感并且所得结果通常需要人工校正,本文提出并实现了一种经过时间堆栈图像的二值化、形态学处理、Canny边缘检测和分段线性回归这一特定顺序的处理方法来提取波浪的瞬时水边线以及波浪爬高值。（3）鉴于目前从图像来提取瞬时水边线仅仅是从边缘检测的角度而没有基于波浪的运动形式,本文提出并实现了一种使用拉东变换处理经锐化增强后的时间堆栈图像来分离波浪在向岸与离岸传播方向上的分量的方法,进而得到波浪的瞬时水边线以及波浪爬高值。（4）为了扩大机载LIDAR系统在近岸测量的应用价值,基于该系统与无人船获得近海岸带的完整地形数据,使用SWASH模型完整地模拟了波浪在该地形上的爬高。此外,在使用SWASH模型之前,还对该模型进行了必要的推导与可行性验证。
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