声呐测试数据和水下测距激光雷达进行互相验证-[风暴娱乐]

        声呐测试数据和水下测距激光雷达进行互相验证

 

        本文“转载于美国国家光学协会杂志”

 

        厦门大学上官明佳教授发表于美国国家光学杂志的文章，里面用了风暴娱乐的声呐测试数据和他的水下测距激光雷达进行互相验证。

 

        摘要：单光子激光雷达已成为一种强大的水深测量技术。然而，它的高灵敏度使它容易受 到太阳辐射噪声的影响，特别是在太阳辐射很强的绿光波长中，这对其白天的运行带来了 挑战。为了解决这一问题，本文提出并演示了一种单光子水下激光雷达系统。该方案具有 这些特点。1)水下应用不仅减轻了空气-水界面对激光传输的影响，而且由于水的吸收和散 射特性，显著减弱了到达激光雷达的太阳辐射。2)该望远镜设计的孔径小，视野窄，可以 显著抑制太阳辐射。3)窄带激光和窄带滤波技术的结合有效地用于最小化残留的太阳辐射 ，从而实现白天和夜间连续的水深观测能力。4)在从底部获取后向散射信号后，提出了一 种利用双高斯拟合的水深提取算法。为了证明激光雷达的鲁棒性和算法的有效性，将水下 单光子激光雷达系统部署在船舶上，对近岸地区的两个海湾进行巡航调查，并进行全天静 止观测实验。激光雷达的测量结果与同步声纳的观测结果高度一致。全天静止观测实验显 示了它在白天和晚上提供连续测量的能力。这些结果显示了该系统在各种应用中的潜力， 包括高精度水下地形测绘技术、水下平台的避障技术和水下目标成像技术。

 

        1.介绍 水下地形地貌的准确测量和监测对于海洋生态系统的安全导航、科学研究和管理至关重要 。水深激光雷达是测量高深度分辨率水深的重要工具。根据水的清晰度，激光雷达系统能 够测量水深从1。5米到60米，即∼，是Secchi深度（SD）[1]的三倍。此外，由于激光雷达 具有穿透空-水界面的能力，它具有部署的灵活性，并已应用于各种平台，如船舶、无人机 （uav）、飞机和卫星[2]。

 

        水深激光雷达技术主要可分为两种类型：全波形激光雷达和单光子激光雷达[3]。这两种 类型的激光雷达系统通常使用蓝绿色脉冲激光器，如532 nm的绿色激光器，或红外1064 nm 激光器和它的532 nm二次谐波激光器的组合。通过加入一个额外的脉冲红外激光器，可以 获得关于水面的更准确的信息[4]。在全波形激光雷达的情况下，通过分析全波形得到深度 信息。提出了几种水深激光雷达的波形处理算法，可分为返回检测、数学逼近和反褶积[5] 三组。随着全波形测深激光雷达技术的成熟，自1973年[6]以来，许多利用全波形技术的机 载测深激光雷达已经发展起来。这些系统的例子包括美国宇航局的机载海洋激光雷达，加 拿大的拉森500，澳大利亚的包裹，瑞典的闪光灯，澳大利亚皇家海军的激光机载深度测深 器，美国。S.美国陆军工程兵部队的扫描水文测量操作机载激光调查，和瑞典海事管理局 的鹰眼，以及其他[7]。 与单光子计数技术[3]相比，全波形水深激光雷达的优点包括提供更清晰和更精确的地形 映射。此外，它还可以对全波形数据进行二次分析，包括峰幅、脉冲宽度、面积、偏度等 参数，允许对珊瑚礁[8]和海底进行分类[9-11]。为了提高信噪比（SNR），全波形激光雷 达技术通常利用具有高脉冲能量的激光器。然而，这可能会导致更高的功耗和更大的系统 规模。为了解决这些限制并能够在无人机等小型平台上部署，紧凑型无人机机载全波形测 深雷达已经开发出来，甚至商业化。例如包括RIEGL VQ-840-G [12]，ASTRALiTe edge [13] 和Fugro RAMMS [14]。这些系统可以达到大约是水体透明度的两倍的检测深度。 另外，单光子激光雷达技术也可以通过提高探测器对单光子水平的灵敏度，利用微脉冲 激光器和小孔径望远镜实现远程探测[15-20]。因此，NASA的冰、云和陆地高程卫星-2（IC ESat-2）采用了光子计数仪器设计，并演示了在高达∼40 m深度的海底探测，均方根误差 （RMSE）值在0.26 m到0.61 m [21,22]之间。此外，单光子激光雷达的低能量要求也允许 微焦耳激光器被分成100束，能够可靠地识别和去除噪声事件[23]。这项技术使发展紧凑和 高度集成的水深激光雷达系统[24–26]。 然而，单光子激光雷达的高灵敏度使其容易受到背景噪声，特别是太阳辐射噪声的影响 。这在日光操作中尤其具有挑战性，因为在测深激光雷达中通常使用的蓝绿色波长波段与 最强的太阳辐射背景[26]重叠。为了克服这一限制，这项工作提出并演示了一种可以昼夜 连续工作的单光子水下激光雷达（SPUL）。首先，水下激光雷达克服了空中激光雷达系统 所面临的海空界面干扰所带来的挑战，特别是在较差的海洋条件下，[27]。一方面，利用 这一特性，水下激光雷达可用于校准在水面上运行的海洋激光雷达系统，包括机载或卫星 激光雷达。另一方面，通过利用其高分辨率特性，以及描绘粒子和溶解物质垂直分布的能 力[ 19,20]，它补充了水下环境调查的声纳技术。同时，这种小型单光子激光雷达可以部 署在无人水面舰艇（USVs）上，用于水下地形和地形测绘，也可以部署在水下平台上，如 自主水下车辆（auv）或远程操作车辆（ROVs）。因此，它能够在浅水区中进行精确的深度 测量，并作为水下平台[28]的避障系统。

 

        其次，太阳辐射被衰减由于水的吸收和散射特性，当它从水面传播到水下激光雷达的位置时，在更深的水[26]上 部署激光雷达可以观察到更大的衰减。因此，一旦激光雷达被部署在水下，无论是全波形 激光雷达还是单光子激光雷达，它都将受益于减少的太阳辐射，从而提高了用于探测的信 噪比（SNR）。第三，该望远镜设计了一个小孔径（4.8 mm）和窄视场（9.6 mrad），以显 著抑制太阳辐射。最后，有效地结合窄带激光和窄带滤波技术，以最小化残留的太阳辐射 ，从而使单光子激光雷达在白天和晚上的连续水深观测能力。 在算法方面，单光子激光器不同于全波形激光器，因为它们通过统计分析光子的概率分 布而不是分析波形数据[29–31]来确定水深。虽然这种统计方法使单光子激光体在只有少 量光子的区域覆盖上获得更好的性能，但它是以牺牲详细的波形信息为代价的。在这项工 作中，光子重建的波形是通过累积的直方图来实现的。为了实现这一点，已经实现了一种 包含一种高脉冲重复率（1 MHz）的绿色激光器和一种高采样率的时间到数字转换器（TDC ）的硬件设计。对该深度检索算法，采用了一种基于双高斯函数的非线性最小二乘拟合方 法。仿真分析表明，该方法可以提高底部深度反演的精度到cm的水平。 本文的组织结构如下：首先，介绍了SPUL，包括介绍了抑制太阳辐射的技术。其次，提 出了检索底部深度的算法，并分析了反演的精度。在此之后，描述了两个现场实验，包括 两次巡航调查和一个持续24小时的静止观测实验。最后，给出了这个结论。 2 . 单光子水下激光雷达系统 图1(b)展示了SPUL的设置示意图，它包括三个子系统：一个532 nm脉冲激光器，一个收发 器和一个数据采集系统。考虑到绿色激光器在大多数沿海水域[32]中的表现优于蓝色激光 器，并考虑到532 nm激光器的商业可用性、鲁棒性和在恶劣环境下运行的适用性，为SPUL 选择的激光波长为532 nm。该激光器系统采用紧凑的光纤皮秒激光器，采用主振荡器功率 放大器（MOPA）结构。种子激光器，工作在1064 nm，是一个单模单频脉冲激光器。它通过 一个单模掺镱光纤放大器（SM-YDFA）和一个两级高功率掺镱光纤放大器（HP-YDFAs）进行 放大。随后，激光器通过硼酸锂（LBO）晶体进行二次谐波，输出为532 nm，平均输出功率 最高可达100 mW，光束散度为0.5 mrad。输出激光脉冲的半最大值（FWHM）为501 ps，谱 线宽为0。04 nm.脉冲重复频率为1 MHz，带有一个脉冲 100新泽西的能量。 为了实现小型化和鲁棒的结构，专门为单光子激光雷达系统设计了一种光纤连接配置。 后向散射信号使用准直器（Thorlabs，F220APC-532）收集，并在其前面放置一个窄带滤波 器。半英寸滤光片的带宽为0.08 nm，其中心波长与激光波长对齐。532 nm后向散射信号通 过长度为10.9 mm焦距的准直器耦合到核心直径为105µm、数值孔径为0.22的多模光纤（MMF ）中。这导致∼9.6 mrad的视场很窄。小准直器和窄FOV的结合有助于抑制背景噪声。透射 激光器与接收的准直器之间的距离为∼10 mm。由于发射机和接收机的接近，以及激光传播 时的多重散射效应 权重 15 kg

 

 

         图1.SPUL的(a)照片。(b)SPUL的光学布局。SM-YDFA：单模掺镱光纤放大器HP-YDFA：高 功率掺镱光纤放大器L：透镜LBO：硼酸锂MMF：多模光纤SPAD：单光子雪崩二极管TDC： 时间到数字转换器FG：函数发生器PC：个人电脑。激光雷达通过水接收从激光发射点开始的后向散射信号。几何重叠因子表示激光束与激光 雷达的接收器FOV重叠的比例，在∼1m的距离处达到1。 光子检测是使用紧凑的硅单光子雪崩二极管（SPAD）实现的，效率约为52%，在532 nm处 每秒暗计数（cps）。该电子模块利用一个自建的函数发生器（FG），使用现场可编程门阵 列（FPGA），为激光器和高采样率的TDC产生精确的控制信号。TDC的采样率是可调，最大采 样率为10 ps。SPUL完全淹没在水中的照片如图所示。1(a).激光雷达腔室采用钛合金制成， 具有耐高压特性，使激光雷达在水下工作时间可达1公里。在这个操作深度部署激光雷达系 统的能力通过进行高达11兆帕（MPa）的增压测试来验证，这相当于超过1公里深度的压力。 这为激光雷达安装在水下平台上提供了可能性，如auv或rov，利用其探测深海环境调查的能 力，以及其高横向分辨率用于高分辨率海底地形探测。激光雷达的光学窗由蓝宝石制成，在 高压下可以保持>96%的传输。圆柱形激光雷达的直径为20厘米，波长为40厘米。该激光雷达 的平均功耗为∼80 W，重15公斤。表1总结了激光雷达的关键参数。

 

 

        海洋激光雷达通常在可见光谱中工作，那里的太阳辐射很强。这种白天强烈的太阳辐射 可能是海洋激光雷达的主要噪声来源，特别是基于单光子的激光雷达。为了抑制太阳辐射 噪声，本文采用了三种设计。首先，将线宽为0.04 nm的窄带脉冲激光器与窄带滤波器一起 压缩接收带宽，最小化太阳辐射的影响。其次，采用具有小孔径（4.8 mm）和窄FOV（9.6 mrad）的准直器来降低太阳辐射噪声[33]。最后，利用水的吸收和散射特性，开发了一种 水下单光子激光雷达，作为一种天然的过滤器，可以有效地抑制太阳辐射。此外，水下操 作也消除了激光传输过程中海空界面造成的潜在干扰。 3.深度提取算法及精度评估 单光子激光体通过统计分析光子[29–31]的概率分布来确定水深。通过统计分析方法检索 到的水深时间分辨率（∆t）可以表示为： ∆t =√⃞ τ2 T又+ τ2 laser + τ2 spad + τ2 syn, (1) 其中τ直流电压是TDC的时间分辨率，τlaser是激光脉冲持续时间（501 ps），τspad是 SPAD的定时抖动（800 ps），τsyn是同步信号的时间抖动（10 ps）。 整个激光雷达系统的深度分辨率首次在厦门大学的一个实验水箱中进行了评估。在实验 过程中，将一个直径为6厘米的银白色铝合金盘放置在深度为0。8 m.磁盘被固定在一个计 算机控制的升降平台上，高程调整精度为0.05厘米。水下激光雷达几乎垂直放置以照亮盘 ，通过控制提升平台调整盘的深度。数据采集采用TDC时间分辨率设置为10 ps，测量结果 用图中的点表示。2(a).由于磁盘的后向散射信号明显强于过滤自来水的信号，因此很容易 提取来自硬目标的信号，如图所示。2.为了保证测量的精度，测量是在水面平静后进行的 。图中的时间轴。2的折射率为1.34，深度为厘米。后向散射直方图的FWHM为∼1 ns，对应 的深度分辨率为∼11cm。这一结果与用等式得到的计算结果（940 ps）吻合较好(1). 为了进一步提高距离分辨率，采用拟合算法对单光子测量得到的累积波形进行处理。如 图所示。2(a)，很明显，单光子激光雷达可以利用高采样率（10 ps）和积累2s的数据来重 建波形。首先，用下面的双高斯函数对底部的光子重建波形进行拟合：

 

 

        (2)在哪里y0是常数分量，H是振幅，xc是双高斯峰的位置，即本例下的底部深度，w1和w2分别 为双高斯峰的左右部分的半宽度。 如图所示。2(a)，测量数据可以很好地拟合(2)，配有 r平方值为0.99。为了验证该算法的有效性，我们对水下圆盘分别进行了0.5 cm和3.5 cm的 两次小的垂直运动。如图所示。2(a)时，拟合的峰值位移分别为0.6 cm和3.6 cm，表明该 算法可以获得亚cm的深度分辨率。虽然采样率更高

 

 

        频率更有利于波形重建，它提出了数据量大、实时数据传输和处理困难、硬件成本高等挑 战。因此，我们选择了500 ps的采样间隔来进行现场实验。此外，虽然采样间隔变得稀疏 ，但单个容器上的光子数量增加。如图所示。2(b)，在相同的积累时间为2s，使用500 ps 的采样间隔和相同的拟合算法，仍然可以达到cm级的深度分辨率。 为了验证基于拟合算法在500 ps采样间隔下的深度估计的精度及其与背散射信号强度的 相关性，我们进行了仿真

 

 

        实施具体地说，假设波形中每个点的光子计数呈泊松分布，生成了50个独立的光子重建波 形。随后，利用等式对每个光子重建波形采用最小二乘拟合方法(2)，并计算了每个光子重 建波形的拟合得到的峰值位置的均值和方差。结果，如图所示。3，表明随着回波波形中峰 值的光子计数的增加，峰值位置的平均值趋于0 cm。此外，随着光子计数的增加，方差逐 渐减小。值得注意的是，当峰值位置的光子计数为10时，方差小于5 cm 2，当光子计数为10 时，则小于0.2 cm 3.这些结果表明，该拟合算法在深度分辨率方面优于统计学方法。 4.现场实验 4. 1.巡航测量 为了验证SPUL的稳定性和我们的算法的可行性，我们于2022年11月11日在中国广西省的钦 州Bay进行了现场实验，船迹如图所示。5(a)，和2022年11月20日，在中国海南省的李安港 ，船迹如图所示。6(a).图中的水下地形图。5(a)和图。6.基于声纳数据重建了(a)。研究 区在这两个地点的水深均小于15米。如图所示。4、激光雷达固定在船的前方，向下垂直接 近，激光出口位于水面以下0.3米处。为了验证激光雷达的探测深度，一个声纳系统被安装 在与激光雷达相同的平台上，以确保它们能探测到相同的底部。本研究中使用的声纳是生 物电子DTX单波束回波仪（SBES），工作在430 kHz，3 dB波束宽度为7.0°。该系统的脉冲 长度为0。1 ms，可以测量从0.075米到2,000米的距离。此外，在实验前，对激光雷达和声 纳相对于水面的位置进行了校准。此外，为了尽量减少船舶滚动和俯仰对测量的影响，船 舶在航行过程中保持了恒定和平稳的速度。这些实验的结果如图所示。5和无花果。分别为 6。钦州湾的水比李安港的水更浑浊。

 

 

 

 

 

 

        测量结果如图所示。5和6，其中数据考虑了两种仪器的工作深度，而声纳数据已被质量 控制，以去除异常值。图5(b)、5(c)、6(b)和6(c)描绘了激光雷达测量的后向散射信号。 在数据期间处理后，每1秒内累积5.6厘米的光子。随后，计算了累积光子计数(P)的自然对数（Ln）。 不同的颜色被分配给不同的Ln (P)值，产生在图中描述的伪颜色图。图中的红点。5.(b)和 (c)，以及图。6(b)和(c)，表示激光雷达测量的深度，其中水深提取算法采用了第3节中提 出的拟合方法。图中的黑点代表了用声纳测量到的结果。根据这两个数字，激光雷达的测 量结果与声纳的结果很吻合。它还突出了激光雷达与声纳相比的突出特点，声纳不仅可以 探测来自水下的信号进行水深反转，还可以检测来自水中分子和粒子的后向散射信号，如 图中色标所示。5(b)，5(c)，6(b)，和6(c).基于粒子后向散射信号提取水固有光学性质（ IOPs）的算法超出了本文的范围，将在今后的工作中具体讨论。 事实上，激光器的最大单脉冲能量输出可以达到1 uJ。然而，在两个场实验中，所需的 最大脉冲能量仅为100 nJ。在这些实验中，激光脉冲能量根据来自水的背散射信号的强度 在30 nJ和100 nJ之间切换。在实验过程中，采用手动方式进行脉冲能量调整。如图所示。 5(c)和图。6(c)，当激光脉冲能量为100 nJ时，在水面以下约1m处的水下后向散射信号中 可以观察到一个最大值。这是由于几何重叠因子的逐渐增加，在1m处达到其最大值1。然而 ，在图中。5(b)和图。6(b)，当激光脉冲能量为30 nJ时，来自底部的强信号超过了来自水 的信号，包括在1m处的峰值信号。值得注意的是，尽管如此，底部信号仍然保持在单光子 探测器的饱和计数率（40 MHz）以下，一个距离箱中的平均光子数小于0.01，从而避免了 距离行走误差（RWE）[34]的引入。当脉冲能量设置为100 nJ时，如果水底回波信号峰值为 ∼1m，提取峰值具有挑战性。在这种情况下，需要预先对后向散射信号应用一个几何校正 因子。 从激光雷达和声纳测量中得到的深度数据的一致性分析如图所示。5(d)和图。分别为6(d) 。由于声纳比激光雷达（0.55°）具有更大的波束角（7°），因此覆盖范围更大，因此声 纳的结果之间仍然存在一些差异。然而，从两种不同仪器获得的测量结果在钦州湾和李安 港都显示出高度的一致性，RMSE分别为0.25 m和0。分别为18米。验证了SPUL系统和测深提 取算法的有效性和鲁棒性。 .2.4观察24小时 为了验证SPUL的连续昼夜观测能力，在李安港进行了持续24小时的静止观测。观测期间的 天气状况晴朗晴朗，无云。在整个实验过程中，该船装备了 激光雷达系统仍然锚定在大约5米深度的水中。 在无花果。7、描述了激光雷达数据的垂直轮廓。黑点代表反向水深数据由激光雷达，而 红线代表水深来自潮汐数据，从国家海洋数据中心和调整之间的垂直距离潮汐基准平面和 海底观测站。通过在不同的时间选择几种典型的激光雷达后向散射信号，如图所示。8、可 在夜间可见，如图所示。8(a)，单光子激光雷达具有低噪声，不需要去噪处理。然而，在 白天，如图所示。8(b)，虽然单光子激光雷达显著抑制了噪声，但仍有一些噪声进入探测 器，特别是在中午太阳辐射最强，导致增加一百倍噪音比夜晚更大。然而，通过去除噪声和使用拟合算法，仍然可以提取出准确的深度信息 。注意图中1m深度观察到的峰值。7是由于几何重叠因子的逐渐增加，在此深度达到其最大 值1，如图所示。

 

 

 

 

        根据24小时观测结果，激光雷达测量的水深与潮汐数据得到的水深具有一致性，证实了 SPUL的连续昼夜观测能力和稳定性。值得注意的是，由于这两个海湾的浅水深度的限制， 单光子水深激光雷达只能探测到6米以内的水深。此外，在我们之前的实验中，单光子激光 雷达已经被验证为可以探测高达105米的距离，其最大探测深度约为5.5/Kd，其中实物表示 扩散衰减系数[ 17]。在未来，将进行更多的实验，以进一步验证其水深能力。

 

        5.结论 在这项工作中，提出了一种单光子水下激光雷达，并演示了用于连续昼夜测量浅水深度， 解决了由于太阳背景辐射干扰造成的单光子激光雷达面临的挑战。幸运的是，在水下淹没 激光雷达，消除了空气-水界面的干扰。此外，水作为一种天然的过滤器，吸收和散射太阳 辐射，从而大大减少了来自太阳背景辐射的背景噪声。 在硬件设计方面，该系统采用了一种高灵敏度的单光子检测技术，使激光雷达能够集成 到一个防水和耐加压的舱间中。这种技术允许用一个100 nJ的脉冲能量和一个4.8毫米孔径 的望远镜来探测浅水的深度。为了实现日间工作，设计了一种小孔径光学望远镜，并采用 了窄带滤光片技术。最终，激光雷达被集成到一个直径20厘米，长度40厘米的紧凑型铝合 金圆柱形腔室中，功耗为∼80 W。该系统能够在高达1公里深度的水下工作。 针对深度提取算法，提出了一种基于双高斯模型和最小二乘拟合的水深提取方法，大大 提高了单光子激光雷达的深度分辨率。数值模拟表明，当峰值光子计数为1000，采样率为 500 ps时，提取深度的方差小于1 cm。此外，光子重构波形具有用于反转底基板类型的潜 力，这是开发拟合算法的一个重要动机。 在未来的工作中，我们将进行大量的比较实验来进一步验证我们的SPUL的稳健性。此外 ，还将纳入其他抑制太阳辐射噪声的技术，例如利用与夫琅和费线对齐的激光波长。虽然 数据拟合方法比统计分析方法更耗时，但将采用优化算法和硬件升级来提高处理速度。此 外，我们计划开发一种水柱IOPs的反演算法，使深度和IOPs能够同时反演。目前，反转iop 的挑战来自于近场信号受到几何重叠因子的影响。此外，我们打算利用拟合的直方图数据 遥感底部底物类型，包括珊瑚和海草，类似于在全波形水深激光雷达中采用的方法。最后 ，将这种单光子激光雷达集成到auv等水下平台上，并将其与声纳结合使用，不仅可以使水 下平台避障，还可以在深海环境中提取高精度深度信息，包括鱼和虾等小目标。总之，我 们认为，这项工作在实际应用中具有巨大的潜力，无论是通过将激光雷达集成到auv还是舰 载平台中，从而提高了我们获取海洋信息的能力。

 

        资金。国家重点研发计划（2022YFB3901704）；蓝碳生态系统评估、恢复与会计：腾讯支持项目；量子科技创新计 划（2021ZD0303102）；国家自然科学基金项目（U2106210）；福建省自然科学基金项目（2020J0201026）；福建 省中央引导地方科技项目 发展专项项目（2022L3078）；MEL-RLAB海洋科技创新联合基金。披露。作者声明没有利益冲突。 数据可用性。支持本研究结果的数据可根据合理的要求从通讯作者处获得。 

 

        参考文献 1.C.-K.王和W。D.“利用空气载水深激光雷达探测浅水区底部类型的变化”，远程参议员。环境。106(1), 123– 135 (2007).2.V.克莱马斯，“海滩分析和激光雷达水深测量：与案例研究的概述”，J。海岸Res。277, 1019– 1028 (2011).3.G.Mandlburger, H.莱纳和N。“单光子和全波形激光雷达的比较”，ISPRS Ann。摄影测量，远程传感器。空间信 息。科学。4, 397–404 (2019). 4.G.Mandlburger, M.芬尼格鲍尔和N。“在激光水深测量中分析近水面的渗透——在皮埃拉赫河的一个案例研究”，ISPRS Ann。摄影测量，远程传感器。空间信息。科学。5, W2 (2013). 5 . C.王，问。李，Y。刘等人。，“单波长激光雷达水深测量的波形处理算法的比较”，ISPRS J。摄影测量，远程传感器 。101, 22–35 (2015). 6.H.H.金，P。O.塞尔文卡和C。B.兰克福德，机载激光水深计的发展（美国国家航空航天局，1975年）。 7. P.J.金泽尔，C。J.莱格莱特和J。M.纳尔逊，“用一个小足迹的绿色激光雷达绘制河流水深：应用和挑战1”，J。美国 水共振协会。49(1), 183–204 (2013). 8.D.苏，F。杨，Y。马等人。，“结合机载激光雷达水深底部波形和水深特征进行分类”，IEEE分析。在地球科学 。远程传感器。57(2), 815–828 (2019). 9.M.王，Z。吴，F。杨等人。，“结合中国南海元志岛周围的激光雷达和MBES数据的多特征提取和海底分类”，传 感器18（11），3828（2018）。 10.L.Janowski, R.Wroblewski，M。Rucinska等。，“利用机载激光雷达测深法对海床进行自动分类和测绘”，《工程地 质学》，第301,106615页（2022年）。 1 1 . H.M.Tulldahl, P.Philipson, H.Kautsky等。，“利用卫星数据和机载激光雷达水深测量的海底分类”，在海洋传感 和监测V（SPIE，2013），100-115。 12.G.Mandlburger, M.Pfennigbauer, R.施瓦茨等人。，“一种新型无人机载顶测深激光雷达传感器的概念和性能评估” ，远程传感器。12(6), 986 (2020). 13.S.E.米切尔和J。P.“用偏振激光雷达扫描浅层半透明的介质，”J。Atmos。海洋技术。31(3), 681–697 (2014). 14. D.文图拉，“沿海带测绘与世界上第一个机载多波束水深激光雷达测绘系统” (2020). 15.M.上官，H。夏，C。王等人。，“用超导纳米线单光子探测器探测风的双频多普勒激光雷达”，选择。拉脱维 亚的42(18), 3541–3544 (2017). 16.M.上官，H。夏，C。王等人。，“使用法布里-佩罗干涉仪的全光纤上转换高光谱分辨率风激光雷达”，”选择。快递 24（17），19322-19336（2016）。 17.M.上官，Z。杨，Z。林等人。，“紧凑型、高时空分辨率的远程单光子水下激光雷达”，IEEE Geosci。远程传感器。 拉脱维亚的20, 1–5 (2023). 18.M.上官，Z。杨，M。上官等人。，“水下单光子拉曼激光雷达的水中遥感油”。选择62(19), 5301–5305 (2023). 19. M.上官，Z。廖，Y。郭等人。，“通过单光子海洋拉曼激光雷达探测颗粒光束衰减系数的轮廓，”选择。快递31（16 ），25398-25414（2023年）。 20.M.上官，Y。郭，Z。廖等人。，“使用单光子海洋荧光激光雷达感知在180°处的体积散射函数的轮廓，”选择。快递 31（24年），40393-40410（2023年）。 21 . C.E.帕里什，L。A.马格鲁德。L.Neenschrower等。，“ICESat-2地图集测深的验证与地图集测深测绘性能的分析”， 遥感杂志。11(14), 1634 (2019). 22.L.A.马格鲁德，J。马克尔和C。西穆尔达，“ICESat-2水深能力和发现的概述”，项目。SPIE 12110,1211009（ 2022）。 23.K.Y.什雷斯塔，W。E.卡特，K。C.斯拉顿等人。，“通过多停止单光电子灵敏度激光测距”，IEEE反式。在地 球科学。远程传感器。50(11), 4771–4790 (2012). 24.R.棕色，P。哈泽尔和C。“SPL100单光子激光雷达数据的评估”，远程镜头。12(4), 722 (2020). 25.X.陈，W。Kong。陈等人。，“高重复率、亚纳秒和窄带宽光纤激光泵浦绿色激光器的光子计数浅水水深激光雷 达”，结果物理学。19, 103563 (2020). 2 6 . J.J.德格南，“扫描、多光束、单光子激光雷达的快速、大规模、高分辨率、地形和水深测绘”，远程镜头。8(11), 958 (2016). 27.X.沈，W。孔，P。陈等人。，“一种用于深度分辨海洋观测的舰载光子计数激光雷达”，远程参议员。14(14), 3351 (2022). 28.D.麦克劳德，J。雅各布森。哈代等人。，“使用水下3D激光雷达进行自动检查”，在海洋-圣地亚哥（IEEE， 2013），1-8。 29.U.C.Herzfeld, B.W.麦当劳，B。F.Wallin等。，“在微脉冲光子计数激光雷达高度计数据中探测地面和树冠覆 盖的算法”，IEEE穿越。在地球科学。远程传感器。52(4), 2109–2125 (2014). 30.J.张和J。“一个基于自适应密度的模型，从光子计数激光高度计数据中提取表面返回，”IEEE Geosci。远程传感器。 拉脱维亚的12(4), 726–730 (2015). 31.R.妈妈，W。Kong。陈等人。，“基于KNN的光子计数激光雷达去噪算法：数值模拟和参数优化设计”，远程镜 头。14(24), 6236 (2022).32.J.H.丘恩赛德和J。A.肖，“水生环境遥感：邀请”，Appl。选择59(10), C92–C99 (2020). 33.J.J.德格南，“用于空中和空载地形测量的光子计数多千赫兹微激光高度计，”J。地球动力学34（3-4），503 -549（2002年）。 34.Y.马，S。李，W。张等人。，“具有多个探测器的光子计数激光雷达的理论测距性能模型和测距行走误差校正 ”，选择。快递26（12），15924-15934（2018）。