Shipwreck Exploration 및 문서의 고해상도 Sonar의 이점

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고해상도 Sonar는 무엇입니까?

고해상도 음주는 전통적인 음주로 동일한 기본 원칙에 작동하지만, 음 펄스를 방출하고, 그 반환을 측정하는 것은 크게 민감도와 처리 능력을 크게 향상시킵니다. 기존 시스템은 큰 객체의 흐린 윤곽을 생산할 수 있지만, 고해상도 음주는 몇 센티미터만큼 작은 기능을 해결할 수 있으며, 배워치의 주변 환경의 주변 이미지 생성.

기술에는 몇몇 모양에서 옵니다:

Side-scan sonar] – 선박 뒤에 찢어, 그것은 넓은, 상세한 이미지를 생성 해바닥, 큰 지역을 찾아내기를 위한 이상.
Multibeam echo sounders] – 선체로 고정하거나 자율 차량에 장착된 이 시스템은 정확한 배스미터 맵을 만들 수 있도록 여러 빔을 동시에 방출합니다.
Synthetic aperture sonar (SAS)] - 고급 신호 처리를 사용하여 SAS는 광학 이미지의 그것에 매우 높은 해상도를 달성, 낮은-저시성 물에서.

각 유형은 유일한 이점을 제안하고, 수시로 다수 체계는 wreck 사이트의 넓은 배치 그리고 정밀한 구조상 세부사항을 붙잡기 위하여 함께 배치됩니다. 수집된 자료는 동의, 건강한 속도 변 및 다른 환경 요인을 위해 정확한 전문화한 소프트웨어를 사용하여, 명확하고, georeferenced 이미지를 산출합니다.

고해상도 Sonar의 주요 장점

향상된 탐지 능력

이 시스템은 매우 중요한 요소 중 하나입니다. 이 시스템은 매우 중요한 요소 중 하나입니다. 이 시스템은 매우 복잡한 구조로 인해 높은 해상도 시스템을 식별 할 수 있습니다. 이 시스템은 높은 해상도 시스템을 통해 높은 해상도 시스템을 식별 할 수 있지만, 높은 해상도 시스템은 파편, 분산화물 및 개별적인 포물성을 식별 할 수 있습니다. 이는 특히 시각적 검사가 불가능한 무거운 침수와 함께 깊은 물이나 지역에 특히 귀중합니다.

정확한 매핑 및 Georeferencing

웜크 사이트의 정확한지도는 다이빙 운영, 고고학 발굴 및 장기 모니터링 계획에 필수적입니다. 고해상도 멀티빔 소나드는 목욕표]을 생산할 수 있으며, 하위 미터 정확도로 연구원들은 정확한 위치와 방향을 계산할 수 있습니다. 수중 위치 시스템과 결합할 때, 이 맵은 모든 후속 작업에 대한 기초가 됩니다.

비침범성 탐험 및 보존

배드록 탐험의 전통적인 방법 종종 물리적 접촉-magnetometer tows, coring, 또는 수동 probing-그는 fragile 남아 있을 수 있습니다. 소아 조사는 wreck 및 그것의 환경을 완전히 파괴하지 않는 물리적 상호 작용이 필요하지 않습니다. 이것은 특히 중요 한 고고학적으로 민감한 사이트 미성년자 관계가 상황에 대 한 정보를 파괴할 수 있습니다.

시간과 비용 효율성

과거에는, wreck를 찾는 것은 수년간의 수색을 얻고, 그물, 트래킹, 또는 기회의 만남을 사용하여 수색할 수 있습니다. 고해상도 소나드는 일의 사정에 있는 대양층의 광대한 swaths를 검사할 수 있습니다. 예를 들어, 6 노트에 투여된 측 수증 시스템은 24 시간 기간 동안 해바닥의 100 평방 킬로미터를 커버할 수 있습니다. 이 효율성은 극적으로 조사 비용을 줄이고 단일 탐험 내에서 조사된 여러 사이트를 허용할 수 있습니다.

문서 및 연구에 대한 영향

상세 3D 모델 만들기

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Photogrammetry와 통합

솔직한 바닥과 대형 구조물을 매핑하는 동안, 색상이나 정밀한 표면 세부 사항을 캡처하지 않습니다. 그 동안 수중 포토그램의 측정은 사용됩니다. 그러나, 소나드는 중요한 geospatial Framework]를 사진 데이터가 삽입될 수 있습니다. 조합은 전체적으로, 매우 정확한 레코드를 수 있으며, 지상 고고학에서 가능한 사람들을 초과합니다.

GIS 및 데이터 관리

GIS는 현재 위치 및 시간 동안 변화하는 방법에 대해 연구자들이 어떻게 떨어질 수 있는지에 대해 설명합니다. GIS는 또한 여러 설문 조사에서 큰 데이터 세트의 관리, 사이트 평가 및 보존 요구의 경도 연구를 가능하게합니다. GIS는 또한 여러 설문 조사에서 대규모 데이터 세트의 관리, 사이트 평가 및 보존 요구의 경도 연구에 기여할 수 있습니다.

사례 연구

팟캐스트

1985년 RMS Titanic의 발견은 심해 탐험의 이정표였습니다. 나중에 탐험은 고해상도 측-scan 및 multibeam sonar를 사용하여 파편 분야의 첫 종합지도를 만듭니다. 이 조사는 주요 선체 섹션뿐만 아니라 예술적 및 구조적 손상의 배포가 밝혀졌습니다. 이러한 임무의 데이터는 지속적인 보존 토론을 알리는 상세한 사이트 계획을 생성하기 위해 사용되었습니다.

발트 해 recks

발트해의 냉, 저순수는 나무의 진정한 향기를 잘 보존합니다. 고해상도 소나드는 17 세기와 18 세기의 거의 intact 배를 발견했으며, Vasa-class 군함 wrecks. 한 유명한 예는 Mars], 1564 년 스웨덴 국기 선체는 최소 침수의 이미지를 복구 할 수 있습니다.

고대 지중해 Wrecks

이 발견은 그리스의 해안에서 고대 무역선을 찾는 데 중점을두고 있습니다. 그리스 해안에서 소나 조사는 청동 시대로 돌아와서 비행사 및 기타화물을 발견했습니다. 상세한 이미지는 연구자들이 쟁기 또는 자연적 힘으로부터 위험이 있는지 결정합니다. 이러한 발견은 고대 해상 무역 경로의 이해를 옹호하고 있습니다.

USS 모니터

토목 전쟁 철근 Monitor은 1973년 케이프 하테라스에서 발견되었지만 현대 소나 조사만으로는 급속한 악화가 문서화될 수 있었습니다. 수십 년 동안 멀티빔 소나 스캔을 반복하여 성공적인 회복 미션을 입증한 포탑과 선체의 붕괴를 보여주었습니다. 소나 데이터는 사이트 및 우선적 연금 모니터링을 위한 중요한 도구가 되었습니다.

미래 전망

자율주행차와 통합 (AUVs)

자율 수중 차량과 함께 고해상도 하수인의 조합은 이미 가능한 한 경계를 밀어. AUVs는 위험한 또는 인간의 다이버에 대한 불가능한 깊이에서 체계적인 조사 그리드를 실행할 수 있습니다. 그들은 또한 탠덤에서 작동 할 수 있습니다, 한 차량은 사이드 - 스칸 소나와 다른 멀티 빔 시스템을 운반, 동시에 보완 데이터를 수집.

인공지능과 기계 학습

고해상도의 소나 설문 조사에 의해 생성 된 다량의 데이터를 처리하는 것은 도전입니다. 인공지능 알고리즘은 이제는 자동으로 소나 이미지에 배워치를 검출하고 분류하는 것을 훈련하고 있습니다. 이 속도는 분석 및 인간의 오류를 감소시킵니다. 미래에 AI는 특정 배 유형 또는 심지어 자신의 소나 서명에서 알려진 고정을 인식 할 수 있습니다.