測深データから測線毎のピングファイルを作成し、ピングファイル編集による不良データの除去処理方法を検討した。

　ピングファイルの編集方法は、コンピュータグラフィックス(CG)手法を用いた自動編集と手動編集の2通りとし、除去したデータを復元させる機能を備える。

　測線毎のピングファイルに対応する航跡データ、動揺データ、潮高データ、音速データを抽出し、これらのデータをCGにより同時表示させることで総合的に水深データの誤差判別を実施する手法を検討した。また、航跡データ、動揺データ、潮高データを修正した場合に、修正結果をピングファイルに反映させる方法を検討した。

　ピングファイル編集手法の概要を表25に示す。

　

　

　一般に、海底面のモデル化手法として、定式的にモデル化する場合は、最小二乗法を用いることが多い。最小二乗法は、モデルとデータの残差が平均0の正規分布に従う場合には、推定されたモデルは最適なものとなる。しかしながら、データに不良データが含まれている場合には、推定結果は不良データの影響を受けて、必ずしも良いモデルが推定できるとは限らない。

　これに対して、ロバスト推定手法は、不良データをある程度含むようなデータからでも比較的安定にモデルの係数パラメータを推定することができる。

　以下に、潮高補正と音速補正を施したピングデータに対して、誤差判別を行い、不良データの自動除去処理を実施するロバスト推定手法について述べる。

　ロバスト推定処理を用いた不良データの除去処理の手順は以下の通りである。

　

A)　セルサイズの決定

　モデル化する海底面は、局所的な海底地形を詳細に表現するため、調査海域をセルによって分割する。

　

B)　ロバスト推定手法による海底面のモデル化

　調査海域を分割した各セルに対して海底面のモデル化を行う。海底面のモデルは、3次元空間における2次曲面方程式で与える。2次曲面方程式の係数パラメータは、ロバスト推定手法により推定する。

　

C)　残差の度数分布表示

　調査海域を分割した各セルに対して、モデル化計算を行い、測量した水深値とモデルによる水深値の残差を求め、残差の度数分布図を作成する。

　

D)　不良データの自動除去

　作成した残差の度数分布をもとに、不良データと良好データを分別し、不良データの自動除去処理を行う。