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海底表层底质分布信息的准确获取在构建海洋基础地理数据库中发挥着重要作用。目前,多波束是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,基于多波束测深和反向散射强度数据所派生的声学特征被广泛应用于底质分类建模。然而,随着特征维度的增加,特征空间中存在的无关和冗余特征严重影响底质分类精度。为了定量评估声学特征对底质类别的表征能力,并消除无效特征对分类结果的干扰,本文提出了基于多维度声学特征优选的海底底质分类方法。首先,结合实际底质样本的物理属性对多维特征进行排序和优选,排除冗余和无关特征。其次,分别应用支持向量机、随机森林和深度信念网络构建海底底质监督分类模型。通过利用爱尔兰海南部多波束调查数据和实地取样信息进行试验,结果表明提出方法对海底底质的总体分类精度和Kappa系数分别最高达到了86.20%和0.834,相较于主成分分析和熵指标特征选择方法有明显提高,突出了该方法在海底底质探测及制图的应用潜力。 相似文献
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济州岛南部海域海底声呐图像分析与声学底质分类 总被引:2,自引:2,他引:0
东海北部外陆架靠近济州岛南部海域,是黄海槽向冲绳海槽延伸的部分,属于黑潮分支黄海暖流的通道入口,分布着脊槽相间的海底底形,对其海底声呐图像的处理分析及声学底质分类的分析研究,有助于了解该通道海底底形表层纹理特征及沉积物分布规律。基于在济州岛南部海域获取的多波束声呐数据,应用图像处理技术和方法,对数据进行了处理,获得了海底声呐影像图,并对其表层纹理特征进行了描述和分析;同时,基于多波束反向散射强度数据,结合19组海底地质取样数据,建立研究区海底反向散射强度与沉积物粒度特征之间的统计关系模型,并以改进的学习向量量化神经网络方法,实现对海底粉砂质砂、黏土质砂以及砂-粉砂-黏土3种底质类型的快速自动分类识别。 相似文献
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海底底质的快速探测和精细划分对海洋工程建设 、海洋资源开发等具有重要意义。多波束探测是目前声学底质遥测 的有效手段之一, 通常提取多波束反向散射强度图像和地形数据中的多维特征结合分类器进行底质分类。一方面, 若特征空 间维数过高, 分类效率会显著降低; 另一方面, 个别特征容易放大原始数据处理过程中仍存留的异常现象。针对这一问题, 本文提出了一种结合 Re1iefF 算法和随机森林 (Random Forest, RF) 算法的多波束底质分类方法。提取反向散射强度和地形 共 16 维特征, 利用Re1iefF 算法进行特征筛选, 排除低相关性特征, 降低特征空间维数, 结合采样点数据进行模型训练以构 建多波束底质分类模型。试验结合随机森林算法对未经特征筛选 、经主成分分析 (Principa1 Component Ana1ysis, PCA) 特征 优化后的特征进行分类实验作为对比。本文方法 Kappa 系数达到 85%, 分类总精度高于 90%, 精度具有明显优势, 耗时也 比较短。可见, 本文提出的结合 Re1iefF 和随机森林模型的多波束底质分类方法可以在保证分类精度的同时对多维特征进行 优化, 有效地提高了分类效率, 可对海底底质分类研究提供参考。 相似文献
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海底浅部沉积物声学研究是海洋地质、水下工程地质、海底矿产资源、军事地质等领域重要的研究内容,海底底质的识别与分类是海洋科学研究的热点问题。相比多波束探测仪,浅地层剖面仪的声源发射频率更低,具有穿透底质能力强的特点,这一特性更有利于进行准确和可靠的海底底质分类。通过浅剖数据进行底质分类技术研究,有望实现目标研究区面向全海域的海底底质分类推广应用。本文在浅剖数据振幅校正处理的基础上,消除了不同采集时间及采集参数对浅剖数据振幅一致性的影响,在层位约束下提取均方根振幅属性,进行研究区海底底质类型识别。初步的取样结果表明:研究区有2类不同的底质类型,分别为黏土和粉砂质黏土。本文对浅剖数据的底质分类结果分区明显且自然,在不同类型底质区的取样处对应不同的均方根振幅强度,黏土取样区的浅剖振幅属性为强振幅,粉砂质黏土取样区的浅剖振幅属性为弱振幅,底质分类结果与地质取样匹配良好。利用本文的浅剖处理与属性提取方法能够有效地实现海洋底质分类。 相似文献
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一种基于FFT波束形成的BDI算法分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多波束条带测深你是进行海底地形测绘的主要设备,该设备的信号处理部分所要完成的主要任务就是精确测量深点目标回波的DOA(Direction of Arrival)和TOA(Time of Arrival)。研究了基于FFT波束形成技术的BDI(Bearing Diviation Indicator)算法,算法可完成对海底回波信号的时间和方向的联合估计。通过计算机仿真工作和海试数据的处理,得出结论:FFT波束形成技术可以有效地提高波束形成的数目:BDI可以精确地海底回波信号进行回波时延估计和方向估计,尤其是BDI算法可以提高镜向海底区域的边缘波束的测量精度。 相似文献