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多波束水体数据对台西南盆地天然气水合物的揭示 总被引:1,自引:1,他引:0
在台西南盆地陆坡上进行了多波束测量,获取了海底地形数据和水体数据。对多波束数据进行处理,展示了多波束水体数据形成的声学水柱影像。研究表明:在台西南盆地天然气水合物富集区,多波束水柱影像异常,呈现羽状流特点,揭示了台西南盆地的天然气资源,多波束声呐系统为探测海底天然气水合物提供了精确高效的方法。 相似文献
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针对海底地形复杂程度分类问题,在考虑传统水深均值的基础上引入坡度和起伏度两个地形因子作为表征海底地形复杂程度的分类指标并进行量化,对水深数据空间分辨率进行统一,建立包含18种典型海底特征的海底地形复杂度分类库,利用BP神经网络对建立的分类库进行训练学习。为验证该方法的有效性和适用性,选取地形复杂度不同的4块实验区分别采用统计学方法和BP神经网络算法进行海底地形复杂度进行分类,对比发现该方法可以实现海区海底平坦、一般、复杂三种地形的自动识别与分类,并保留实验区海底地形复杂度细节信息。 相似文献
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学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究 总被引:5,自引:1,他引:5
利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络分类方法实现了对海底砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效的识别。通过比较,证明了该方法能较好地区分出不同海底底质类型。 相似文献
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根据船测单波束数据和V30.1重力异常模型,采用重力地质法(GravityGeologicMethod,GGM)反演得到南极阿蒙森海1’×1’分辨率海底地形。在精度分析中,首先通过GGM反演模型与其他常用的水深模型对比,验证了使用GGM水深模型所反演的南极阿蒙森海海底地形的整体精度最高;然后,分析了水深控制点数量和地形起伏度对反演精度的影响,结果表明地形起伏对反演精度影响较大,而通过增加水深控制点数量则能够提高反演精度;最后,对研究区域进行水深分区处理,分析了密度差异常数与外界因素的关系,得出密度差异常数也受地形起伏影响较大,为此提出了一种基于水深分区计算局部区间最优密度差异常数的GGM法,相比采用全局最优密度差异常数反演海底地形,该方法使反演精度有了明显提高。 相似文献
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