基于BP神经网络的海底地形复杂度自动分类方法研究

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。     

多波束反向散射强度数据处理研究

在探讨多波束测深系统反向散射强度与海底底质类型的关系基础上,研究影响反向散射强度的各种因素,主要分析了海底地形起伏、中央波束区反射信号对反向散射强度的影响,并给出了消除这些影响的方法;将处理后的“纯”反向散射强度数据镶嵌生成海底声像图,为海底底质类型划分以及地貌解译提供了基础数据和辅助判读依据.     

多波束海底声像图的形成及应用研究

在探讨多波束海底声像图形成原理基础上,重点研究多个扇面、多个条带的反向散射强度数据拼接、镶嵌方法,将海底反向散射强度值向图像灰度值转换,最后形成海底声像图,为海底地貌解译、海底目标物探测以及海底底质类型划分提供判读依据。     

一种联合单波束测深的侧扫声呐海底线提取方法

论述了侧扫声呐的成像原理,针对目前常用侧扫声呐系统数据采集的相关特性,结合实际工程应用,提出了一种联合单波束测深的侧扫声呐海底线提取新方法,以便在数据后处理时进行快速准确地斜距改正。利用实测数据验证了该方法的有效性,并与成熟商用软件的提取结果和阈值法提取结果进行对比分析,结果表明该方法具有一定的可行性和优势。     

多波束水体数据对台西南盆地天然气水合物的揭示

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。     

多源水深数据融合的近海数字水深模型构建

针对近海多源水深数据来源复杂,密度不均匀的特点,提出了构建近海数字水深模型的方法.首先选择合适的插值方法建立多分辨率的数字水深模型,然后采用叠加融合多分辨率网格的方法建立最终的高分辨率数字水深模型.以渤海海区的部分多波束、单波束数据为例,分别采用克里金法、连续曲率张力样条法和狄洛尼三角网法三种插值方法,结合模型融合建立...