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71.
基于南黄海西部日照至连云港海域200件表层沉积物样品的粒度分析结果,划分了沉积分区,探讨各分区的沉积物来源、长期运移趋势、沉积分区的成因和可能的搬运机制。结果表明,日照至连云港海域可划分为4个沉积分区,分别为中部海侵沉积区、西北部的日照近海现代沉积区以及南部的苏北废黄河水下三角洲和连云港沿海侵蚀再沉积区,特点为:1)海侵沉积区表层沉积物几乎全部为粉砂质砂,砂含量平均可达64%(剔除砾组分)。钙质结核砾石分布广泛,尤其富集在20m以深海域。该层砂质碎屑是全新世早期海侵作用的产物,应归为海侵沉积,其物源来自于原地出露的晚更新世古湖沼相或古河流相沉积物,因而具有继承性特征。2)日照近海沉积区为全新世现代沉积,沿日照海岸呈狭长带状分布,主要是砂质粉砂和粉砂。3)苏北废黄河水下三角洲的北界位于连云港埒子口外,水下三角洲前缘陡坡在120°E附近大约位于水深23m处。水下三角洲废弃后夷平作用较为显著。地势较高的水下台地剥蚀强烈,表现为硬质底的出露;而在水深相对较大或水动力较弱的局部区域,侵蚀物质再次沉积。剥蚀亚区沉积物为具有单峰态粒度曲线的粉砂质砂,而侵蚀再沉积亚区则为具有双峰态粒度曲线的砂质泥、砂质粉砂和粉砂质砂,两者差异明显,在沉积物组成和粒度参数分布图上呈现条块分割的现象,这实际上反映了夷平过程中剥蚀亚区和再沉积亚区的伴生关系。4)连云港沿海沉积区以具有双峰态粒度曲线的砂质泥和砂质粉砂为主,是淤泥质海岸侵蚀物质离岸搬运后与砂质沉积物混合改造的结果,实质上应为变余沉积。
相似文献72.
BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。 相似文献
73.
基于交互多模型的水下目标跟踪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
According to the requirements of real-time performance and reliability in underwater maneuvering target tracking as well as clarifying motion features of the underwater target, an interacting multiple model algorithm based on fuzzy logic inference (FIMM) is proposed. Maneuvering patterns of the target are represented by model sets, including the constant velocity model (CA), the Singer mode~, and the nearly constant speed horizontal-turn model (HT) in FIMM technology. The simulation results show that compared to conventional IMM, the reliability and real-time performance of underwater target tracking can be improved by FIMM algorithm. 相似文献
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水下文化遗产的管辖权和所有权是两个不同的概念。管辖权专指管理和处置,强调管理;所有权专指占有、使用、收益、处分,强调归属。因水域及财产性质的不同,二者所处地位有所差异。对二者加以区分后,有利于水下文化遗产的保护和管理,处理水下文化遗产纠纷。 相似文献
78.
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,51(12)
水下极低频电磁信号探测在深远海探测领域应用前景广阔,然而极低频电磁信号易受海流运动感应电磁噪声影响,为了拓展极低频电磁探测在海洋中的应用,需要通过信号处理的方式压制噪声,提高信号信噪比。小波分析具有多分辨率分析及时频局部化的优势,适于处理海水运动感应电磁噪声等非平稳信号,本文将海流感应电磁场特征引入小波分析中,基于正演模拟及小波系数分析确定阈值的小波阈值去噪方法压制噪声,利用合成的包含大地电磁信号、海流感应电磁噪声的极低频信号进行实验,并利用南黄海海域电磁信号探测试验数据进行验证。研究结果表明,噪声压制后的极低频信号信噪比明显提高,信号在时频域识别能力得到改善。 相似文献
79.
为了探究连续运行参考站网的实时动态相对定位(continuously operating reference stations-real time kinematic,CORS-RTK)无验潮技术在海岸带水下地形测量精度问题,以单波束测深数据为例,通过对比分析主测线与检查线交叉点误差以及有验潮和无验潮重合点误差两种方式... 相似文献
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水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。 相似文献