沉积物粒度组分空间预测的神经网络残余kriging方法

针对近海表层沉积物粒度组分空间变异的尺度差异性,提出了基于广义回归神经网络残余kriging的沉积物粒度组分空间预测方法,并以海州湾沉积物粒度数据为基础,分析了其在沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图中的应用效果。结果表明,广义回归神经网络残余kriging方法能够获得比普通kriging方法更高的沉积物粒度组分空间预测精度,并且其底质类型的总体空间预测精度达到85%以上,相应的Kappa系数也在0.8以上,显示底质制图的预测类型与样本的实测类型具有较高的一致性。新方法对于开展定量化的沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图具有参考价值。     

海洋底质类型图矢量化智能制作技术研究

海洋底质类型图是海洋学研究重要的基础图件之一。针对现有海洋底质类型图制作方法存在的问题,本文利用随机森林算法,对作图数据网格点处的底质类型进行预测,并基于ArcGIS矢量操作功能改进了底质类型面要素生成与平滑方法,解决了常规成图方法存在的锯齿状边界、后期修改不方便等问题,开发了海洋底质类型图矢量化智能制作技术。利用渤海区域沉积物粒度数据开展应用试验,结果表明,在缺乏沉积物组分信息的情况下,该方法可以获得较好的制图结果,具有一定的实用价值,是对传统底质类型图制作方法的补充与改进。     

汕头海域海底光缆路由条件及评价

根据在东南亚至日本海底光缆汕头段（300m水深以浅）路由勘察中所获得的多波束、侧扫声纳、浅地层剖面、柱状取样等资料,结合勘察区的自然环境特征,对路由区的自然环境条件、海底工程地质条件进行了详细的分析,并对该段路由条件进行了综合评价。研究表明,此段路由在大陆架区域路由条件较好,适合海底光缆的铺设;在大陆架与大陆坡结合带路南条件相对较差,应做好应对措施。     

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。     

基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用

针对海底质地的特点,利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数,K-L变换对海底底质图像进行降维,采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类,对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得理想的效果。     

基于Voronoi的海洋底质区域划界方法研究

在对Voronoi特性进行分析的基础上,运用Delaunay规则实现了海洋底质数据点的三角网化,从而间接生成了Voronoi图,再经过邻近区域的合并处理得到理想的底质划界区域。     

渤海湾南堡海域潮流动力地貌特征

渤海湾南堡海域的潮流动力地貌特征较为复杂.近几年随着冀东南堡油田的开发,在南堡近岸海域兴建了3个较大的人工岛,研究该海域的潮流动力地貌特征将会对该海区的人工岛建设等工程具有重要意义.利用实测的该海区的潮位、海流、侧扫声纳、底质取样等资料,对南堡油田3个人工岛所处海域的潮流地貌特征进行了研究和分析,推测测区内沙坝的运移特...     

海洋底质测量专用标准规范研究

研究海洋底质测量专用标准体系构成及作业规范技术要点.分析专用海洋底质测量的任务构成和技术特点,依据底质测量的专用需求和国内外底质测量技术规范与数据格式标准的发展趋势,对海洋底质测量专用标准体系构成、数据格式标准及作业技术规程进行了探讨.     

黄河三角洲埕岛海域底质特征与泥沙净输运研究

本文通过对黄河三角洲埕岛海域146个表层样的粒度分析,表明该区有5种沉积物类型,以砂质粉砂为主体,呈斑块状分布,极细砂与粗粉砂是沉积物的主要粒级,普遍分选差。运用"粒径趋势"分析的方法,分析探讨了埕岛海域表层沉积物净输运趋势。研究区的沉积物的净输运趋势大致以12 m水深为界,深水区沉积物的净输运趋势向岸,12 m以浅海域的沉积物具有离岸的净输运趋势,说明深水区沉积物受冬季风浪作用向岸运移作用显著,12 m以浅海域的沉积物受夏季风浪作用离岸运移作用显著,沉积物运移的季节变化已成为研究区海域沉积物净运移的主要控制因素。