本文關(guān)鍵詞：基于多波束數(shù)據(jù)的海底底質(zhì)及地形復(fù)雜度分類研究　出處：《國家海洋局第一海洋研究所》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著聲學(xué)探測技術(shù)的不斷發(fā)展,多波束測深系統(tǒng)憑借其全覆蓋、高精度、高分辨率等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于海底地形地貌測繪、海底底質(zhì)勘探等海洋探測研究中。多波束測深系統(tǒng)主要記錄有水深數(shù)據(jù)、聲強數(shù)據(jù)和水柱數(shù)據(jù)三種重要信息,其中水深數(shù)據(jù)主要用來描述海底地形起伏和地貌形態(tài)變化;聲強數(shù)據(jù)是海底介質(zhì)散射、反射信號的反映,可以用來研究海底底質(zhì)的類別和分布;水柱數(shù)據(jù)涵蓋了聲波在水體傳播過程中的全部反射、散射聲信號,可用來研究整個水體中的聲學(xué)特征。本文就多波束測深系統(tǒng)采集的聲強數(shù)據(jù)和水深數(shù)據(jù)在海底底質(zhì)分類和海底地形復(fù)雜度分類中的應(yīng)用進行了研究,主要工作如下:(1)闡述了多波束數(shù)據(jù)開展海底底質(zhì)和地形復(fù)雜度分類研究的意義,對國內(nèi)外基于多波束數(shù)據(jù)進行海底底質(zhì)和地形復(fù)雜度分類的研究現(xiàn)狀進行了詳細的梳理,并歸納總結(jié)其在數(shù)據(jù)處理、分類指標(biāo)建立以及分類庫構(gòu)建等方面存在的問題和不足。(2)介紹了多波束測深系統(tǒng)的基本原理與系統(tǒng)組成,并解釋了基于多波束反向散射數(shù)據(jù)進行海底底質(zhì)分類的原理。(3)給出了詳細的多波束反向散射強度數(shù)據(jù)處理與分析流程,對水深數(shù)據(jù)進行擬合延伸實現(xiàn)了聲強數(shù)據(jù)全提取,完善了顧及地形坡度的聲照面積改正;對濾波方法進行比較,選取維納濾波進行聲強數(shù)據(jù)、水深數(shù)據(jù)濾波,選取雙邊濾波方法進行多波束聲納圖像濾波;加入中央波束改正,構(gòu)建了較為完善的聲能補償改正模型;分別采用反距離加權(quán)插值、樣條函數(shù)插值和克里金插值方法進行多波束聲納圖像重采樣,比較不同方法的優(yōu)缺點;對多波束聲納圖像特征提取進行了歸納總結(jié)。(4)利用灰度共生矩陣分別提取多波束聲納圖像的角二階矩、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距和協(xié)方差6項紋理特征,加上圖像灰度信息共7維特征值作為分類特征信息,分別基于ISODATA、SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法進行底質(zhì)分類。(5)將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)應(yīng)用到海底底質(zhì)分類中,在詳細介紹CNN分類工作原理的基礎(chǔ)上提取10項圖像紋理特征,加之3維統(tǒng)計特征和3維聲強灰度信息共16維特征值進行底質(zhì)分類,對ISODATA、SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CNN四種方法分類結(jié)果進行比較,分析不同算法的優(yōu)劣,得出CNN分類結(jié)果優(yōu)于其它三種算法。(6)建立角度響應(yīng)分析模型(AR)進行海底底質(zhì)分類。提取泥質(zhì)砂、礫石、基巖、細砂和砂質(zhì)泥、粗砂六類底質(zhì)的角度響應(yīng)曲線,提取7項統(tǒng)計特征和4項Hellequin L模型參數(shù)特征組成11維特征參數(shù),利用距離最小方法實現(xiàn)底質(zhì)分類,每一類底質(zhì)分別選取100Ping數(shù)據(jù)對建立的角度響應(yīng)分析模型有效性進行檢驗。(7)海底地形復(fù)雜度研究,在傳統(tǒng)單一分類指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入地形坡度和起伏度作為新的分類指標(biāo),并進行量化引入到海底地形復(fù)雜度分類中,詳細介紹二維模式復(fù)雜度方法在海底地形復(fù)雜度分類中的應(yīng)用,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立18種地形的特征數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)海底地形復(fù)雜度的自動劃分,實驗驗證表明該方法分類精度高,不僅能實現(xiàn)地形復(fù)雜度定性分類還能進行定量分析,具有明顯的分類優(yōu)勢。
[Abstract]:With the development of acoustic detection technology , the multi - beam bathymetric system has been widely used in ocean exploration research , such as submarine topography survey and seabed sediment exploration by virtue of its advantages of full coverage , high precision and high resolution . ( 4 ) Using the gray - scale co - occurrence matrix to extract the angular response curve , the contrast , the correlation , the entropy , the inverse gap and the covariance of the multi - beam sonar image respectively .

【學(xué)位授予單位】：國家海洋局第一海洋研究所
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P714

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本文編號：1371658