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海底地形和海洋重力场在一定波段频率域上存在相关性,传统海底地形反演方法主要考虑海底地形与重力数据之间的线性关系,而忽略非线性项作用对反演结果的影响。基于此,提出了基于海底地形单元分区的BP神经网络反演方法,改善海底地形反演精度。选取东印度洋北部东经90°海岭附近海域(83°E～92°E,10°S～10°N)为实验区,利用船测水深、卫星测高重力等数据,根据地形特征将实验区分为海盆区和海岭区,使用BP神经网络方法分别进行海底地形反演,构建了实验区1′×1′局部海底地形模型。结果表明,基于地形单元分区的反演结果模型平均相对误差精度可达1.45%,比未分区的反演结果均方根误差降低了42 m,验证了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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基于2004—2010年渤海海底地形地貌调查资料,结合前人对渤海海底地形的认识,对渤海海底地形5个区(辽东湾、渤海湾、莱州湾、渤海中央盆地和渤海海峡)的地形及微地形,进行了全面的分析描述。并与1985年出版的渤海地形图进行比较,寻找渤海地形近几十年来的变化并分析其原因。分析表明:渤海海底地形平缓,从辽东湾、渤海湾和莱州湾三个海湾向渤海中央盆地及东部渤海海峡倾斜,平均水深18m;由于环境变化和人类活动,导致部分近岸海域的水深比40多a前的水深变浅,而渤海中央盆地发生侵蚀,水深加深。 相似文献
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基于多源水深数据融合的海底高精度地形重建 总被引：2，自引：0，他引：2
本文在研究多源水深数据构建技术的基础上,分析了张力样条插值算法和“移去-恢复”法的多源水深数据融合处理技术,基于该方法选取实验区,利用多波束、单波束、历史海图等多源水深数据进行高精度海底地形融合试验,并针对多源水深融合技术缺少误差评估的现状,利用split-sample方法对融合结果进行水深不确定性评估,形成融合结果的可靠性空间分布。结果表明该方法无论是在数据稀疏区还是高密度区都达到了较好的融合效果,既保留了高分辨率水深数据的细节信息,又较真实的反映了研究区海底地形特征,且构建的海底地形精度可靠,误差百分比集中在0.5%。本文整套数据融合和结果评估方法可为多源水深数据融合的海底高精度地形构建提供借鉴和参考。 相似文献
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为检验评估外版海图水深表达海底地形的准确性,利用外版海图和参照数据的水深分别构建Delaunay三角网,对海底特征地貌形态进行提取,设计了位置、表面积、体积相似度指标,对外版海图和参照数据表达同一处特征地貌的相似程度进行了量化。实验结果表明:所提方法可以有效提取海底地形中的特征地貌,所提相似度指标可以较为合理地反映外版海图和参照数据表达同一处特征地貌的相似程度,可为把握外版海图水深表达海底地貌的准确性、进而定量评估其质量提供参考依据,克服了传统经验方法只能进行定性评估分析的不足。 相似文献
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1999年完成的中山锚地高精度水深地形勘测,测量了锚地,调查了部分周边水深地形,取得较完整的测深数据,据此编绘了勘测锚地水深地形图。利用测区外的部分测绘资料使我们有机会可以审视和概略研究中山站附近的海底地形特征。继之对中山站附近的海底地形特征进行了研究,并在区内选取了有代表性的1条剖面进行了剖析。分析研究表明：中山站海湾地形复杂,地形类型多样：台地、水下山丘、峡谷,从陆向海倾斜。受冰体运动的影响,发育了SN向沟谷,自大陆向海中发散;海底地形陡峭,峡谷上穿切冰盖外沿,下达深海,其峡谷内在平坦的背景上仍然发育有水下低丘。 相似文献
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Seabed Classification Using BP Neural Network Based on GA 总被引：4，自引：0，他引：4
INTRODUCTIONUnderwaterremotesensingtools,suchasmulti beam ,sidescansonar,sub bottom pro file ,video ,etc .,arenormalmeanstoexploreseabed .Foreaseofnotation ,sidescansonarim ageisusedtodemonstrateseabedimage .Sidescansonarisakindofhigh resolutionimagingandcancontinuouslymonitorthechangesofseafloor.Inordertorelievetechniciansfromhardhandwork ,theautomaticclassificationbycomputerisneeded .Differentfromthespatialremotesensingimage ,underwatersonarimageistheformernon multi spectralimage .Theo… 相似文献
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Designing a representative network of high seas marine protected areas (MPAs) requires an acceptable scheme to classify the benthic (as well as the pelagic) bioregions of the oceans. Given the lack of sufficient biological information to accomplish this task, we used a multivariate statistical method with 6 biophysical variables (depth, seabed slope, sediment thickness, primary production, bottom water dissolved oxygen and bottom temperature) to objectively classify the ocean floor into 53,713 separate polygons comprising 11 different categories, that we have termed “seascapes”. A cross-check of the seascape classification was carried out by comparing the seascapes with existing maps of seafloor geomorphology and seabed sediment type and by GIS analysis of the number of separate polygons, polygon area and perimeter/area ratio. We conclude that seascapes, derived using a multivariate statistical approach, are biophysically meaningful subdivisions of the ocean floor and can be expected to contain different biological associations, in as much as different geomorphological units do the same. Less than 20% of some seascapes occur in the high seas while other seascapes are largely confined to the high seas, indicating specific types of environment whose protection and conservation will require international cooperation. Our study illustrates how the identification of potential sites for high seas marine protected areas can be accomplished by a simple GIS analysis of seafloor geomorphic and seascape classification maps. Using this approach, maps of seascape and geomorphic heterogeneity were generated in which heterogeneity hotspots identify themselves as MPA candidates. The use of computer-aided mapping tools removes subjectivity in the MPA design process and provides greater confidence to stakeholders that an unbiased result has been achieved. 相似文献
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基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法 总被引：2，自引：2，他引：0
利用粒子群优化算法（PSO）较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。 相似文献
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水深是反映海底地形地貌的最基础要素,对缺失的水深点进行准确的插值能帮助有效地表达海底地形地貌起伏形态。针对海底地形变化复杂的区域,传统的反距离加权插值法存在只考虑样本水深点与待插值水深点之间的距离,而忽略了样本水深点之间的空间相关性的问题。本文提出了一种顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法。该算法首先对离散的水深点构建特征水深线,在特征水深线的基础上,提取特征水深线上的特征点作为特征水深点;然后在所有样本水深点到待插值水深点距离之和不变的约束下,提出距离重分配的量化指标;最后构造出一个顾及特征水深点距离重分配的IDW插值算法模型。实验结果表明,在海底地形变化复杂的区域,顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法与传统的IDW、自然邻域插值、样条函数插值算法等相比,能有效提高水深点的插值精准度。 相似文献
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T. Bekkby H.C. Nilsson F. Olsgard B. Rygg P.E. Isachsen M. Isus 《Estuarine, Coastal and Shelf Science》2008,79(4):631-636
Macrofauna composition and diversity in soft sediments are commonly used as “health indicators” in various pollution monitoring programmes worldwide. Hence, finding a modelling method for predicting the presence of soft sediments and enable production of digital maps of where soft sediments are likely to be found would be valuable for developing a cost-effective sampling design. This study presents a first-generation model that can predict where to find soft sediments in coastal areas with a complex topography and a mosaic of seabed habitat types. We used geophysical data that were quantitative, objectively defined (through GIS modelling) and integrated over time. We analysed, using a Generalised Additive Model (GAM) and the model-selection approach Akaike Information Criterion (AIC), the influence of in-situ measured depth and GIS-modelled terrain structures, wave exposure and current speed on the distribution of soft sediment measured using a Sediment Profile Image (SPI) camera. Our analyses showed that the probability of finding soft sediment was best determined by depth, terrain curvature and median current speed at the seafloor. These predictors were used to develop a spatial predictive GIS-model/-map (for parts of Skagerrak, Norway, with a spatial resolution of 25 m × 25 m) of the probability of soft seabed occurrence. 相似文献
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数字水深模型是对海底表面形态的数字化表达,传统的网格数字水深模型存在不能根据海区水深变化情况自动调节内插水深间隔的不足,提出了以深度极限误差作为判断标准,顾及海底地形变化的补深补浅方法,并在此基础上构建了相应的狄洛尼三角网。 实验证明:与传统的最浅点抽稀规则格网方法相比,所提方法更能合理的反映出海底地形的实际变化情况,并明显改善 DDM 精度。 相似文献
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通航水深是船舶在某时段沿着一定航线通过特定区域的最浅水深,对船舶的安全航行具有重要意义。海图测绘时将水深归算至深度基准面,由验潮资料求得,而潮汐值是通过临近区域发布的潮汐表来进行推算,由此获得的通航水深精度不
高,且不同港区之间采用深度基准不统一,所以无法为船舶提供精确、连续的通航水深。本文提出了一种基于高精度 GNSS的通航水深测量方法,直接测量海底高程,通过精密数值模型模拟海面高程,由此获得通航水深,并提出了实时通航水深的应用模式。为了建立与陆地地形相衔接的海底地形模型,以 CGCS2000 参考椭球面为垂直参考基准面,深度基准面采用 POM（Princeton Ocean Model） 模式进行潮波数值模拟的方法构建。实验结果显示：数值模型精度较高,构建的深度基准面误差在5 cm 以内。本文提出的方法改变了传统的通航水深测量及服务模式,提供高效率、高精度通航水深、海图水深数据,可为船舶用户提供实时动态水深服务。 相似文献
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