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海底表层底质分布信息的准确获取在构建海洋基础地理数据库中发挥着重要作用。目前,多波束是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,基于多波束测深和反向散射强度数据所派生的声学特征被广泛应用于底质分类建模。然而,随着特征维度的增加,特征空间中存在的无关和冗余特征严重影响底质分类精度。为了定量评估声学特征对底质类别的表征能力,并消除无效特征对分类结果的干扰,本文提出了基于多维度声学特征优选的海底底质分类方法。首先,结合实际底质样本的物理属性对多维特征进行排序和优选,排除冗余和无关特征。其次,分别应用支持向量机、随机森林和深度信念网络构建海底底质监督分类模型。通过利用爱尔兰海南部多波束调查数据和实地取样信息进行试验,结果表明提出方法对海底底质的总体分类精度和Kappa系数分别最高达到了86.20%和0.834,相较于主成分分析和熵指标特征选择方法有明显提高,突出了该方法在海底底质探测及制图的应用潜力。 相似文献
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介绍了一种液压驱动贯入式海底沉积声学原位测量系统的电路控制单元的研究实现过程,以及该控制单元在南海北部海底沉积声学调查中的应用。该电路控制单元以Cortex-A8处理器为核心,集成大容量FLASH存储器,与单片机接口控制板进行串口通讯,实现对声学发射采集单元和机械液压贯入单元的可视化控制和监测。基于该电路控制单元,海底底质声学原位测量系统兼具自容式和在线式两种工作模式,可自容记录或实时采集声学原位测量单元在海底的工作状态数据、海底沉积物声速和声衰减系数等声学特性数据。该声学原位测量系统的实验室联调及南海海试结果表明,使用该电路控制单元对海底底质声学测量过程的监测与控制是有效的,对精确获取海底底质的原位声学特性有重要作用,可以促进海底底质声学原位测量系统的产品化。 相似文献
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针对底质测量方式和应用需求的不断增加,构建海底底质测量数据处理技术体系,从梳理海底底质测量现状、方式和特点、数据处理方法等方面,分析和总结了海底底质测量数据处理技术体系的设计思路和建设策略,为体系的系统性、规范性数据处理提供了理论依据,为底质测量数据处理的全面开展提供前瞻性、有针对性的参考意见。研究现场采样、声学测量等数据获取方法的特点和优缺点,设计底质数据从获取端到应用端的处理流程和体系架构,重点关注数据的定量、定性分析和数据融合处理,提出了一套海底底质测量数据处理解决方案。 相似文献
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针对目前海底底质分类要素单一造成的底质分类类别不够细致和底质信息获取效率低等问题,提出一种顾及声图纹理特征的海底底质分类方法,综合利用海底底质来源、地理等属性以及声图纹理特征等分类要素,进一步细化海底底质类别,解决了海底底质分类信息混淆或表达不充分等问题。实例数据分析表明,该分类方法克服了传统方法单一考虑底质粒度信息的缺点,可以真实反映海底底质的时空变化特性以及一定范围内的表面起伏特征,并且所包含的海底底质分类信息量更全面,从而可以为用户提供直接形象的海底底质信息。 相似文献
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浅地层剖面仪发射的声脉冲能够穿透海底面进入沉积层内部,其回波中携带了丰富的底质信息。地声模型是底质声学与物理性质关系的数学描述,广泛用于海底声学与地声反演研究。本文通过对浅地层剖面数据的处理、解译得到海底反射系数,与考虑底质松密影响的改进Biot-Stoll模型相结合,提出底质反演新方法并开展实例验证。研究结果表明：通过对浅地层剖面原始记录的读取、解译,提取反射波振幅,并结合设备声源级,可有效求取海底反射系数。通过引入相对密度改进孔隙度计算公式,进而在基于Biot-Stoll模型构建海底反射系数和底质平均粒径关系过程中进一步考虑了底质松密的影响。基于山东威海某海域及文献的算例均显示,本文提出的改进地声模型可缩小底质反演与实测结果之间的相对误差、提升基于浅地层剖面数据的海底底质地声反演精度。 相似文献
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济州岛南部海域海底声呐图像分析与声学底质分类 总被引：2，自引：2，他引：0
东海北部外陆架靠近济州岛南部海域,是黄海槽向冲绳海槽延伸的部分,属于黑潮分支黄海暖流的通道入口,分布着脊槽相间的海底底形,对其海底声呐图像的处理分析及声学底质分类的分析研究,有助于了解该通道海底底形表层纹理特征及沉积物分布规律。基于在济州岛南部海域获取的多波束声呐数据,应用图像处理技术和方法,对数据进行了处理,获得了海底声呐影像图,并对其表层纹理特征进行了描述和分析;同时,基于多波束反向散射强度数据,结合19组海底地质取样数据,建立研究区海底反向散射强度与沉积物粒度特征之间的统计关系模型,并以改进的学习向量量化神经网络方法,实现对海底粉砂质砂、黏土质砂以及砂-粉砂-黏土3种底质类型的快速自动分类识别。 相似文献
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在总结了目前海底底质分类研究的基础之上,率先提出利用计算机数值模拟技术对海底底质进行分类识别研究。相较于目前海底底质分类研究中所使用的水槽实验法,提出采用计算机数值正演技术模拟实际地震勘探中数据采集过程。在分类识别算法上,分别采用支持向量机(SVM)和模糊C均值聚类(FCM)算法对采集的数据进行分类,为使支持向量机分类识别率达到最大,引入差分进化算法对支持向量机中关键参数进行最优化搜索,并研究了向原始地震记录中加入10%,30%,50%的高斯白噪音时算法的稳定性。在分析了这两种算法分类识别的正确率及其各自的优缺点后,提出了海底底质分类识别的两步法,即(1)先利用模糊C均值聚类进行一粗糙的预测分类,在每一类中挑选聚类性较好的数据作为支持向量机的训练样本;(2)将上一步中筛选的样本作为支持向量机的训练样本,并用差分进化算法优化支持向量机分类参数,再利用训练好的支持向量机对其余数据做预测分类。鉴于计算机数值模拟的可重复性、高效快速性及本文提出的模糊C均值聚类-支持向量机方法的鲁棒性,为便于开展进一步研究,归纳总结了一套行之有效的采用计算机数值模拟技术开展海底底质分类识别研究的一般化流程。 相似文献
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Currently, conventional forecasting methods of well-to-seismic integration are unable to identify turbidite channel sandstones due to scarcity of well data in deepwater areas, small geophysical differences between sandstones and mudstones of turbidite channels and strong sandstones heterogeneity. The reservoir prediction of deep-water turbidite channels is still a difficult issue in deep-water research. On the basis of previous studies, we propose a new technology named “reservoir prediction of deep-water turbidite sandstones with seismic lithofacies control” in view of the characteristics of deep-water turbidite sandstones. This new technology improves the reservoir prediction of complex sedimentary systems after classifying seismic lithofacies and connecting lithofacies with rock-physics. Furthermore, it can accomplish the genetic classification statistics of rock-physics, improve conversion accuracy of seismic elastic parameters/reservoir parameters and achieve the quantitative reservoir prediction under the double control of seismic geomorphology and seismic lithofacies. The C block of Lower Congo Basin is characterized by few well data, complex lithology but high resolution-seismic. We use the technology to predict the reservoirs of this area and have achieved excellent results. This has great significance for the later exploration. 相似文献
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近35年来,多家高校、科研机构和政府管理部门在大亚湾潮下带和潮间带进行了软体动物群落生态、种群生态和污染生态研究,揭示了不同生境软体动物的物种数、栖息密度和生物量的时空变化,为渔业生产和生态评估提供了基础资料。但早期有关文献难觅、信息不畅,导致软体动物分类存在同物异名和异物同名现象,一些中文学名和拉丁文学名张冠李戴,历史数据之间缺乏可比性等。作者提出了几点研究展望:(1)加强软体动物分类基础研究和科普宣传;(2)建立软体动物群落生态大数据式研究规则;(3)建立软体动物数据库;(4)人工智能及其他新技术和新方法的引入。本文可为科技工作者制订较完善的研究计划以及获得更精准的研究结果提供参考,可为政府部门提供决策依据。 相似文献
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A new highly precise source of data has recently become available using multibeam sonar systems in hydrography. Multibeam sonar systems can provide hydrographic quality depth data as well as high-resolution seafloor sonar images. We utilize the seafloor backscatter strength data of each beam from multibeam sonar and the automatic classification technology so that we can get the seafloor type identification maps. In this article, analyzing all kinds of error effects in backscatter strength, data are based on the relationship between backscatter strength and seafloor types. We emphasize particularly analyzing the influences of local bottom slope and near nadir reflection in backscatter strength data. We also give the correction algorithms and results of these two influent factors. After processing the raw backscatter strength data and correcting error effects, we can get processed backscatter strength data which reflect the features of seafloor types only. Applying the processed backscatter strength data and mosaicked seafloor sonar images, we engage in seafloor classification and geomorphy interpretation in future research. 相似文献