共查询到18条相似文献，搜索用时 468 毫秒
1.
海底地形对开展海洋科学调查和研究十分重要。以多波束为主的回声测深技术测量成本高且效率低,几十年来仅实现了全球约20%的海床测绘。对于空白区（特别是深海区域）,可以借助重力异常和重力垂直梯度异常进行回归分析反演得到,但该方法得到的比例因子鲁棒性不强。为了解决这一问题,同时考虑到两种重力数据在表征海底地形长短波长的不同优势,本文结合滑动窗口赋权和稳健回归分析来反演海底地形。在太平洋皇帝山海域（35°～45°N,165°～175°E）的实验结果表明:在船测检核点处,本文构建模型的标准差为61.02 m,相比于单一重力数据反演模型,精度分别提高了14.92%（重力异常）和2.08%（重力垂直梯度异常）,能较好地反映皇帝海山链的地形走势。 相似文献
2.
3.
4.
5.
海底地形是全球地形的重要组成部分,对地球物理科学研究、经济活动等具有重要作用。基于Parker公式,利用卫星测高重力异常和船测水深数据,采用频域的方法反演了疑似马航MH370失事区域的留尼汪海域的10°×10°的海底地形。最后将反演的水深和船测水深、国际通用的海深模型ETOPO1作比较进行精度评估,结果表明:本文反演结果与船测水深相比误差平均值为-26.038 m,标准差为176.588 m;与ETOPO1相比,差异平均值为-33.541 m,标准差为160.769 m。这表明采用重力异常数据,结合船测数据能较高精度地反演海底地形。 相似文献
6.
卫星测高在海洋测绘中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了卫星测高数据在海山探测以及无图海域水深预测方面的应用。介绍了匹配滤波法检测海山的理论与方法，并研究了反演海底地形时的重力导纳理论以及滤波窗口和滤波函数的选择。实践表明，利用卫星测高数据反演海底地形的精度可优于水深的10％。 相似文献
7.
针对海底地形复杂程度分类问题,在考虑传统水深均值的基础上引入坡度和起伏度两个地形因子作为表征海底地形复杂程度的分类指标并进行量化,对水深数据空间分辨率进行统一,建立包含18种典型海底特征的海底地形复杂度分类库,利用BP神经网络对建立的分类库进行训练学习。为验证该方法的有效性和适用性,选取地形复杂度不同的4块实验区分别采用统计学方法和BP神经网络算法进行海底地形复杂度进行分类,对比发现该方法可以实现海区海底平坦、一般、复杂三种地形的自动识别与分类,并保留实验区海底地形复杂度细节信息。 相似文献
8.
重力梯度由低频、中频和高频信息构成,其高频信息主要受地形质量的影响,为了更好地利用地形数据获取重力梯度高频信息,提出一种全新的方法——高斯-勒让德积分法,根据模型算例和实测DEM数据验证了该方法的有效性。结果表明,高斯-勒让德积分法作为一种全新的解算方法,与传统的棱柱法和直接积分法相比,在一定的精度条件下解算效率更高,在重力梯度测量相对落后和重力资料欠缺的情况下,利用该方法由DEM数据来解算重力梯度的高频部分是可行的,相较于传统解算方法而言,其具有一定的优势。 相似文献
9.
10.
为了有效利用不同波段的光谱数据,改善反演一类水体叶绿素-a浓度的精度,文中提出了一种将主成分分析与BP神经网络相结合的反演方法。该方法利用主成分分析法对原输入空间进行重构,实现光谱数据压缩;利用BP神经网络实现压缩光谱数据与叶绿素-a浓度的自适应非线性映射。SeaBAM数据的实验研究表明,提出的方法与二次和三次经验算法相比,更具有普适性,且反演精度有所改善。 相似文献
11.
In this paper, we use a neural network to carry out angle-of-arrival (AOA) estimation in a multipath oceanic environment. In particular, the AOA problem is considered as a mapping from the space of AOA to the space of the sensor output. A neural network is used to determine the inverse mapping from the sensor output space to the space of AOA and this inversion is realized using a radial basis function (RBF) network. We will present the development of the RBF approach for AOA estimation. Simulations are carried out to understand the efficiency and performance of this method. Furthermore, real data are used to evaluate the RBF approach and the results demonstrate the robustness and effectiveness of this neural network method 相似文献
12.
针对海上条件下,对于实时定位应用,实时数据流无法下载的情况,文中提出一种基于RBF神经网络的卫星钟差预报算法,给出基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值的计算方法,采用滑动窗口的方法,用样本数据训练后的网络预测下一个历元的钟差值,依次往后训练网络直到预测完整个时间段,通过实验验证了算法的可用性。短期预报中,GPS预报精度在1 ns以下,BDS和GLONASS在2～3 ns左右;长期预报中,GPS预报精度在几十纳秒左右,而BDS和GLONASS在几百纳秒左右,文中给出了相应的结果分析。 相似文献
13.
作为破坏性最强的海洋灾害,风暴潮灾害每年都给我国沿海地区造成了巨大的经济损失,运用科学的方法模型合理预测风暴潮灾害经济损失对指导沿海地区的防灾减灾工作意义深远。本文基于风暴潮灾害的成灾特点建立了风暴潮灾害直接经济损失预评估指标体系,由于评估指标数据高度非线性,采用核主成分分析（KPCA）对高维非线性数据进行降维优化,并利用径向基函数（RBF）神经网络对降维后的数据进行训练,从而实现对风暴潮灾害直接经济损失的预测。选取广东省1996—2018年的32个风暴潮灾害损失样本对模型进行仿真测试,结果表明,KPCA-RBF预测模型集成了核主成分分析和径向基函数神经网络的优势,预测结果精度高,学习收敛速度快,对风暴潮灾害数据序列有较好的非线性拟合能力。 相似文献
14.
A neural-network approach to classification of sidescan-sonar imagery is tested on data from three distinct geoacoustic provinces of a midocean-ridge spreading center: axial valley, ridge flank, and sediment pond. The extraction of representative features from the sidescan imagery is analyzed, and the performance of several commonly used texture measures are compared in terms of classification accuracy using a backpropagation neural network. A suite of experiments compares the effectiveness of different feature vectors, the selection of training patterns, the configuration of the neural network, and two widely used statistical methods: Fisher-pairwise classifier and nearest-mean algorithm with Mahalanobis distance measure. The feature vectors compared here comprise spectral estimates, gray-level run length, spatial gray-level dependence matrix, and gray-level differences. The overall accurate classification rates using the best feature set for the three seafloor types are: sediment ponds, 85.9%; ridge flanks, 91.2%; and valleys, 80.1%. While most current approaches are statistical, the significant finding in this study is that high performance for seafloor classification in terms of accuracy and computation can be achieved using a neural network with the proper combination of texture features. These are preliminary results of our program toward the automated segmentation and classification of undersea terrain 相似文献
15.
为克服温度对溶解氧传感器的影响，对极谱型溶解氧检测系统的溶解氧电极激励源、高精度信号采样、软件标定和温度补偿等方面进行研究。通过对极谱型溶解氧传感器工作原理进行分析，设计了极谱型溶解氧传感器检测电路；根据溶解氧电极的温度特性，设计了基于NTC（负温度系数）热敏电阻的硬件温度补偿电路，并利用最小二乘法及RBF神经网络构建了软件温度补偿模型。利用饱和蒸馏水进行温度补偿实验，结果表明：经温度补偿后，该溶解氧检测系统的相对误差及采样波动均在1%以内，大大减小了传感器的非线性误差，测量精度和稳定性均可满足应用要求。 相似文献
16.
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
17.
基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。 相似文献