基于LOG算子的侧扫声呐海底线检测     

张济博  潘国富  丁维凤 《海洋通报》2010,29(3)

针对侧扫声呐数据采集的特点,提出了一种基于图像边缘检测技术中LOG算子的海底线检测新方法,用于准确检测海底线从而对侧扫声呐资料进行斜距改正。通过实验数据处理,表明该方法较传统方法具有明显的优势。  相似文献   

基于改进的粒子群优化神经网络算法的海平面变化预测分析     

张宇  贺小星  孙喜文 《北京测绘》2023,(1):131-136

针对验潮站潮位预报的需求，提出一种基于分群策略的粒子群优化神经网络(SSPSO-BP)的预报方法。该方法通过建立多个不同功能且具有交流能力的智能粒子群，经SSPSO和BP的两次优化，构建潮高预报模型。实验研究表明，SSPSO-BP模型在Oga站的潮位资料上高、低潮位间的时刻基本保持一致，高潮时刻最大潮高差为7.37 cm,低潮时刻最大潮高差为4.21 cm,该模型比标准BP神经网络及PSO优化神经网络在准确度和精度上有了很大的提高，其平均绝对误差、均方误差相较于BP神经网络分别提升了16.2%、79.2%,相较于PSO-BP神经网络提升了13.9%、79.6%。  相似文献   

普里兹湾虎鲸回声定位信号脉冲间隔特征分析          下载免费PDF全文

黄龙飞  吕连港  姜莹  刘宗伟  杨春梅 《海洋科学进展》2019,37(2)

根据2017年中国第33次南极科考期间获取的普里兹湾虎鲸声信号观测资料,采用Teager能量算子法对虎鲸回声定位信号进行了检测,并分析了其脉冲间隔的统计特征。对115段回声定位信号的参数分析结果显示:脉冲间隔的范围为10.5～183.5 ms,均值与标准差分别为67.5和27.6 ms。进一步分析,发现脉冲间隔数值的变化具有显著的规律性,根据拟合表达式可以将信号分成5种类型:加速型、减速型、匀速型、先减速后加速型、先加速后减速型。其中减速型的总体占比最高,为58.3%;其次为匀速型与加速型,分别为20.0%,14.8%;其余2类占比最低,均仅为3.5%。普里兹湾虎鲸回声定位信号脉冲间隔规律性变化可能是虎鲸调节其信号以适应活动海域多海冰环境的结果。此外,加速型、减速型、匀速型与先减速后加速型、先加速后减速型的脉冲间隔参数存在较大差异,且后2种类型的-3 dB带宽以及峰值频率与脉冲间隔存在显著的负相关关系,这表明虎鲸在发出后两种类型的回声定位信号时处理的情况与前3种类型相比可能更为复杂与特殊。  相似文献   

顾及轮廓信息和DRLSE模型的遥感影像瞬时水边线快速提取          下载免费PDF全文

杨志海  王广军  高智雄  冯磊  梁四海 《海洋科学》2023,47(4):79-88

针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题, 提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型的遥感影像瞬时水边线快速提取方法, 并将其应用于福建泉州附近海域瞬时水边线提取。首先,使用DRLSE模型提取地物轮廓信息, 以解决经典阈值方法水边线提取结果不连续问题; 其次, 利用DRLSE模型的初始矩形轮廓中心位置和周长信息, 对噪声点等轮廓进行自动剔除, 并提取多片水域, 以提高瞬时水边线提取后处理效率。研究结果表明:相较于泛洪算法、Canny算子和CV(Chan-Vese)模型, 应用本方法进行大陆海岸线瞬时水边线提取更高效, 且提取结果连续、精度更高。  相似文献