基于BP神经网络的海底地形复杂度自动分类方法研究          下载免费PDF全文

纪雪  周兴华  陈义兰  唐秋华  赵洪臣 《海岸工程》2016,35(4):32-41

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   

多波束海底声像图的形成及应用研究   总被引：6，自引：3，他引：3  

唐秋华  陈义兰  周兴华  杜德文 《海洋测绘》2004,24(5):9-12

在探讨多波束海底声像图形成原理基础上,重点研究多个扇面、多个条带的反向散射强度数据拼接、镶嵌方法,将海底反向散射强度值向图像灰度值转换,最后形成海底声像图,为海底地貌解译、海底目标物探测以及海底底质类型划分提供判读依据。  相似文献