深度学习在水声目标识别中的应用研究     

王培兵  彭圆 《数字海洋与水下攻防》2020,3(1):11-17

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分，是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题，研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先，介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后，对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析，并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后，指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约，此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。  相似文献   

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究     

陈霄燕  潘军  邢立新  蒋立军  孙也涵  仲伟敬  范博文 《地球信息科学学报》2019,21(12):1867-1876

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   

基于地铁刷卡数据的乘客特别出行行为研究 ——以武汉市地铁1、2、4号线为例     

郭文露  刘艳芳  刘子靖  陈龙  刘耀林  彭明军 《测绘地理信息》2019,44(2):29-33

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中国短毛藻属Elachista的分类学Ⅱ——包括1个新种     

丁兰平  刘金梅  姜晶晶  栾日孝  黄冰心 《广东海洋大学学报》2019,(4)

【目的】研究采自我国沿海岸的褐藻门短毛藻科Elachistaceae短毛藻属Elachista的分类。【方法】对采自我国沿海岸的短毛藻进行形态学鉴定,描述新种的形态特征以及其他分类学信息,并与相似种进行比较。【结果】鉴定出长海短毛藻E. changhaiensis Luan et Ding、短毛藻E. fucidola (Velley) Areschoug、暗色短毛藻E. fusca Luan et Ding和细枝短毛藻E. tenuissima Luan et Ding sp. nov.等4个种,含新种1个。细枝短毛藻藻体暗褐色,半球形,直径4～5 mm;基部由薄壁细胞组成基垫;同化丝可分成长同化丝和短同化丝,长同化丝较短,长1～2 mm,由63～128个细胞组成,直径6.0～9.5μm;短同化丝较长70～225μm,直径3.5～6.0μm。单室囊囊状,多室囊线状。模式标本存在中国科学院海洋研究所海洋生物标本馆(AST)。  相似文献   

地理图像信息阅读能力的培养策略     

周娟 《地理教学》2019,(10)

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西太平洋马里亚纳海沟附近海山的金相柳珊瑚属(珊瑚虫纲:软珊瑚目:金柳珊瑚科)二新记录种     

徐雨  李阳  徐奎栋 《海洋科学》2019,43(6):1-5

为探究热带西太平洋海山生物多样性,2016年利用"发现"号遥控无人潜水器(ROV)对西太平洋马里亚纳海沟附近的M2海山进行了采样调查,其中获得了3个深水金相柳珊瑚样本。通过光学显微镜和扫描电镜观察,鉴定其为黑发金相柳珊瑚Metallogorgia melanotrichos(WrightStuder,1889)和长刺金相柳珊瑚Metallogorgia macrospina Kükenthal,1919。这两种金相柳珊瑚均为该区域的新记录种,对其作了详细的形态描述,并依据特征性状对该属所有物种作了分类检索。  相似文献   

海洋环境安全数据分类体系研究     

宋晓  韩璐遥  梁建峰  崔晓健 《海洋信息》2019,34(1)

分析海洋环境安全数据的来源和资料类型等属性,开展海洋环境安全数据分类管理体系研究,参考海洋环境分类方法,结合海洋动力灾害、海洋生态灾害、海上突发事件等海洋环境安全事件特征,制定对应的海洋环境安全数据分类方法;按照数据来源、学科要素、业务领域、功能用途等特征,开展海洋环境安全数据的体系设计和分类细化,为海洋环境安全数据的存储、管理和应用提供参考。  相似文献   

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波     

陈博伟  庞勇  李增元  卢昊  梁晓军 《地球信息科学学报》2019,21(6):898-906

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。  相似文献   

高速铁路无砟轨道地基泥岩膨胀性分类分级研究     

薛彦瑾  王起才  马丽娜  张戎令  代金鹏  王强 《岩土力学》2020,41(9):3109-3118

红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩，其含有微量黏土矿物，易遇水软化、失水崩解，具有一定膨胀性，是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素，故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此，选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标，通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料，提出了泥岩膨胀等级分级标准，采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重，基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明：直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化，克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷；室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。  相似文献   

高分六号遥感卫星新增波段下的树种分类精度分析     

张沁雨  李哲  夏朝宗  陈健  彭道黎 《地球信息科学学报》2019,21(10):1619-1628

高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法（Feature Space Optimization,FSO）和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段（8波段）的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明：在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。  相似文献