一种基于水深梯度原理的海底滑坡快速识别方法——以南海北部陆坡白云深水区为例

发布时间：2018-04-30 07:13

  本文选题：南海北部陆坡 + 海底滑坡　； 参考：《海洋学报》2017年01期

【摘要】：如何快速而准确的识别并提取海底滑坡的特征形态信息一直是海洋工程地质、特别是深水工程地质评价中所关注的问题之一。本文根据滑坡后形成的地形形态,基于水深梯度求值运算的原理,通过Matlab编程建立了一种快速识别海底滑坡的方法。以南海北部陆坡白云深水区为例进行海底滑坡的识别,并利用浅地层剖面做验证,结果显示这一方法是可行的,其最大的优点是滑坡识别速度快,对于规模小且数量多的滑坡识别效率较高。通过实测数据进一步的分析表明:(1)阈值的选取对识别结果有明显影响,阈值的选取需要结合其他物探资料(如浅地层剖面和声呐影像)综合判断来确定;(2)水深数据的空间分辨率会影响滑坡识别结果的准确度,合适的空间分辨率会提高识别结果的准确性。
[Abstract]:How to quickly and accurately identify and extract the characteristic and morphological information of submarine landslide has always been one of the concerns in marine engineering geology, especially in deep-water engineering geological evaluation. Based on the topography formed after the landslide and the principle of water depth gradient calculation, a fast method for identifying submarine landslide is established by Matlab programming. Taking the Baiyun deep water area on the northern slope of the South China Sea as an example, the identification of submarine landslide is carried out, and the shallow stratum section is used to verify it. The results show that this method is feasible, and its greatest advantage is that the identification speed of landslide is fast. For the small scale and a large number of landslide identification efficiency is higher. Further analysis of the measured data shows that the selection of the threshold value has a significant effect on the recognition results. The spatial resolution of the water depth data can affect the accuracy of the landslide identification results by combining with other geophysical data (such as shallow stratum profile and sonar image) to determine the spatial resolution of the water depth data. The accuracy of recognition results can be improved by appropriate spatial resolution.
【作者单位】： 国家海洋局第一海洋研究所海洋沉积与环境地质国家海洋局重点实验室;青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室;青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室;
【基金】：基本科研业务费专项资金——近50年来广西大陆岸线变迁及其与人类活动的关系(2014G05) 国家自然科学基金——南海北部陆坡峡谷区海底滑坡体的识别与年代界定研究(41506071) 国家重大科技专项——荔湾3-1及周边气田地质灾害风险评价研究(2011ZX05056-001-02)
【分类号】：P736;P642.22

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本文编号：1823593