基于海底声学图像的底质分类软件设计与实现
发布时间：2021-01-05 12:02
伴随海洋信息技术的发展,海洋资源的探测与开发越来越被人们所重视。人们逐步放弃费时费力的传统人工取样方式,开始利用海底沉积物的声学特征选用更高效的声学遥感探测技术手段实现海底底质的自动分类。通过声学探测设备可以获取大量的海底反向散射强度数据,在此基础上生成的海底声学图像可以为底质分类提供有效可靠的数据来源,因此开发具有自动划分底质类型功能的数据后处理软件就具有了重要的意义。本文围绕基于海底声学图像的特征提取与分类识别方法展开研究,结合模式识别流程和软件工程技术开发出一款底质分类与可视化软件。首先,结合基于声学的海底底质分类概念对多波束测深系统和侧扫声呐两种声学探测设备的成像原理进行阐述;其次,根据多种基于海底声学图像的多种特征提取与分类识别方法,重点研究了基于灰度统计和灰度共生矩阵的特征提取方法以及基于BP神经网络算法的分类方法;然后,在Visual Studio 2013环境下,结合OpenGL和MFC等开发工具完成了基于海底声学图像的底质分类软件设计与实现,包括多文档视图应用程序的软件结构、数据获取模块、特征提取模块、分类识别模块、三维可视化模块;最后,通过对各个模块功能进行测试,验...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Folk沉积物分类法三角模型
蛏⑸淝慷韧枷裉卣魈崛》掷嗍侗鹧盗贩掷嘈Ч?允就?2.2 基于海底声学图像的底质分类流程图2.2 海底声学成像技术2.2.1 多波束测深系统海底成像原理在海洋探测领域中最先被应用的是单波束回声测深仪，由声呐系统向下发射一个声波到达船体正下方海底，然后记录声波经海底反射回来的时间，利用往返时间可以粗略的计算出深度值，如图 2.3 所示。该方法利用声波在水中的传播速度乘以声波单程时间得到水深值，虽然原理简单但其分辨率相对较低，也无法实现大规模和复杂地形的探测[42]。图 2.3 单波束测深原理多波束测深系统概念的提出实现了宽覆盖、高分辨、高精度的海底地形地貌一体化探测。与单波束声呐仅能获取正下方一个测点的深度值相比，多波束测深系统利用收发换能器基阵生成的相互正交的发射与接收波束，可以获得上百个交叉波束脚印区域的海底深度数据，把测深技术从“点-线”测量变成“线-面”测量，其探测效率与质量都大幅提高。如图 2.4 所示，发射换能器发射垂直于航迹方向的扇形波束，接收换能器在垂直于
分类识别训练分类效果显示图 2.2 基于海底声学图像的底质分类流程图像技术系统海底成像原理中最先被应用的是单波束回声测深仪，由声呐系统底，然后记录声波经海底反射回来的时间，利用往图 2.3 所示。该方法利用声波在水中的传播速度乘理简单但其分辨率相对较低，也无法实现大规模和
【参考文献】：
期刊论文
[1]海底声学探测技术装备综述[J]. 路晓磊,张丽婷,王芳,苏婕. 海洋开发与管理. 2018(06)
[2]K-均值聚类算法在多波束底质分类中的应用[J]. 吕良,金绍华,边刚,崔杨,夏伟. 海洋测绘. 2018(03)
[3]基于Python的CNSDTF-DEM格式转换研究[J]. 郜鲁豪,徐旌,曲洋. 云南地理环境研究. 2017(06)
[4]一种嵌入式侧扫声呐系统的设计与实现[J]. 徐超,李欣阳,曹天宇,卢为选,付丽嘉,陈宝伟. 舰船科学技术. 2016(S1)
[5]多波束测深声纳技术研究新进展[J]. 李海森,周天,徐超. 声学技术. 2013(02)
[6]用于海底底质分类的多波束声强数据选取研究[J]. 孙文川,金绍华,肖付民,夏伟,朱小辰,田勋. 海洋测绘. 2012(03)
[7]波束域相位中心互相关DOA估计方法[J]. 刘晓,李海森,周天. 电子测量与仪器学报. 2012(03)
[8]浅海沉积物分类方法研讨[J]. 刘志杰,殷汝广. 海洋通报. 2011(02)
[9]多特征主成分分析与声图相结合的海底底质分类[J]. 马飞虎,孙翠羽,康永红,刘智敏. 应用科学学报. 2010(04)
[10]两种碎屑沉积物分类方法的比较[J]. 王中波,杨守业,张志珣. 海洋地质动态. 2007(03)
博士论文
[1]多波束测深声呐海底底质分类技术研究[D]. 徐超.哈尔滨工程大学 2014
[2]多波束和侧扫声纳数据融合及其在海底底质分类中的应用[D]. 阳凡林.武汉大学 2003
硕士论文
[1]基于多波束数据的海底底质及地形复杂度分类研究[D]. 纪雪.国家海洋局第一海洋研究所 2017
[2]用于底质分类的EM3000多波束测量数据处理及软件开发[D]. 贾昌震.中国地质大学(北京) 2015
[3]基于OpenGL的乳腺三维模型可视化软件的设计与实现[D]. 龚敏.电子科技大学 2014
[4]多波束底质分类技术的研究与软件实现[D]. 苏涛.哈尔滨工程大学 2014
[5]海底地形三维可视化技术研究[D]. 王辉.哈尔滨工程大学 2013
[6]海底底质多波束声学方法探测技术研究[D]. 赵旭.哈尔滨工程大学 2009
[7]多波束测深系统导航软件的设计与实现[D]. 魏然.哈尔滨工程大学 2008
[8]声学方法海底沉积物类型分类研究[D]. 朱艳.哈尔滨工程大学 2007
本文编号：2958627
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Folk沉积物分类法三角模型
蛏⑸淝慷韧枷裉卣魈崛》掷嗍侗鹧盗贩掷嘈Ч?允就?2.2 基于海底声学图像的底质分类流程图2.2 海底声学成像技术2.2.1 多波束测深系统海底成像原理在海洋探测领域中最先被应用的是单波束回声测深仪，由声呐系统向下发射一个声波到达船体正下方海底，然后记录声波经海底反射回来的时间，利用往返时间可以粗略的计算出深度值，如图 2.3 所示。该方法利用声波在水中的传播速度乘以声波单程时间得到水深值，虽然原理简单但其分辨率相对较低，也无法实现大规模和复杂地形的探测[42]。图 2.3 单波束测深原理多波束测深系统概念的提出实现了宽覆盖、高分辨、高精度的海底地形地貌一体化探测。与单波束声呐仅能获取正下方一个测点的深度值相比，多波束测深系统利用收发换能器基阵生成的相互正交的发射与接收波束，可以获得上百个交叉波束脚印区域的海底深度数据，把测深技术从“点-线”测量变成“线-面”测量，其探测效率与质量都大幅提高。如图 2.4 所示，发射换能器发射垂直于航迹方向的扇形波束，接收换能器在垂直于
分类识别训练分类效果显示图 2.2 基于海底声学图像的底质分类流程图像技术系统海底成像原理中最先被应用的是单波束回声测深仪，由声呐系统底，然后记录声波经海底反射回来的时间，利用往图 2.3 所示。该方法利用声波在水中的传播速度乘理简单但其分辨率相对较低，也无法实现大规模和
【参考文献】：
期刊论文
[1]海底声学探测技术装备综述[J]. 路晓磊,张丽婷,王芳,苏婕. 海洋开发与管理. 2018(06)
[2]K-均值聚类算法在多波束底质分类中的应用[J]. 吕良,金绍华,边刚,崔杨,夏伟. 海洋测绘. 2018(03)
[3]基于Python的CNSDTF-DEM格式转换研究[J]. 郜鲁豪,徐旌,曲洋. 云南地理环境研究. 2017(06)
[4]一种嵌入式侧扫声呐系统的设计与实现[J]. 徐超,李欣阳,曹天宇,卢为选,付丽嘉,陈宝伟. 舰船科学技术. 2016(S1)
[5]多波束测深声纳技术研究新进展[J]. 李海森,周天,徐超. 声学技术. 2013(02)
[6]用于海底底质分类的多波束声强数据选取研究[J]. 孙文川,金绍华,肖付民,夏伟,朱小辰,田勋. 海洋测绘. 2012(03)
[7]波束域相位中心互相关DOA估计方法[J]. 刘晓,李海森,周天. 电子测量与仪器学报. 2012(03)
[8]浅海沉积物分类方法研讨[J]. 刘志杰,殷汝广. 海洋通报. 2011(02)
[9]多特征主成分分析与声图相结合的海底底质分类[J]. 马飞虎,孙翠羽,康永红,刘智敏. 应用科学学报. 2010(04)
[10]两种碎屑沉积物分类方法的比较[J]. 王中波,杨守业,张志珣. 海洋地质动态. 2007(03)
博士论文
[1]多波束测深声呐海底底质分类技术研究[D]. 徐超.哈尔滨工程大学 2014
[2]多波束和侧扫声纳数据融合及其在海底底质分类中的应用[D]. 阳凡林.武汉大学 2003
硕士论文
[1]基于多波束数据的海底底质及地形复杂度分类研究[D]. 纪雪.国家海洋局第一海洋研究所 2017
[2]用于底质分类的EM3000多波束测量数据处理及软件开发[D]. 贾昌震.中国地质大学(北京) 2015
[3]基于OpenGL的乳腺三维模型可视化软件的设计与实现[D]. 龚敏.电子科技大学 2014
[4]多波束底质分类技术的研究与软件实现[D]. 苏涛.哈尔滨工程大学 2014
[5]海底地形三维可视化技术研究[D]. 王辉.哈尔滨工程大学 2013
[6]海底底质多波束声学方法探测技术研究[D]. 赵旭.哈尔滨工程大学 2009
[7]多波束测深系统导航软件的设计与实现[D]. 魏然.哈尔滨工程大学 2008
[8]声学方法海底沉积物类型分类研究[D]. 朱艳.哈尔滨工程大学 2007
本文编号：2958627
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