基于BP神经网络的海底地形复杂度自动分类方法研究

发布时间：2017-10-07 15:08

  本文关键词：基于BP神经网络的海底地形复杂度自动分类方法研究

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【摘要】：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。
【作者单位】： 国家海洋局第一海洋研究所;南京大学地理与海洋科学学院;
【关键词】： BP神经网络 坡度 地形起伏度 海底地形 分类指标
【基金】：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目——基于声学方法的近岸水体悬浮物监测技术研究(2011T05) 国家自然科学基金项目——基于声学遥感探测海底热液羽状流的基本特征研究(40706038) 海洋公益性行业科研专项——典型海域海底地形地貌特征及命名示范研究(201205004) 国家国际科技合作专项——自主星载高度计海面测高在轨绝对定标关键技术研究(2014DFA21710) 山东省自然科学基金资助项目——基于声学遥感的海洋倾倒物快速监测技术研究(ZR2009FM005)
【分类号】：P229.1;TP183
【正文快照】： 海底地形复杂度是研究海底地形地貌特征的基本参数,也是海底地形地貌测量过程中相关技术的设计如测图比例尺的确定、测深线的布设、测深线间隔的选择等的依据,同时海底地形的复杂程度直接影响海上作业模式和最终成图精度[1],除此之外海底地形复杂度还为生态、环境保护,灾害评

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本文编号：988530