基于多波束背向散射数据的海底底质分类

• 作者: 罗伟东 郭军
• 来源期刊: 海洋地质前沿
• 学科: 地球科学
• 关键词: 背向散射 海底底质分类 支持向量机 灰度共生矩阵 纹理特征
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: P631.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16028/j.1009-2722.2017.08008

摘要

基于精细处理后的多波束数据生成背向散射影像图,利用灰度纹理共生阵提取影像纹理特征参数,采用支持向量机的神经网络(SVM)对背向散射影像进行底质分类研究.通过实测大面积、海量数据对该方法进行评价和验证,结果表明,该方法可获得比传统分类方法更高的分类精度,这种面状的分类弥补了传统点状分类的缺陷,使得大规模、大范围、高效快速的海底底质分类成为可能,为海洋地质调查、海洋工程建设、海底矿产资源开发等提供一种新型的科学的技术方法和可靠的地质基础资料.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭军		9	27	4.0	4.0
2	罗伟东		7	3	1.0	1.0