CN108460422A - 基于深度分布特征的海底地貌类型识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于深度分布特征的海底地貌类型识别方法。包括如下步骤：1)根据海底深度测量数据计算深度分布特征，包括偏度、峰度、海底深度标准差、海底深度差异熵、海底粗糙度和海底深度变异系数；2)将深度分布特征作为模糊判别变量，针对标准地貌类型建立隶属度函数集；3)采用最大隶属度原则识别地貌类型。本发明具有方法简单、计算量小、识别准确率高、节约人力等优点。本发明适用于海底地貌类型识别。

Description

基于深度分布特征的海底地貌类型识别方法

技术领域

本发明涉及海洋测绘、海洋工程、海洋油气资源等技术领域，具体涉及一种基于深度分布特征的海底地貌类型识别方法。

背景技术

地貌是地球表面各种起伏形态的总称。海底地貌在地壳生成过程中，通过平移、俯冲、褶皱、断裂、地震、火山活动、潮流、海流、浊流和生物作用等内、外营力作用形成。海底地形地貌的类型包括古河道、冲刷槽、海底峡谷、深水水道、海山、碳酸盐台地、陡崖、滑坡等。海底地貌类型的研究与海底地形的空间分布、内部结构、形成演化等方面的研究密切相关，是进行深层地学知识挖掘的关键。

多波束测深系统能探测宽覆盖、高分辨率的海底地形地貌精细特征。该系统采用条带式测量，能同时测得与航线方向垂直的平面内几十甚至几百个海底被测点的水深值，或者一条一定宽度的全覆盖水深条带，可精确并快速测得沿航线一定宽度内的水下目标的大小、形状以及高低变化。

地貌参数是对地貌的数字描述，用来表征地貌的空间分布特征。地貌参数很多，不同学科和领域对其理解和分类也不同。地貌参数可划分为微观参数和宏观参数两大类。微观参数所描述和反映的是具体位置的地貌特征。常用的微观参数主要有：坡度、坡向、坡长、平面曲率、剖面曲率等。宏观参数所描述和反映的是较大区域内的地貌特征。常用的宏观参数主要有：地形深度标准差、地形差异熵、地形粗糙度、高程变异系数等。

海底地形地貌比较复杂，目前，对海底地貌类型的认识有限，大量的地貌类型分析主要依靠人工完成，通过技术人员的观察及经验来区分识别。这种方法可以充分利用技术人员的知识，灵活性好，但需要技术人员具有丰富的地学知识和观察判断经验，具有很大的主观性，存在时效性差、劳动强度大等缺点。特别是由于海底数据具有海量级别，仅仅依靠技术人员的人工能力远远无法承担海量数据的处理任务。

发明内容

本发明将地形深度分布特征作为模糊判别变量，设计隶属度函数集，建立地貌类型分类器，实现地貌类型辨识。具有方法简单、计算量小、识别准确率高、节约人力等优点。适用于海底地貌类型识别。

本发明包括如下步骤：

(1)海底深度分布特征计算：

分别根据 计算待识别区域的海底深度标准差m₁、偏度m₂、峰度m₃、差异熵m₄、粗糙度m₅、变异系数m₆，其中，z_i为待识别区域内第i个测量点处的海底深度值，为海底深度平均值，i＝1,2,3,……,n，n为待识别区域内测量点数；

(2)模糊分类器设计：

模糊判别变量为m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，标准地貌为A_i，i＝1,2,3,……,k，隶属度函数为正态模糊分布函数，k个标准地貌与6个模糊判别变量的隶属度函数集为待识别地貌A_x相对于k个标准地貌的隶属度为其中，k为地貌类型数，根据训练数据确定，m_ij为k个标准地貌所对应的6个模糊判别变量，β_ij、σ_ij为隶属度函数的参数，m_ij根据训练数据计算得到，β_ij、σ_ij根据训练数据由非线性最小二乘法确定，i＝1,2,3,……,k,j＝1,2,3,4,5,6；

(3)地貌识别：

计算待识别地貌A_x的深度分布特征值m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，并计算A_x相对于k个标准地貌的隶属度则的最大值所对应的标准地貌类型即为待识别地貌的类型。

附图说明

图1(a)至图1(e)分别为海底台地、冲沟、滑坡、隆起、水道这5种地貌类型的地形图；

图2为5种地貌的深度变异系数与深度差异熵交汇图；

图3为5种地貌的深度变异系数与地形粗糙度交汇图；

图4为5种地貌的深度差异熵与深度标准差交汇图；

图5为5种地貌的地形粗糙度与深度标准差交汇图；

图6为5种地貌的深度变异系数与深度标准差交汇图；

图7为5种地貌的深度标准差与峰度交汇图；

图8为本实施例中地貌类型的辨识结果。

具体实施方式

本实施例根据多波束海底测深数据，计算地形深度分布特征，包括海底深度标准差、偏度、峰度、差异熵、粗糙度和变异系数，并设计隶属度函数集，建立地貌类型分类器，实现海底台地、冲沟、滑坡、隆起、水道这5种地貌类型的识别。

具体识别步骤如下：

(1)海底深度分布特征计算：

分别根据 计算待识别区域的海底深度标准差m₁、偏度m₂、峰度m₃、差异熵m₄、粗糙度m₅、变异系数m₆，其中，z_i为待识别区域内第i个测量点处的海底深度值，为海底深度平均值，i＝1,2,3,……,n，n为待识别区域内测量点数。

在本实施例中，海底深度数据由多波束方法测量得到，地貌类型数为k＝5，图1(a)至图1(e)分别为海底台地、冲沟、滑坡、隆起、水道这5种地貌类型的地形图；图2至图7分别为5种地貌的深度变异系数与深度差异熵交汇图、深度变异系数与地形粗糙度交汇图、深度差异熵与深度标准差交汇图、地形粗糙度与深度标准差交汇图、深度变异系数与深度标准差交汇图、深度标准差与峰度交汇图。

本实施例中的5种地貌的深度分布特征值的范围差异较大。图2至图7中，冲沟和台地的特征值基本分布在不同的区域内，可较准确识别出来；其他地貌类型的深度分布特征差异较小，在图中重叠较严重，需将图中多种深度分布特征进行合理组合来辨识。

(2)模糊分类器设计：

模糊判别变量为m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，标准地貌为A_i，i＝1,2,3,……,k，隶属度函数为正态模糊分布函数，k个标准地貌与6个模糊判别变量的隶属度函数集为待识别地貌A_x相对于k个标准地貌的隶属度为其中，k为地貌类型数，根据训练数据确定，m_ij为k个标准地貌所对应的6个模糊判别变量，β_ij、σ_ij为隶属度函数的参数，m_ij根据训练数据计算得到，β_ij、σ_ij根据训练数据由非线性最小二乘法确定，i＝1,2,3,……,k,j＝1,2,3,4,5,6。

在本实施例中，待识别地貌A_x相对于5个标准地貌的隶属度为：

根据训练数据确定的隶属度参数为：

(3)地貌识别：

计算待识别地貌A_x的深度分布特征值m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，并计算A_x相对于k个标准地貌的隶属度则的最大值所对应的标准地貌类型即为待识别地貌的类型。

图8为本实施例中地貌类型的辨识结果。

Claims (1)

1.一种基于深度分布特征的海底地貌类型识别方法，其特征包括如下具体步骤：

(1)海底深度分布特征计算：

分别根据 计算待识别区域的海底深度标准差m₁、偏度m₂、峰度m₃、差异熵m₄、粗糙度m₅、变异系数m₆，其中， z_i为待识别区域内第i个测量点处的海底深度值，为海底深度平均值，i＝1,2,3,……,n，n为待识别区域内测量点数；

(2)模糊分类器设计：

模糊判别变量为m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，标准地貌为A_i，i＝1,2,3,……,k，隶属度函数为正态模糊分布函数，k个标准地貌与6个模糊判别变量的隶属度函数集为待识别地貌A_x相对于k个标准地貌的隶属度为其中，k为地貌类型数，根据训练数据确定，m_ij为k个标准地貌所对应的6个模糊判别变量，β_ij、σ_ij为隶属度函数的参数，m_ij根据训练数据计算得到，β_ij、σ_ij根据训练数据由非线性最小二乘法确定，i＝1,2,3,……,k,j＝1,2,3,4,5,6；

(3)地貌识别：

计算待识别地貌A_x的深度分布特征值m₁、m₂、m₃、m₄、m₅和m₆，并计算A_x相对于k个标准地貌的隶属度x＝1,2,3,……,k，则x＝1,2,3,……,k的最大值所对应的标准地貌类型即为待识别地貌的类型。