在世界海洋中，洋底的大部分覆盖着一层比较松软的沉积层，如何准确、迅速地对海底沉积物类型进行分类识别具有重要的军事及民用意义。因此对大陆架及深海海底的底质类型进行研究一直是一个经典、热点课题，也是我国新一轮国土资源大调查的重要内容之一。 传统的海底取样方法能够实现对海底底质的精确分类，但需要耗费大量的资金与人力，一般采用定点离散采样，难以取得连续资料，且样品容易受扰动而影响分类准确性，因此已逐渐被间接探测方法作取代。在各种间接探测方法中，声学方法遥测海底沉积物类型，具有工作高效、经济，取得资料连续、丰富的特点，结合一定的传统取样，为海底沉积物分类提供了一种迅速而可靠的方法。 本文主要内容为应用声学参数统计特征分类方法，通过处理2002年8月黄海中北部海底反演实验所得数据，进行该海域浅海表层沉积物分类识别的研究，独立提出了基于声能流密度的相平面方法和基于短时傅氏变换和奇异值分解方法两种统计特征提取及分类方法；利用以上两种方法所提取的有效特征量进行了模式分类器的设计，提出了一种改进的最小距离模式分类器，并利用5个站位的海底回波信号样本进行了分类器的训练与识别结果分析；同时还进行了界面散射对不同底质回波信号影响的研究，推导了垂直入射情况下界面散射信号的时域表达式，通过与实验数据的比较与分析探讨了由于海底界面粗糙度引起的界面散射对不同底质回波信号低频成分造成的影响。通过研究得到以下结论： 1)本文提出的这两种方法所提取的有效特征矢量物理意义明确，与海底采样样品分析结果较为一致，且聚类分析显示其较之以往方法所提取的特征量具有更好的可分性。 2)利用测试样本对改进的最小距离模式分类器进行沉积物类型识别，并与传统方法识别结果进行比较，结果表明该分类器对于三类浅海表层沉积物具有较好的分类识别效果。 3)利用所提出的界面散射模型进行计算得到的结果与实验数据进行比较，结果显示:砂质海底回波信号受界面散射影响较大，泥质海底受界面散射影响较小。通过界面散射对不同底质海底影响的研究，也可将砂质海底与泥质海底比较明显地区分开来。