【摘 要】
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海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响
【机 构】
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山东科技大学测绘科学与工程学院,自然资源部海洋测绘重点实验室,自然资源部第二海洋研究所,国家海洋信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41930535; 41830540);国家重点研发计划(2018YFF0212203; 2018YFC1405900; 2017YFC1405006; 2016YFC1401210);山东科技大学科研创新团队支持计划(2019TDJH103)~~
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海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随
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