基于深度学习的多波束海底地质数据异常值检测方法
2021-04-15何书锋孙钿奇杨洪山
计算机应用与软件 2021年4期
何书锋 孙钿奇 王 诏 杨洪山
1(中国地质调查局青岛海洋地质研究所 山东 青岛 266071)2(星环信息科技(上海)有限公司 上海 200233)
0 引 言
随着经济发展,人口数量增加,陆地可用资源减少,人类对资源的开发从陆地领域转移到海洋领域。在这种情况下,海洋研究受到很大重视。海洋领域开发活动中最基础的任务是海底地形测量,目的是测量海洋深度及绘制精确的海底地形图。在如今的海洋测绘中,多波束测深系统[1-3]已经成为最主要的海洋测量设备,覆盖面广、精度高、取样密集是其测量数据的主要特征[4]。然而,与陆地测量相比,海洋测量仍存在许多不稳定因素,例如机器噪声、人为因素、海况环境等[5],因此不可避免地存在数据异常值。同时海洋测量还存在动态效应,海水阻隔是其主要原因之一。除大气影响海洋测量外,海洋测量还受到海水运动、海水流速、海水的物理性质等与实际海底不一致等的影响,可能给舰船航行带来危险。
此外,衡量设备性能最基本和最重要的问题是设计原则是否先进,但不同制造商有不同的设计原则,这涉及获得数据可靠性、精度分辨率和信号处理等诸多方面。多波束系统是由单波束回声测深仪采用幅度检测原理进行开发的,因其幅度较强,且横向波束相对容易检测,因此可以很容易地检测中间波束。但由于信号散射变弱,对应的检测结果也会较差。对此,以相位检测相干声呐为设计原理的多光束系统可弥补这方面的不足。……
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