党 牛，余 星，韩喜球，陈安清

(1.成都理工大学 沉积地质研究院,四川 成都 610059;2.自然资源部 海底科学重点实验室,浙江 杭州 310012;3.自然资源部 第二海洋研究所，浙江 杭州 310012)

0 引言

火山锥是中心式岩浆喷发的产物，广泛分布于陆内、岛弧和洋盆等各个火山作用区域，锥体尺度一般为数十米至数十千米[1-4]。对于板块扩张边界洋中脊，线性裂隙式喷发是最主要的岩浆产出形式。不过，从洋中脊的海底地形图上常常可以观察到锥状火山的痕迹，直径50～1 000 m。这些火山锥的形态特征、空间分布和化学成分与区域的构造应力、熔融深度、岩浆供应和地壳厚度等因素密切相关[5-10]。通过认识这些火山锥的空间分布信息，可以深入了解洋中脊岩浆作用的过程与特征。

火山锥识别通常采用人工解译和机器自动识别两种方法[11-13]。火山锥的形态在视觉上比较明显，易于人工识别。人工提取方法的精度和可信度高，但耗时费力、主观性强、可重复性差[14-17]。机器自动提取则效率高、成本低、可重复。随着海洋调查的深入，数据规模不断扩大，人工解译耗时费力的局限性更加突显，对海底多源数据的高效分析亟需自动提取方法的有效应用。

自动提取方法主要包括阈值分类、监督分类和非监督分类三种[18-20]。阈值分类基于所提取要素的属性临界值进行要素判别，主要适用于空间特征明显的线性构造识别[21-22]。监督分类与非监督分类通过建立判别函数来进行图像识别[23-26]。监督分类需要通过样本训练来获取先验知识，精度最高可达90%以上[27]，但受制于训练场地的选择和先验知识的建立，多适用于多光谱遥感影像等多波段数据。……