学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究

唐秋华; 周兴华; 丁继胜; 刘保华

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学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究

唐秋华, 周兴华, 丁继胜, 刘保华

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唐秋华, 周兴华, 丁继胜, 刘保华. 学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(3): 229-232.

引用本文:

唐秋华, 周兴华, 丁继胜, 刘保华. 学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(3): 229-232.

TANG Qiuhua, ZHOU Xinghua, DING Jisheng. Seafloor Classification from Multibeam Backscatter Data Using Learning Vector Quantization Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(3): 229-232.

Citation:

TANG Qiuhua, ZHOU Xinghua, DING Jisheng. Seafloor Classification from Multibeam Backscatter Data Using Learning Vector Quantization Neural Network[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(3): 229-232.

学习向量量化神经网络在多波束底质分类中的应用研究

¹ 中国海洋大学海洋地球科学学院,青岛市鱼山路5号,266003;² 国家海洋局第一海洋研究所,青岛市仙霞岭路6号,266061;³ 香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红磡

基金项目: 国家863计划资助项目(2004AA6160802001AA613040);国家海洋局青年海洋科学基金资助项目(2002306);香港理工大学资助项目(G-V931);香港RGC资助项目(B-Q734)

详细信息

作者简介:
唐秋华,副研究员,博士生,主要从事海洋测绘及多波束应用研究

中图分类号: P229.2;P237.4

Seafloor Classification from Multibeam Backscatter Data Using Learning Vector Quantization Neural Network

¹ College of Marine Geosciences,Ocean University of China,5 Yushan Road,Qingdao 266003,China;² First Institute of Oceanography,State Oceanic Administration,6 Xianxialing Road,Qingdao 266061,China;³ Department of Land Surveying and Geo-Informatics,The Hong Kong Polytechnic University,Hung Hom,Kowloon,Hong Kong

Funds: 国家863计划资助项目(2004AA6160802001AA613040);国家海洋局青年海洋科学基金资助项目(2002306);香港理工大学资助项目(G-V931);香港RGC资助项目(B-Q734)

摘要: 利用多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络分类方法实现了对海底砂、砾石和基岩等底质类型的快速、有效的识别。通过比较,证明了该方法能较好地区分出不同海底底质类型。
- LVQ神经网络 /
- 多波束测深系统 /
- 反向散射强度 /
- 海底声像图 /
- 底质分类
Abstract: We utilize the seafloor backscatter strength data of each beam from multibeam sonar systems and the automatic classification technology to get the seafloor type identification maps.We primarily study on the seafloor classification using learning vector quantization(LVQ) neural network method.Using this classification method,we can rapidly identify all kinds of seafloor types,such as sand,gravel and rock in the experimental surveying areas.
- LVQ neural network /
- multibeam sonar systems /
- backscatter strength /
- seafloor sonar images /
- seafloor classification

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