一種基于odp的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于ODP的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法。該方法根據(jù)水深曲面的最優(yōu)剖面方向求導(dǎo)并判定極值，以提取海底沙波脊線和谷線特征點(diǎn)，用于海底沙波特征線的自動(dòng)識(shí)別與提取，并通過(guò)1）構(gòu)建數(shù)字水深矩陣，2）構(gòu)建最優(yōu)方向矩陣，3）提取海底沙波特征等三大步驟實(shí)現(xiàn)了海底沙波的自動(dòng)識(shí)別。經(jīng)實(shí)測(cè)多波束水深數(shù)據(jù)測(cè)試驗(yàn)證，采用該方法自動(dòng)識(shí)別的海底沙波特征線與人工識(shí)別特征線的相關(guān)系數(shù)可達(dá)80%以上，與傳統(tǒng)方法相比自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率平均提升約30%，且勿需設(shè)置閾值，大幅提升了工作效率。該技術(shù)方法可推廣應(yīng)用到其他類型海底地形以及陸地地形的自動(dòng)識(shí)別，在海洋測(cè)繪、海洋地理信息系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和海底科學(xué)研究等方面具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【專利說(shuō)明】-種基于ODP的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及海底地形地貌制圖、海洋測(cè)繪、海洋地理信息系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和海 底科學(xué)等【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 海底沙波是發(fā)育在近海陸架上的一種極常見的海洋地貌，沙波的遷移和運(yùn)動(dòng)可表 征海洋沉積環(huán)境的特征，也可能影響甚至妨礙人類活動(dòng)，如可能掏空或掩埋鋪設(shè)的海底管 線，淤淺航道港口，導(dǎo)致風(fēng)電場(chǎng)的構(gòu)筑物基礎(chǔ)失穩(wěn)等，可造成嚴(yán)重的海底災(zāi)害。因此，海底沙 波的研究對(duì)了解淺海沉積物輸運(yùn)，合理設(shè)計(jì)規(guī)劃海洋工程提供有力的信息和支持。沙波具 有似波的形態(tài)，波峰和波谷以及由其在平面方向上連結(jié)而成的特征線脊線和谷線是描述其 形態(tài)特征的最基本參量，也是研究沙波遷移運(yùn)動(dòng)規(guī)律的基礎(chǔ)。
[0003] 陸地山谷地形自動(dòng)識(shí)別方面有多重方法，如：基于地表流水物理模擬的水文分析 法，基于地表幾何形態(tài)的坡向分析法，以及綜合運(yùn)用分析法等。陸地山谷地形發(fā)育多受控于 構(gòu)造運(yùn)動(dòng)，而海底沙波發(fā)育的主因是潮流和波浪，二者在幾何尺度不可類比。因此難以簡(jiǎn)單 照搬這些方法進(jìn)行海底沙波的識(shí)別。試驗(yàn)表明，應(yīng)用上述方法提取海底沙波形態(tài)特征時(shí)對(duì) 于地形變化平緩和局部起伏差異大的區(qū)域，特征信息提取效果不佳。此外，分類閾值是這些 方法識(shí)別陸地地形特征的基礎(chǔ)，但是目前閾值的選取還存在一些局限性，需要反復(fù)嘗試且 易受主觀因素影響，導(dǎo)致地形特征識(shí)別的自動(dòng)化程度和工作效率降低。
[0004] 在海底沙波研究方面，已有一些研究成果，如："一種基于MBES的海底沙波地貌運(yùn) 動(dòng)探測(cè)方法（ZL. 201310317429. 9) "公開了一種基于多波束測(cè)深數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別海底沙波運(yùn)動(dòng) 的方法，"一種海底大型復(fù)雜沙波地貌的精確探測(cè)方法（ZL. 201310317430. 1) "公開了一種 基于剖面的海底沙波FFT分解與擬合方法。但這些方法均沒(méi)提及如何自動(dòng)識(shí)別海底沙波的 特征線，也就是海底沙波的脊線和谷線。
[0005] 因此，目前的陸地地形特征識(shí)別方法難以簡(jiǎn)單移植到海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別，對(duì) 于海底沙波的形態(tài)自動(dòng)識(shí)別尚缺乏有針對(duì)性的方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對(duì)現(xiàn)有地形識(shí)別方法強(qiáng)依賴閾值選取的局限性和識(shí)別率不高的問(wèn)題，本發(fā)明公 開了一種基于0DP的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法，具體而言是一種基于格網(wǎng)的海底沙波特 征線的最優(yōu)方向剖面自動(dòng)識(shí)別方法（〇DP，Optimally_Directional Profiling method):首先 基于水深曲面的最優(yōu)剖面方向求導(dǎo)并判定極值，以提取海底沙波脊線和谷線特征點(diǎn)。
[0007] -種基于0DP的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法，包括下列步驟：
[0008] 1)測(cè)繪數(shù)字水深矩陣
[0009] 1. 1)構(gòu)建水深矩陣
[0010] 1. 1. 1)若無(wú)多波束離散水深數(shù)據(jù)，采用全覆蓋測(cè)量方式獲取多波束水深數(shù)據(jù)，經(jīng) 數(shù)據(jù)編輯和改正處理后獲取多波束離散數(shù)據(jù)集合MBES，進(jìn)入步驟1. 1. 2);
[0011] 1. 1. 2)若有多波束離散水深數(shù)據(jù)集MBES，采用距離反比加權(quán)方法構(gòu)建水深矩陣

【權(quán)利要求】
1. 一種基于ODP的海底沙波特征自動(dòng)識(shí)別方法，其特征在于，包括下列步驟： 1) 測(cè)繪數(shù)字水深矩陣 1. 1)構(gòu)建水深矩陣 1. 1. 1)若無(wú)多波束離散水深數(shù)據(jù)，采用全覆蓋測(cè)量方式獲取多波束水深數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù) 編輯和改正處理后獲取多波束離散數(shù)據(jù)集合MBES，進(jìn)入步驟1. 1. 2); 1. 1. 2)若有多波束離散水深數(shù)據(jù)集合MBES，采用距離反比加權(quán)方法構(gòu)建水深矩陣
'其中G(i, j)為第i行第j列水深矩陣點(diǎn)，nx為矩陣總行數(shù)，ny為 矩陣總列數(shù)，i、j、nx、ny均為自然數(shù)； 1. 2)構(gòu)建水深矩陣的數(shù)據(jù)索引 以水深矩陣
的行i為順序，依次建立每行的數(shù)據(jù)索引IndeXi = id[m]中存儲(chǔ)著水深矩陣D印th第i行的第m個(gè)有水深數(shù)值的格網(wǎng)所在列， η表示水深矩陣D印th第i行有水深數(shù)值的格網(wǎng)的個(gè)數(shù)，其中m和η均為自然數(shù)；
2) 構(gòu)建最優(yōu)剖面方向矩陣 2. 1)建立最優(yōu)剖面方向矩陣 2. 2)建立步驟1. 1.2)所述的G(i，j)的四鄰域窗口矩陣
2. 3)計(jì)算G(i，j)的最優(yōu)剖面方向值
其中dx = [G(i，j-l)-G(i，j+1)]， dy = [G(i+1，j)-G(i-l，j)]，根據(jù)步驟 2. 3. 1)至 2. 3. 3)三種情況計(jì)算 Θ 值：
2. 3. 4)將步驟2. 3. 1)至2. 3. 3)中計(jì)算的最優(yōu)剖面方向值Θ賦予a(i，j) = Θ ; 2.4)根據(jù)步驟1.2)所述的數(shù)據(jù)索引111(16^，提取對(duì)應(yīng)的6(1，」），循環(huán)步驟2.2)至 2. 3)，建立完整的最優(yōu)剖面方向矩陣Aspect ; 3) 提取海底沙波特征線 3. 1)確定求導(dǎo)方向 提取G(i，j)對(duì)應(yīng)的最優(yōu)剖面方向a(i，j)，a(i，j)如步驟2. 3)所述，根據(jù)步驟3. 1. 1) 至3. 1.4)確定對(duì)應(yīng)G(i，j)的求導(dǎo)方向： 3. 1. 1)若a(i，j)在區(qū)間I或區(qū)間V，則沿y = 0方向求導(dǎo)； 3. 1. 2)若a(i，j)在區(qū)間II或區(qū)間VI，則沿y = X方向求導(dǎo)； 3. 1.3)若a(i，j)在區(qū)間III或區(qū)間VII，則沿x = 0方向求導(dǎo)； 3. 1.4)若a(i，j)在區(qū)間IV或區(qū)間VIII，則沿y = -x方向求導(dǎo)； 其中，區(qū)間1=(0°,22.5。]1^337.5。，360。]，區(qū)間11=(22.5。，67.5。]，區(qū)間 111=(67.5。，112.5。]，區(qū)間1￥=(112.5。，157.5。]，區(qū)間￥=(157.5。，202.5。]， 區(qū)間 VI =(202.5°，247.5° ]，區(qū)間 VII =(247.5°，292.5° ]，區(qū)間 VIII =(292.5°， 337. 5° ]； 3. 2)判定極值 3. 2. 1)構(gòu)建G(i，j)的八鄰域窗口矩陣B，：
3. 2. 2)建立極小值矩陣
Crest也稱為沙波脊線
矩陣； 3. 2. 3)建立極大值矩陣 Trough也稱為沙波谷 線矩陣； 3. 2. 4)根據(jù)下述步驟a)至d)來(lái)判斷沙波特征： a) 當(dāng)G(i，j)的沿y = 0方向求導(dǎo)時(shí)： i) 若[G(i，j)-G(i-l，j)] < 0 且[G(i，j)-G(i+l，j)] < 0,則 G(i，j)為極小值點(diǎn)， c(i, j) = 1 ； ii) b)若[G(i，j)-G(i-l，j)] > 0 且[G(i，j)-G(i+l，j)] > 0,則 G(i，j)為極大值 點(diǎn)，t(i, j) = 1 ; b) 當(dāng)G(i，j)的沿y = x方向求導(dǎo)時(shí)： i) 若[G(i，j)-G(i-l，j+1)] < 0 且[G(i，j)-G(i+l，j-1)] < 0,則 G(i，j)為極小值 點(diǎn)，c(i, j) = 1 ; ii) b)若[G(i，j)-G(i-1，j+1)] >0 且[G(i，j)-G(i+l，j-l)] >0,則 G(i，j)為極大 值點(diǎn)，t(i, j) = 1 ; c) 當(dāng)G(i，j)的沿x = 0方向求導(dǎo)時(shí)： i) 若[G(i，j)_G(i，j-1)] < 0 且[G(i，j)-G(i，j+1)] < 0,則 G(i，j)為極小值點(diǎn)， c(i, j) = 1 ； ii) b)若[G(i，j)-G(i，j-1)] > 0 且[G(i，j)-G(i，j+1)] > 0,則 G(i，j)為極大值 點(diǎn)，t(i, j) = 1 ; d) 當(dāng)G(i，j)的沿y = -x方向求導(dǎo)時(shí)： i) 若[G(i，j)-G(i-l，j-1)] < 0 且[G(i，j)-G(i+l，j+1)] < 0,則 G(i，j)為極小值 點(diǎn)，c(i, j) = 1 ; ii) b)若[G(i，j)-G(i-1，j-1)] >0 且[G(i，j)-G(i+l，j+l)] >0,則 G(i，j)為極大 值點(diǎn)，t(i, j) = 1 ; 3.3)根據(jù)步驟1.2)所述的數(shù)據(jù)索引IndeXi，提取對(duì)應(yīng)的G(i，j)，依次循環(huán)步驟3. 1) 至 3. 2); 3. 4)輸出極小值矩陣Crest和極大值矩陣Trough。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104063614SQ201410315302
【公開日】2014年9月24日 申請(qǐng)日期:2014年7月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月3日
【發(fā)明者】吳自銀, 周潔瓊, 趙荻能, 李守軍, 尚繼宏, 梁裕揚(yáng), 周勐佳 申請(qǐng)人:國(guó)家海洋局第二海洋研究所