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基于多尺度纹理特征的海底底质样本增强方法
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作者 张少华 胡海洋 +2 位作者 王朋程 崔晓东 王亚雪 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期31-35,共5页
针对多波束海底底质分类模型构建受限于样本和特征对海底底质类型表征不足、模型稳定性差等问题,利用多尺度滑动窗口法提取声学纹理特征,结合K-均值聚类分析其精度,实现了多尺度纹理特征的优选,并利用多尺度纹理特征并辅以地形特征结合S... 针对多波束海底底质分类模型构建受限于样本和特征对海底底质类型表征不足、模型稳定性差等问题,利用多尺度滑动窗口法提取声学纹理特征,结合K-均值聚类分析其精度,实现了多尺度纹理特征的优选,并利用多尺度纹理特征并辅以地形特征结合SLIC样本增强方法,实现了底质样本的有效扩充。同时,利用随机森林、BP神经网络、K最邻近、支持向量机等4种经典监督分类模型训练预测和评估所扩充的样本数据,最终总体分类精度均达到90%以上,kappa系数达到0.85以上。 展开更多
关键词 海底底质分类 反向散射强度 多尺度纹理特征 样本增强 监督分类
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