论文摘要
海底地形分类是一种分析海底地形发育特征的复杂程度、将海底形态划分为不同的地形单元的地形描述方法。它是对海底地形信息的一种表达分析方法,是海底地貌学研究的重要内容。目前对海底地形的分类主要限于描述性的人工分类,大大降低了地形信息的可靠性。地形的自动化分类是数字化地形分析的精确、直观的表现形式,是对地形的一种定量描述,而这种定量、精确、客观的描述将为海底地貌综合制图提供依据,为海底地质单元的划分和地质构造的识别提供重要的参考价值,为海洋灾害研究和油气资源勘探提供重要的基础地形信息,但是目前在这方面的研究还相对较弱。东海陆坡地形复杂,是许多领域研究的重点区域。对坡折线、坡脚线等地形特征的客观、准确确定,对东海海底地学研究具有很深远的科学意义和实际应用价值。东海的大部分海域已经积累了高分辨率、高精度的多波束资料,这使东海的高精度地形自动分类成为可能。本文选取东海陆坡区及附近海域为研究对象,充分利用已有的高分辨率、高精度多波束资料,分别利用统计分类和神经网络分类方法,实现对东海陆坡区及附近海域的海底地形的大尺度分类。本文的主要研究工作包括:(1)利用多波束数据建立DEM,并从DEM中提取地形信息因子;(2)利用统计方法基于地形因子对研究区进行地形分类;(3)利用人工神经网络方法基于地形因子对研究区进行地形分类;(4)对分类结果进行精度评价和对比分析。研究表明,利用多波束数据对海底地形进行分类,分类精度较高,神经网络方法的分类精度要高于统计分类方法。