[发明专利]一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法

说明书

本发明公开了一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法，步骤包括：地形地貌特征点提取、异常特征点剔除、地形识别单元构建、地理实体自动分类。首先，构建多尺度变换模型，检测极值点，得到准地形地貌特征点；其次，基于准地形地貌特征点，通过计算自适应阈值，并剔除异常值，得到地形地貌特征点；然后，构建基本视线方向，再依次计算视距和视角、判定参数、覆盖面积，得到地形识别单元；最后，通过确定识别类型，遍历地形识别单元，划分地理实体类别，实现对海底地理实体的自动分类。该方法能够快速实现海底地形地貌类型自动预分类，提升了工作效率、减少了人为性。本发明在海底地理实体划定及海底地貌学等方面具有实际应用价值。

技术领域

本发明涉及海底地理实体自动分类、海洋测绘、海底地形地貌探测、海洋地质、海洋制图与图像数据处理、深海采矿和海洋工程建设等技术领域，尤其涉及一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法。

背景技术

海底地理实体是海洋空间信息的重要研究对象，对其进行自动识别与分类是海洋测绘、海底地形地貌探测等领域中一个较为活跃的研究方向。然而，不同海底地理实体类别的分类标准及划分边界的差异条件都会影响其分类的准确性。目前，基于数字高程模型（DEM, Digital Elevation Model）的陆地地理实体自动分类研究取得了较快发展，而受到观测条件的限制，对海底地理实体自动分类的研究则较为滞后。

当前对地理实体分类研究，从实现过程来看，主要划分为基于地理单元和基于地理对象的两种分类方法。近些年，多种地形地貌测量技术被用于表征海底地理实体的形态特征，受到水下结果难以验证的影响，相较于陆地环境，海底地形地貌分类研究更加困难。因此，适应不同尺度的海底地形地貌特征定量分析仍有待进一步研究，以构建稳定灵活的海底地理实体自动分类方法。

形态特征、模式识别和机器学习等多种方法被应用到海底地形地貌特征研究中，还综合考虑了海底地形尺度、地形形态等因素，综合利用地形因子、人工视觉识别等辅助变量。

受到海底地形尺度的影响，仅利用坡度、坡向和曲率等地形因子往往难以把握局部地形变化与整体地形复杂度的关系，进而影响对不同形态的海底地理实体识别及分类的效果。

发明内容

为了解决海底地理实体难以自动分类的问题，本发明公开了一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法。

本发明通过以下技术方案实现：

一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法，步骤包括：准地形地貌特征点提取、异常特征点剔除、地形识别单元构建、地理实体自动分类；

首先，构建多尺度变换模型，检测极值点，得到准地形地貌特征点；其次，基于准地形地貌特征点，通过计算自适应阈值，并剔除异常值，得到地形地貌特征点；然后，构建基本视线方向，再依次计算视距和视角、判定参数、覆盖面积，得到地形识别单元；最后，通过确定识别类型，遍历地形识别单元，划分地理实体类别，实现对海底地理实体的自动分类。

所述的准地形地貌特征点提取，依次包括构建多尺度变换模型、检测极值点；其中，所述的构建多尺度变换模型包括两部分：一部分是利用小波变换算法，得到二维离散小波模型；另一部分是对二维离散小波模型进行内积运算，构建多尺度变换模型；所述的检测极值点，是通过计算模值和幅角，判断中心格网点是否为极大值，进而得到所有分解等级下的准地形地貌特征点。

所述的异常特征点剔除，依次包括计算自适应阈值、剔除异常值；其中，所述的计算自适应阈值，是对准地形地貌特征点做投影运算，得到每个分解等级下符合阈值的地形地貌特征点；所述的剔除异常值，是遍历所有分解等级，剔除对应阈值下的异常值，得到所有分解等级下的地形地貌特征点。