-
作者
牛樱晓崔晓东胡海洋丁继胜阳凡林
-
单位
山东科技大学测绘与空间信息学院自然资源部第一海洋研究所自然资源部海洋测绘重点实验室
-
摘要
海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向，适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性，无法准确高效判别最优聚类数。因此，本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据，结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型，实现聚类数的准确寻优；其次，融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明：该方法准确解释了实际底质的分布情况，总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次，提高了分类效率，为海底底质的自适应聚类提供参考。
-
关键词
角度响应反向散射数据贝叶斯信息准则K-均值聚类底质分类
-
基金项目(Foundation)
国家自然科学基金项目(41930535,41906165,52201400)；山东省自然科学基金项目(ZR2022QD043)；山东省研究生教育创新计划建设项目(SDYJG19083)；山东科技大学科研创新团队支持计划项目(2019TDJH103)；
-
文章目录
1 经典的K-均值聚类算法
2 优化的K-均值聚类算法
2.1 BIC准则
2.2 具体流程
3 实验与分析
3.1 实验数据及预处理
3.2 特征提取及优化
3.3 分类结果
4 结论
-
引用格式
牛樱晓,崔晓东,胡海洋,丁继胜,阳凡林.基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类[J].山东科技大学学报(自然科学版),2023,42(02):22-32+43.DOI:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.02.003.
-
相关文章
115
123
山东科技大学学报(自然科学版) 
2023年第02期 
