技術特征：

1.一種基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，其特征在于，該方法包括：

2.根據權利要求1所述的基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，其特征在于，在步驟1中，所述多尺度聲學特征優(yōu)選評估，包括：

3.根據權利要求1所述的基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，其特征在于，在步驟2中，所述有效樣本點擴充，包括：

4.根據權利要求1所述的基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，其特征在于，在步驟3中，所述多分類模型構建，包括：

5.根據權利要求1所述的基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，其特征在于，在步驟4中，所述決策融合機制構建，包括：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于多分類器決策融合機制的多波束海底底質分類方法，包括如下步驟：對輸入的多波束反向散射強度圖像和深度圖像分別進行多尺度紋理特征提取和地形特征提取，利用K?均值聚類進行精度分析篩選最優(yōu)尺度的聲學特征，結合地理加權回歸分析方法獲取高貢獻度的聲學特征；超像素分割多波束反向散射強度圖像，獲取樣本?超像素塊，實現海底樣本點的有效擴充；將擴充后的樣本集一半作為訓練集與多分類器構建海底底質分類模型；另一半作為驗證集，利用各模型分類結果和生產者精度創(chuàng)建一種多分類器決策融合機制模型預測海底底質類型，獲取海底底質預測結果圖。該方法具有較高的預測精度，可應用于海洋工程建設、資源管理開發(fā)和測繪等領域。

技術研發(fā)人員：胡海洋,吳自銀,陽凡林,趙齊樂,周天,王明偉
受保護的技術使用者：自然資源部第二海洋研究所
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/19