基于声呐图像划分海底底质类型

5.7　基于声呐图像划分海底底质类型

通过海底声反射和声散射等手段可以进行海底底质的声学特征研究，海底底质声学特性一直是海洋地质、水下工程地质、海底矿产资源、海洋渔业和水下通讯等领域重要的研究内容。在海洋地质领域的研究过程中，声学方法为研究海底表面特性和海底底质特性的分类提供了一种十分快捷、经济的间接手段。当研究区的底质取样资料稀少(或因是砂质海底而难以取样)以及需要了解大面积沉积物类型面上分布时，声学方法显示出极大的优越性，受到广大研究者的高度重视。我国在海底底质分类方面的研究程度还较低，虽然近些年来引进了多波束系统，获得了大量的数据资料，但仍然只利用了该系统的海底测深功能，其底质分类等功能的技术潜力还没有得到充分开发和利用。

目前最典型的探测设备和软件主要有美国NOARL公司(Naval Oceanographic and Atmospheric Research Laboratory)的ASCS、挪威Simrad公司的多波束产品TRITON分类软件和加拿大QTC公司的QTC VIEW等。

按照测量仪器获得的海底声呐图像的不同，海底分类常采用的方法有如下几种:

1.剖面声呐、测深仪法

对用剖面声呐、测深仪法提取的声学特征进行海底底质分类时，需进行下列5个方面的计算和统计分析，即

①反射系数;

②累积能量归一曲线(取决于沉积物衰减系数);

③反射信号的时域波形特征(幅度分布统计、直方图等);

④反射信号的频域特征;

⑤回波的屏间相关统计。

2.侧扫法

对用侧扫法提取的声学参数进行海底底质分类时，需进行下列3个方面的计算和统计分析，即

①回波强度的统计量(分位点);

②纹理特征提取;

③斜入射反向散射强度与入射角的关系。

3.多波束法

对利用多波束方法提取的声学特征进行海底底质分类时，需进行下列8种方法的计算和统计分析，即:均值、分位数、标准偏差、对比度、频谱、回波幅度的直方图等、分形锥法和神经网络法。

底质分类的能力和效果不仅取决于所使用的声呐手段，还取决于分类算法。剖面声呐和测深声呐使用的都是正入射信号，回波中能更多地携带地层信息，能以较高的置信度推测沉积物的物理性质，其中宽带剖面声呐所得到的分类和特征估计的效果要好于普通测深仪所得到的效果，但由于普通的低频宽带剖面声呐换能器的开角非常大，因此，当海水略深时，回波中底表面和内部的散射信号将会混淆。两种声呐共同的缺点是所测得的信息只是换能器正下方的单点信息。多波束和侧扫声呐系统除了可以得到近垂直入射的声波外，还可以得到多角度散射信号，信息量大，尤其是它可以得到较大面积海底表层沉积物的信息，工作频率高，在海底地形全覆盖测量方面应用前景十分广阔。