基于二維模式復(fù)雜度的海底地形分類(lèi)方法

饒　喆　張靜遠(yuǎn)　熊宏錦

(海軍工程大學(xué)兵器工程系1)　武漢　430033)　(海軍裝備部駐重慶地區(qū)軍事代表局2)　重慶　400042)

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基于二維模式復(fù)雜度的海底地形分類(lèi)方法

饒喆1)張靜遠(yuǎn)1)熊宏錦2)

(海軍工程大學(xué)兵器工程系1)武漢430033)(海軍裝備部駐重慶地區(qū)軍事代表局2)重慶400042)

摘要：針對(duì)海底地形復(fù)雜程度分類(lèi)問(wèn)題，通過(guò)確定典型海底地形分類(lèi)庫(kù)中各類(lèi)地形的二維模式復(fù)雜度，并以該二維模式復(fù)雜度值作為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將待確定海底地形的二維模式復(fù)雜度值與之比較，從而確定待分類(lèi)地形的地形復(fù)雜程度.通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了基于二維模式復(fù)雜度的海底地形分類(lèi)方法的有效性.

關(guān)鍵詞：海底分類(lèi)；數(shù)字高程模型；地形復(fù)雜程度；二維模式復(fù)雜度

饒喆(1988- )：男，博士生，主要研究領(lǐng)域?yàn)橹茖?dǎo)與控制技術(shù)

*國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào)：61104814)、國(guó)防科技課題項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào)：1010602010502)資助

0引言

地形復(fù)雜度是描述地表起伏變化程度的一種重要參數(shù)，但現(xiàn)階段相關(guān)研究領(lǐng)域并沒(méi)有給出地形復(fù)雜度統(tǒng)一、明確的定義和描述指標(biāo)[1].在國(guó)內(nèi)地形復(fù)雜度研究方面，李毅等[2]提出了一種小波變換的方法描述地形復(fù)雜程度.劉春等[3]提出了地形復(fù)雜因子的概念，并以此描述地形復(fù)雜度.馬錦娟[4]提出應(yīng)用表征地表坡面單元豐富程度及其空間分布的變異程度來(lái)描述地形復(fù)雜度.但這些方法在量化表征地形復(fù)雜度方面均較為復(fù)雜，文中采用二維模式復(fù)雜度方法對(duì)地形復(fù)雜度進(jìn)行量化計(jì)算，通過(guò)數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)二維復(fù)雜度確定海底地形的復(fù)雜程度，并根據(jù)海底地形標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)庫(kù)確定海底地形類(lèi)別及復(fù)雜程度，為水下地形匹配制導(dǎo)匹配區(qū)域選取提供參考.

1DEM二維模式復(fù)雜度

對(duì)于N×N個(gè)像素組成的黑白雙色二維圖像，其中任一像素周?chē)纳舷伦笥?個(gè)像素按照逆時(shí)針?lè)较蝽樞?，共?6種排列模式，除去重復(fù)模式可得到6種，用1表示黑色，0表示白色，則這6種模式可用一維向量表示：(0000)，(1111)，(1000)，(1110)，(1100)，(1010).

令mi(i=0,1)為第i種顏色在整個(gè)圖像中所占比例，mij(i=0,1;j=1,2,3,4,5,6)為中心像素為i且相鄰像素模式為j在整個(gè)圖像中所占比例，則中心像素顏色為i時(shí)相鄰像素為j的條件概率mi→j為

(1)

則二維模式復(fù)雜度為

(2)

2海底地形分類(lèi)方法

2.1典型海底地形分類(lèi)庫(kù)建立

根據(jù)文獻(xiàn)[5-6]對(duì)測(cè)量海區(qū)海底地形的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)Matlab的peaks函數(shù)生成典型海底地形，假設(shè)海底任一點(diǎn)(x,y)的水深值為z(x,y)，則

(3)

式中：a,b,m,n為測(cè)量海區(qū)大小控制參數(shù)；k,l為地形起伏程度控制參數(shù).通過(guò)調(diào)整以上控制參數(shù)的大小，模擬18種海底地形以建立典型海底地形分類(lèi)庫(kù)，并分別計(jì)算各海底地形的水深均值、水深最大值與最小值之差(極差)和標(biāo)準(zhǔn)差，其結(jié)果見(jiàn)文獻(xiàn)[6]表1.

2．2DEM二維模式復(fù)雜度計(jì)算

對(duì)于地形DEM柵格數(shù)據(jù)，分別以每個(gè)柵格為中心點(diǎn)，依次計(jì)算該中心柵格相鄰的8個(gè)柵格數(shù)據(jù)與中心柵格的差值，大于0.1倍的整個(gè)DEM柵格數(shù)據(jù)均值與中心柵格差值的柵格標(biāo)記為1，否則為0，即將地形DEM柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二值柵格數(shù)據(jù)，此時(shí)K=36.分別計(jì)算DEM二維模型復(fù)雜度，其結(jié)果見(jiàn)表1.

表1　典型海底地形的DEM二維模式復(fù)雜度

2.3復(fù)雜程度確定

根據(jù)6類(lèi)地形的水深變化范圍，通過(guò)計(jì)算海區(qū)海底的DEM數(shù)據(jù)均值確定該海底屬于6類(lèi)中第幾類(lèi)地形，然后計(jì)算其DEM二維模式復(fù)雜度，并與表1中對(duì)應(yīng)地形的二維模式復(fù)雜度值比較來(lái)確定該地形屬于平坦、一般或復(fù)雜海底，從而得出海底復(fù)雜度類(lèi)型.具體計(jì)算方法如下.

設(shè)定表1中第i類(lèi)復(fù)雜程度為j的地形二維模式復(fù)雜度值為Gij，其中i=1～6為地形類(lèi)型；j=1～3分別為地形復(fù)雜程度為平坦、一般和復(fù)雜，待確定地形的二維模式復(fù)雜度值為Gx，計(jì)算離差dj，即

(4)

則j|(dj)min為地形復(fù)雜程度.

3實(shí)例分析

根據(jù)某海區(qū)的實(shí)測(cè)地形數(shù)據(jù)，制作網(wǎng)格數(shù)為100×100、分辨率為5 m的DEM數(shù)據(jù)，得到實(shí)驗(yàn)區(qū)A和B，見(jiàn)圖1.

圖1　水下地形圖

表2　地形復(fù)雜程度判定結(jié)果

因此，由表2即可確定實(shí)驗(yàn)區(qū)A為第三類(lèi)復(fù)雜海底地形，實(shí)驗(yàn)區(qū)B為第五類(lèi)一般海底地形.2種地形復(fù)雜程度從圖1也能直觀地反映.為進(jìn)一步驗(yàn)證分類(lèi)結(jié)果的正確性，利用文獻(xiàn)[6]提出的正交小波變換方法，根據(jù)文獻(xiàn)[6]式(9)進(jìn)行計(jì)算，其結(jié)果見(jiàn)表3.

表3　正交小波變換分類(lèi)計(jì)算結(jié)果

因此，dA=min(d1,d2,d3)|A=d3，dB=min(d1,d2,d3)|B=d2，與本文方法對(duì)地形復(fù)雜程度確定結(jié)果一致.

地形分析中，地形復(fù)雜程度的確定受DEM分辨率大小的影響.為保證選取適宜大小的DEM分辨率，分別設(shè)定分辨率為5，10，20，25，50，100 m，計(jì)算得到不同分辨率下DEM二維模式復(fù)雜度，確定DEM分辨率與二維模式復(fù)雜度的關(guān)系及分辨率適宜范圍.現(xiàn)以第三類(lèi)地形為例，任選10種地形進(jìn)行多分辨率分析，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4.

表4　二維模式復(fù)雜度與分辨率關(guān)系

由表4可見(jiàn)，由于DEM分辨率越高，DEM與真實(shí)地形越接近，越能反映真實(shí)地形變化情況，則確定的地形復(fù)雜度越準(zhǔn)確，隨著DEM分辨率的降低，對(duì)于同一地形，二維模式復(fù)雜度逐漸減小，導(dǎo)致確定的地形復(fù)雜度有偏差，真實(shí)地形為復(fù)雜地形會(huì)誤確定為一般地形，甚至平坦地形，而真實(shí)地形為一般地形會(huì)誤確定為平坦地形.這是由于隨著DEM分辨率的降低，DEM描述地形的誤差越來(lái)越大，且得到地表的變化情況越趨于簡(jiǎn)單，因而復(fù)雜程度會(huì)越來(lái)越小.因此，出于計(jì)算量的考慮，在地形復(fù)雜度分析中選擇20 m分辨率較為合適.

4結(jié) 束 語(yǔ)

根據(jù)典型海底分類(lèi)庫(kù)，通過(guò)DEM二維模式復(fù)雜度算法，確定分類(lèi)庫(kù)中各類(lèi)地形DEM二維模式復(fù)雜度值，并以此為標(biāo)準(zhǔn)，判定待定海底地形的類(lèi)型及復(fù)雜程度.通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性，且計(jì)算較為簡(jiǎn)便，能夠快速確定地形的類(lèi)型和復(fù)雜程度.以第三類(lèi)海底地形為研究對(duì)象，確定了地形復(fù)雜度分析中DEM適宜分辨率為20 m.

參 考 文 獻(xiàn)

[1]賴志坤，陳堅(jiān).基于GEBCO的海底熱液區(qū)地形復(fù)雜度分析方法研究[J].海洋測(cè)繪,2014,34(4):58-61.

[2]李毅，龔建華.基于SPIHT小波的DEM自適應(yīng)壓縮方法研究[J].地理與地理信息科學(xué),2009,25(4):22-29.

[3]劉春，孫偉偉，吳航彬.DEM地形復(fù)雜因子的確定及與地形描述精度的關(guān)系[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2009,34(9):1015-1020.

[4]馬錦絹.地形復(fù)雜度量化研究[D].南京:南京師范大學(xué),2012.

[5]夏偉，劉雁春，邊剛，等.基于海底地貌表示法確定主測(cè)深線間隔和測(cè)圖比例尺[J].測(cè)繪通報(bào),2004(3):24-27.

[6]夏偉，劉雁春，黃謨濤，等.基于正交小波變換的海底地形復(fù)雜程度分類(lèi)方法研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2008,33(6):631-634.

A Method of Classifying Complication of Seabed

Terrain Based on Two Dimensional Pattern Complexity

RAO Zhe1)ZHANG Jingyuan1)XIONG Hongjin2)

(DepartmentofWeaponryEngineering,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,China)1)

(MilitaryRepresentativeofficeofNavalEquipmentDepartmentinChongqing,

Chongqing400042,China)2)

Abstract：According to the complex terrain classification problem, by determining two dimensional pattern complexity of all types of terrain model in typical seabed terrain classification database, and the two dimensional model complexity value as a classification standard, the complexity classification for terrain is determined after the two dimensional pattern of seabed terrain complexity and value comparison. The measured data verify the validity of this seabed terrain classification method, and this method can provide a theoretical basis for the classification of seafloor topography and the selection of terrain matching area.

Key words：seabed classification；digital elevation model； terrain complication； two dimensional pattern complexity

收稿日期：2015-11-05

doi:10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.016

中圖法分類(lèi)號(hào)：P208