基于CUBE算法的多波束水深异常值剔除

本文总结分析了CUBE(Combined Uncertainty and Bathymetry Estimator)算法的关键步骤和基本理论模型,实现了基于CUBE算法的多波束水深异常值剔除,并针对中国某海区的多波束实测数据,通过构建海底DTM(Digital Terrian Model)图,对比分析了CUBE算法与传统的手工作业方法的性能差异。实验证明:与手工作业方法相比,CUBE算法具有工作效率高、不受人为因素影响等优点。

大面积水深异常检测的条件变化自编码算法

针对大面积海底地形数据缺失或异常的复杂及多变性特点,结合条件变分自编码器(CVAE)与深度卷积生成对抗网络(DCGAN),构建了条件变分自编码生成对抗网络(CVAE-GAN)大面积海底伪地形的检测与剔除方法。本文方法利用条件变分自编码算法改变原有的样本分布,通过对训练样本的学习重新构建样本之间的分布规律,有效提高了高维到低维映射的稳定性;结合生成对抗网络,提高了整体算法的稳健性,最终得到较优的检测与剔除结果。采用水深格网数据进行试验,并与中值滤波法、趋势面滤波法进行比较。结果表明,本文方法在精度、稳定性及噪声稳健性方面有所提高,验证了本文方法在海底地形数据处理上具有可行性。