[发明专利]一种使用卫星测高数据反演海底地形的方法及系统在审

专利信息
申请号: 202111216713.8 申请日: 2021-10-19
公开(公告)号: CN114139437A 公开(公告)日: 2022-03-04
发明(设计)人: 魏志强;谢坷珍;黄磊 申请(专利权)人: 中国海洋大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G01V7/06;G06F119/14
代理公司: 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 代理人: 姜丽楼
地址: 266100 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 使用 卫星 测高 数据 反演 海底 地形 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种使用卫星测高数据反演海底地形的方法,所述方法包括:

建立海洋重力异常模型,根据海洋重力异常模型,输出观测点的海洋重力异常信息;

所述建立海洋重力异常模型,具体包括:

获取卫星对观测点的卫星测高数据,针对卫星测高数据进行预处理,获取大地水准面高信息和垂线偏差信息;

将观测点的海洋重力异常测量数据、大地水准面高信息和垂线偏差信息作为训练数据;

将训练数据输入神经网络模型进行训练,优化神经网络模型,优化过程中获取性能权重参数,根据性能权重参数,获取最优神经网络模型,即海洋重力异常模型;

获取观测力点的海底探测数据,并以海底探测数据及观测点的海洋重力异常数据,作为训练数据,将训练数据输入至网络模型进行训练,获取地形地貌反演模型;

所述获取地形地貌反演模型,具体包括:

将训练数据喂入神经网络模型中进行训练,提取观测点的海底地形特征;

根据海底地行特征获取水深数据和船测水深数据,对水深数据和船测水深数据进行损失计算,并通过反向传播进行参数学习,获取模型最优性能权重参数;

将具备最优性能权重参数的神经网络模型作为最优神经网络模型,即海底地形地貌反演模型;

获取待测观测点的卫星测高数据,并输入至海洋重力异常模型获取海洋重力异常数据,将获取到的海洋重力异常数据输入至地形地貌反演模型进行计算输出数据即为海底地形数据,通过海底地形数据,确定目标观测点的海底地形。

2.根据权利要求1所述的方法,所述海底探测数据包括:平均水深、最大水深、地壳与和海水密度差异。

3.根据权利要求1所述的方法,所述对卫星测高数据进行预处理,包括:数据编辑、误差校正及分析精化、共线处理和交叉点平差。

4.一种使用卫星测高数据反演海底地形的系统,所述系统包括:

异常信息提取单元,建立海洋重力异常模型,根据海洋重力异常模型,输出观测点的海洋重力异常信息;

所述建立海洋重力异常模型,具体包括:

获取卫星对观测点的卫星测高数据,针对卫星测高数据进行预处理,获取大地水准面高信息和垂线偏差信息;

将观测点的海洋重力异常测量数据、大地水准面高信息和垂线偏差信息作为训练数据;

将训练数据输入神经网络模型进行训练,优化神经网络模型,优化过程中获取性能权重参数,根据性能权重参数,获取最优神经网络模型,即海洋重力异常模型;

训练单元,获取观测力点的海底探测数据,并以海底探测数据及观测点的海洋重力异常数据,作为训练数据,将训练数据输入至网络模型进行训练,获取地形地貌反演模型;

所述获取地形地貌反演模型,具体包括:

将训练数据喂入神经网络模型中进行训练,提取观测点的海底地形特征;

根据海底地行特征获取水深数据和船测水深数据,对水深数据和船测水深数据进行损失计算,并通过反向传播进行参数学习,获取模型最优性能权重参数;

将具备最优性能权重参数的神经网络模型作为最优神经网络模型,即海底地形地貌反演模型;

确定海底地形单元,获取待测观测点的卫星测高数据,并输入至海洋重力异常模型获取海洋重力异常数据,将获取到的海洋重力异常数据输入至地形地貌反演模型进行计算输出数据即为海底地形数据,通过海底地形数据,确定目标观测点的海底地形。

5.根据权利要求4所述的系统,所述海底探测数据包括:平均水深、最大水深、地壳与和海水密度差异。

6.根据权利要求4所述的系统,所述对卫星测高数据进行预处理,包括:数据编辑、误差校正及分析精化、共线处理和交叉点平差。

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