·596· 智能系统学报 第15卷 响海底底质分类准确率的重要因素，日前的声呐 9)与水下无人平台的结合。面向局部区域的 图像特征提取方法大都借鉴的是光学图像处理方 高分辨率海底底质信息探测技术对于未来水下作 法，而声学图像与光学图像特性差异较大，现有 战、海洋工程建设、海底资源勘探等具有重要的 的方法对海底底质的声呐图像特征缺乏针对性。 支撑作用。目前水下机器人的载荷能力得到了很 建议从声呐成像机制入手，深入分析声呐图像灰 大提升，已经集成了侧扫声呐、水声定位系统、水 度分布特性，发展适用于海底底质识别的特征提 下摄像机等多种传感器设备，具备全面的海底观 取方法。 测能力。借助AUV等水下移动平台观测精度 6)声学海底底质分类软件的研发。国际上已 高、观测信息完备的技术优势，开展实时性的海 经出现多款商用底质分类软件，但是由于声呐数 底底质探测与识别技术已经具备技术基础。未来 据兼容性差、特征提取算法不稳定、对采样数据 还可以利用水下无人平台对深水区海底地层进行 要求高、在不同海域的普适性较差等因素，并未 高精度探测，从而有效改善深水区的探测误差和 获得广泛应用。目前国内已经有多家研究单位开 可靠性等问题。 展了海底底质分类的研究工作，但是由于缺乏系 统性的规划，已取得的研究成果并未得到转化， 参考文献： 在自主研发可靠的底质分类软件过程中仍需要更 [1]金翔龙.海洋地球物理研究与海底探测声学技术的发 多的投入。在进行软件架构设计时，必须考虑多 展[.地球物理学进展，2007,22(4)：1243-1249 类型数据格式的兼容性问题，可以通过开发数据 JIN Xianglong.The development of research in marine 标准化处理模块，将不同声呐设备厂商的数据格 geophysics and acoustic technology for submarine explora- 式统一集成到标准化处理框架范围内，提升对现 tion[J].Progress in geophysics,2007,22(4):1243-1249. [2]路晓磊，张丽婷，王芳，等.海底声学探测技术装备综 有的多类型设备和新型设备的兼容性，从而解决 述[).海洋开发与管理，2018,35(6)：91-94 声呐设备型号和数据格式不同导致的数据处理方 LU Xiaolei,ZHANG Liting,WANG Fang,et al.Sum- 案设计中的超高复杂度。 mary of submarine acoustic detection technology and 7)与人工智能理论的深入结合。深度神经网 equipment[J].Ocean development and management,2018, 络通过多次迭代组合低层分布式特征形成抽象高 35(6):91-94 层特征的方式，在众多的图像识别领域展现了强 [3]庞新明，赵明辉，刘思青，等.复杂地质结构OBS地震剖 大的分析能力。在水下目标识别方面，由于声呐 面震相识别方法[J].地球物理学报，2019,62(9)： 3482-3491 图像与光学图像的特点存在一定差异，如何更好 PANG Xinming,ZHAO Minghui,LIU Siqing,et al.Seis- 地利用深度学习方法提升水下目标识别的准确性 mic phases identification in OBS seismic record sections 和可靠性，如何充分集成海洋环境信息在智能分 through the complex geological structure[J].Chinese 析与决策系统中的辅助作用，如何实现人工智能 journal of geophysics,2019,62(9):3482-3491. 技术与海洋探测技术的深度结合，发展智能海洋 [4]BROWN C J,BEAUDOIN J,BRISSETTE M,et al. 空间探测技术，将是未来海洋科学与技术发展的 Multispectral multibeam echo sounder backscatter as a tool 重要课题。 for improved seafloor characterization[J].Geosciences, 8)可视化水平。传统的离散点底质类型信息 2019,9(3):126. [5]SHIH CC,HORNG M F,TSENG Y R,et al.An adaptive 主要集成在电子海图或海底底质专题图中，随着 bottom tracking algorithm for side-scan sonar seabed map- 声学探测技术的发展，连续的海底底质信息获取 ping[C]//Proceedings of 2019 IEEE Underwater Techno- 已经日渐成熟，提升海底底质信息的可视化水平 logy.Taiwan,China,2019:1-7. 将是不可回避的问题。如今的制图技术已经更加 [6]TAN Cheng,ZHANG Xuebo,YANG Peixuan,et al.A 成熟，海底底质分布图的符号设计和显示风格都 novel sub-bottom profiler and signal processor[J].Sensors, 有提升的空间，尤其是在海底空间信息集成显示 2019.1922):5052 方面，可以结合现有的GIS平台和可视化技术， [7]张炳生.水下声学高精度定位算法的研究[D.西安：长 加强底质信息展示的直观性、全面性和互操作 安大学，2019. ZHANG Bingsheng.Research on high precision position 性，进一步开展海底三维地层信息显示的集成技 ing algorithm for underwater acoustics[D].Xi'an:Chang 术研究，使海底底质探测技术的创新发展成果能 an University,2019. 更好地服务于海洋科学、海洋工程和海洋军事领 [8]耿雪樵，徐行，刘方兰，等.我国海底取样设备的现状与 域的重大需求。 发展趋势.地质装备，2009,10(4)：11-16.响海底底质分类准确率的重要因素，目前的声呐 图像特征提取方法大都借鉴的是光学图像处理方 法，而声学图像与光学图像特性差异较大，现有 的方法对海底底质的声呐图像特征缺乏针对性。 建议从声呐成像机制入手，深入分析声呐图像灰 度分布特性，发展适用于海底底质识别的特征提 取方法。 6) 声学海底底质分类软件的研发。国际上已 经出现多款商用底质分类软件，但是由于声呐数 据兼容性差、特征提取算法不稳定、对采样数据 要求高、在不同海域的普适性较差等因素，并未 获得广泛应用。目前国内已经有多家研究单位开 展了海底底质分类的研究工作，但是由于缺乏系 统性的规划，已取得的研究成果并未得到转化， 在自主研发可靠的底质分类软件过程中仍需要更 多的投入。在进行软件架构设计时，必须考虑多 类型数据格式的兼容性问题，可以通过开发数据 标准化处理模块，将不同声呐设备厂商的数据格 式统一集成到标准化处理框架范围内，提升对现 有的多类型设备和新型设备的兼容性，从而解决 声呐设备型号和数据格式不同导致的数据处理方 案设计中的超高复杂度。 7) 与人工智能理论的深入结合。深度神经网 络通过多次迭代组合低层分布式特征形成抽象高 层特征的方式，在众多的图像识别领域展现了强 大的分析能力。在水下目标识别方面，由于声呐 图像与光学图像的特点存在一定差异，如何更好 地利用深度学习方法提升水下目标识别的准确性 和可靠性，如何充分集成海洋环境信息在智能分 析与决策系统中的辅助作用，如何实现人工智能 技术与海洋探测技术的深度结合，发展智能海洋 空间探测技术，将是未来海洋科学与技术发展的 重要课题。 8) 可视化水平。传统的离散点底质类型信息 主要集成在电子海图或海底底质专题图中，随着 声学探测技术的发展，连续的海底底质信息获取 已经日渐成熟，提升海底底质信息的可视化水平 将是不可回避的问题。如今的制图技术已经更加 成熟，海底底质分布图的符号设计和显示风格都 有提升的空间，尤其是在海底空间信息集成显示 方面，可以结合现有的 GIS 平台和可视化技术， 加强底质信息展示的直观性、全面性和互操作 性，进一步开展海底三维地层信息显示的集成技 术研究，使海底底质探测技术的创新发展成果能 更好地服务于海洋科学、海洋工程和海洋军事领 域的重大需求。 9) 与水下无人平台的结合。面向局部区域的 高分辨率海底底质信息探测技术对于未来水下作 战、海洋工程建设、海底资源勘探等具有重要的 支撑作用。目前水下机器人的载荷能力得到了很 大提升，已经集成了侧扫声呐、水声定位系统、水 下摄像机等多种传感器设备，具备全面的海底观 测能力。借助 AUV 等水下移动平台观测精度 高、观测信息完备的技术优势，开展实时性的海 底底质探测与识别技术已经具备技术基础。未来 还可以利用水下无人平台对深水区海底地层进行 高精度探测，从而有效改善深水区的探测误差和 可靠性等问题。 参考文献： 金翔龙. 海洋地球物理研究与海底探测声学技术的发 展 [J]. 地球物理学进展, 2007, 22(4): 1243–1249. JIN Xianglong. The development of research in marine geophysics and acoustic technology for submarine explora￾tion[J]. Progress in geophysics, 2007, 22(4): 1243–1249. [1] 路晓磊, 张丽婷, 王芳, 等. 海底声学探测技术装备综 述 [J]. 海洋开发与管理, 2018, 35(6): 91–94. LU Xiaolei, ZHANG Liting, WANG Fang, et al. Sum￾mary of submarine acoustic detection technology and equipment[J]. Ocean development and management, 2018, 35(6): 91–94. [2] 庞新明, 赵明辉, 刘思青, 等. 复杂地质结构 OBS 地震剖 面震相识别方法 [J]. 地球物理学报, 2019, 62(9): 3482–3491. PANG Xinming, ZHAO Minghui, LIU Siqing, et al. Seis￾mic phases identification in OBS seismic record sections through the complex geological structure[J]. Chinese journal of geophysics, 2019, 62(9): 3482–3491. [3] BROWN C J, BEAUDOIN J, BRISSETTE M, et al. Multispectral multibeam echo sounder backscatter as a tool for improved seafloor characterization[J]. Geosciences, 2019, 9(3): 126. [4] SHIH C C, HORNG M F, TSENG Y R, et al. An adaptive bottom tracking algorithm for side-scan sonar seabed map￾ping[C]//Proceedings of 2019 IEEE Underwater Techno￾logy. Taiwan, China, 2019: 1−7. [5] TAN Cheng, ZHANG Xuebo, YANG Peixuan, et al. A novel sub-bottom profiler and signal processor[J]. Sensors, 2019, 19(22): 5052. [6] 张炳生. 水下声学高精度定位算法的研究 [D]. 西安: 长 安大学, 2019. ZHANG Bingsheng. Research on high precision position￾ing algorithm for underwater acoustics[D]. Xi’an: Chang’ an University, 2019. [7] 耿雪樵, 徐行, 刘方兰, 等. 我国海底取样设备的现状与 发展趋势 [J]. 地质装备, 2009, 10(4): 11–16. [8] ·596· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷