(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210658865.1 (22)申请日 2022.06.13 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114743059 A (43)申请公布日 2022.07.12 (73)专利权人 自然资源部第二海 洋研究所 地址 310012 浙江省杭州市西湖区保俶北 路36号 (72)发明人 王明伟　崔晓东　吴自银　阳凡林　 李家彪　梁裕扬　姚宜斌　孙中苗　 赵荻能　任建业　周洁琼　崔丙浩　 刘志豪　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 林松海 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06T 7/62(2017.01)G06T 7/73(2017.01) G06V 10/52(2022.01) (56)对比文件 CN 112149755 A,2020.12.2 9 CN 114564966 A,2022.05.31 CN 113989685 A,202 2.01.28 US 20143 33616 A1,2014.1 1.13 王嘉翀 等.海底声学底质分类的 ELM - AdaBoost 方法. 《海 洋学报》 .2021,第43卷(第12 期),第14 4-151页. 刘双琳 等.黄 土地貌类型的坡 谱自动识别 分析. 《地球信息科 学》 .2015,第17 卷(第10期), 第1234-1242页. Mingwei wang et al. .Multifeature Extracti on and Seafl oor Classificati on Combining LiDAR and MBES Data around Yuanzhi Island i n the South C hina Sea. 《Sensors》 .2018,第18卷(第1 1期),第1-20页. 审查员 何华兵 (54)发明名称 一种综合地形地貌特征的海底地理实体自 动分类方法 (57)摘要 本发明公开了一种综合地形地貌特征的海 底地理实体自动分类方法， 步骤包括： 地形地貌 特征点提取、 异常特征点剔除、 地形识别单元构 建、 地理实体自动分类。 首先， 构建多尺度变换模 型， 检测极值点， 得到准地形地貌特征点； 其次， 基于准地形地貌特征点， 通过计算自适应阈值， 并剔除异常值， 得到地形地貌 特征点； 然后， 构建 基本视线方向， 再依次计算视距和视角、 判定参 数、 覆盖面积， 得到地形识别单元； 最后， 通过确 定识别类型， 遍历地形识别单元， 划分地理实体 类别， 实现对海底地理实体的自动分类。 该方法 能够快速实现海底地形地貌类型自动预分类， 提 升了工作效率、 减少了人为性。 本发明在海底地理实体划定及海底地貌学等方面具有实际应用 价值。 权利要求书4页 说明书9页 附图5页 CN 114743059 B 2022.09.06 CN 114743059 B 1.一种综合地形地貌特征的海底地理实体自动分类方法， 其特征在于， 步骤包括： 准地 形地貌特征点提取、 异常特征点剔除、 地形识别单元构建、 地理实体自动分类； 首先， 构建多 尺度变换模型， 检测极值点， 得到准地形地貌特征点； 其次， 基于准地形地貌特征点， 通过计 算自适应阈值， 并剔除异常值， 得到地形地貌特征点； 然后， 构建基本视线 方向， 再依次计算 视距和视角、 判定参数、 覆盖面积， 得到地形识别 单元； 最后， 通过确定识别类型， 遍历地形 识别单元， 划分地理实体 类别， 实现对 海底地理实体的自动分类； 所述的准地形地貌特征点提取， 依次包括构建多尺度变换模型、 检测极值点； 其中， 所 述的构建多尺度变换模型包括两部分： 一部分是利用小波变换算法， 得到二维离散小波模 型； 另一部 分是对二维离散小波模型进 行内积运算， 构建多尺度变换模型； 所述的检测极值 点， 是通过计算模值和幅角， 判断中心格网点是否为极大值， 进而得到所有分解等级 下的准 地形地貌特 征点。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述的异常特征点剔除， 依次包括计算自适 应阈值、 剔除异常值； 其中， 所述的计算自适应阈值， 是对准地形地貌特征点做投影运算， 得 到每个分解等级下符合阈值的地形地貌特征点； 所述的剔除异常值， 是遍历所有分解等级， 剔除对应阈值下的异常值， 得到所有分解 等级下的地形地貌特 征点。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述的地形识别单元构建， 依次包括构建基 本视线方向、 计算视距和视角、 判定参数、 计算覆盖面积； 其中， 所述的构建基本视线方向， 是以地理正北方向为起点， 按照顺时针方向， 构建8个基本视线方向； 所述的计算视距和视 角， 是通过计算中心特征点与最邻近特征点的相对高程关系， 得到视距和视角； 所述的计算 判定参数， 是以地形地貌特征点为中心， 通过判断在视线方向上计算得到的视距内视角与 坡度阈值的关系来确定具体的判定参数； 所述的计算覆盖面积， 是以格网行为参考方向， 按 照列数遍历， 统计最大 行号与最小行号的差值， 并进行累加， 得到地形识别单 元覆盖面积。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述的地理实体自动分类， 依次包括确定识 别类型、 遍历地形识别单元、 划分地理实体类别； 其中， 所述的确定识别类型， 是选取典型海 底地理实体作为识别类型； 所述的遍历地形识别单元， 是根据属 性优先级对单元重叠区域 进行排序； 所述的划分地理实体 类别， 是在遍历完成后， 输出地理实体自动分类结果。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述的准地形地貌特征点提取， 包括下列步 骤： 步骤1.1： 构建多尺度变换模型 基于数字水深模型 ， 其中，Model表示数字模型， Depth表 示水深， ( x, y)为数字水深模型中格网点的平面位置坐标， 利用小波变换算法对其进行多 尺度分解， 得到二 维离散小波模 型 ， 其中，Model表示数字模 型，θ表 示二维离散小波， ( x, y)为二维离散小波值 θ对应的平面位置坐标； 然后， 对二维离散小波 模型 进行内积运 算， 得到多尺度变换模型 ， 其中，WTf代表权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114743059 B 2多尺度变换， 为多尺度变换值， 和 分别为 沿x轴和y轴方向的两个分量值， ( x, y)  为多尺度变换值 对应的平面 位置坐标， j为分解等级，j、n为自然数； 步骤1.2： 检测极值 点 公式 （1） ： ， 其中，M (x, y)为二维离散小波 θ(x, y)对应的模值； 使用公式（1）计算多尺度变换模型 ， 得到模值数据集{ M(x, y)}； 公式 （2） ： ， 其中，A(x, y)为二维离散小波 θ(x, y)对 应的幅角； 使用公式 （2） 计算多尺度变换模型 ， 得到幅角数据集{ A(x, y)}； 和 分别为 沿x轴和y轴方向 的两个分量 值，j表示分解 等级，j、n为自然数； 利用窗口检测算子基于中心格网点 Po(x, y)沿幅角A(x, y)方向检测相邻格网点 PAdjacent (x, y)的模值M(x, y)， 其中，Adjacent代表相邻格网， 若中心 格网点Po(x, y)的模 值为极大值， 则该点被认为是准地形地貌特征点 ； 遍历所有格网点， 得到所有分解 等级下的准地形地貌特征点 ， 其中， 为分解等级为 j 时的准地形地貌特征点， Point表示坐标点， Feature表示准地形地貌特征， j表示分解等级， j、n为自然数。 6.如权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述的异常特 征点剔除， 包括下列步骤： 步骤2.1： 计算自适应阈值 公式 （3） ： ； 其中， 为分解等 级为j时准地形地貌特征点， SP为准地形地貌特征点 对应的坡度值， 为窗口检 测算子内所有格网点的地形平均坡度值， 代表在邻域为 m×m的窗 口检测算子内的准地形地貌特征点； 基于所有分解等级下的准地形地貌特征点 ， 使用公式 （3） 对准地形地貌特征点 做 投影运算， 得到该分解 等级下符合阈值的地形地貌特 征点 ； 步骤2.2： 剔除异常值权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114743059 B 3