發(fā)布時(shí)間：2018-01-10 15:31

  本文關(guān)鍵詞：基于圖像紋理分析的海域磁異常分區(qū)　出處：《同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 海洋 磁異常分區(qū) 圖像紋理分析 Gabor濾波器 灰度共生矩陣(GLCM)

【摘要】：將圖像紋理分析技術(shù)應(yīng)用于海洋磁異常資料的分區(qū),采用Gabor濾波器和灰度共生矩陣相結(jié)合的圖像紋理分析方法,提取海洋磁異常的紋理特征信息,通過(guò)OKMS聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)不同紋理特征區(qū)域磁異常場(chǎng)的分區(qū).模型試驗(yàn)結(jié)果表明,利用Gabor濾波器和灰度共生矩陣相結(jié)合的圖像紋理分析方法可有效提取磁異常的紋理特征信息,對(duì)磁異常紋理特征信息的聚類(lèi)分區(qū)取得較好效果.實(shí)際應(yīng)用于加羅林海域磁異常的分區(qū)結(jié)果顯示,加羅林海域可分為11個(gè)磁異常區(qū)塊,分區(qū)結(jié)果與條帶磁異常區(qū)和巖漿活動(dòng)區(qū)對(duì)應(yīng)較好,該方法為海洋磁異常的分區(qū)解釋提供了參考依據(jù).
[Abstract]:The image texture analysis technique is applied to the partition of the marine magnetic anomaly data, and the texture feature information of the marine magnetic anomaly is extracted by the combination of Gabor filter and gray level co-occurrence matrix. The OKMS clustering algorithm is used to partition the magnetic anomaly fields in different texture regions. The texture analysis method based on Gabor filter and gray level co-occurrence matrix can effectively extract the texture feature information of magnetic anomaly. Good results have been obtained for clustering the texture information of magnetic anomalies. The results of practical application to the magnetic anomalies in Garolin show that the area can be divided into 11 blocks of magnetic anomalies. The results of zoning correspond well with the zones of strip magnetic anomaly and magmatic activity. This method provides a reference for the interpretation of marine magnetic anomalies.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)海洋地質(zhì)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中國(guó)海及鄰域地質(zhì)地球物理系列圖項(xiàng)目(GZH200900504) 國(guó)家自然科學(xué)基金(41541027) 國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2010AA09Z302)
【分類(lèi)號(hào)】：P738.3;TP391.41
【正文快照】： 灰度共生矩陣(GLCM)對(duì)海洋磁測(cè)資料的分析、處理和解釋,通常需要根據(jù)磁異常特征對(duì)不同區(qū)域的異常進(jìn)行分區(qū),再結(jié)合地質(zhì)情況作進(jìn)一步的處理分析.對(duì)磁異常特征進(jìn)行異常分區(qū)有助于了解洋殼基底屬性、揭示巖漿活動(dòng)的影響范圍、劃分構(gòu)造單元、了解海底擴(kuò)張過(guò)程等.海洋條帶磁異常反映

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1 熊光楚;_5志，

本文編號(hào)：1405818