利用聚类算法实现多波束水深数据异常值的自动识别与清理

• Published in: Ce hui xue bao Vol. 51; no. 11; pp. 2294 - 2302
• Main Authors: 魏源, 金绍华, 李树军, 王磊, 边刚, 王沫
• Format: Journal Article
• Language: Chinese; English
• Published: Beijing Surveying and Mapping Press 01.11.2022; 海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁 大连 116018; 92763 部队,辽宁 大连 116018; 91937 部队,浙江 舟山 316002%海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁 大连 116018%海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁 大连 116018
• Subjects: Algorithms; Cleaning; Clustering; Outliers (statistics); Reliability; 聚类算法; 自动清理; 异常值; 多波束测深
• ISSN: 1001-1595; 1001-1595
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2022.20210113

借鉴人工交互处理视角下多波束测深后视图中异常值的图像特征, 利用密度聚类算法实现了无效数据的剔除及存疑数据的识别定位。利用聚类算法将多波束测深数据自动划分为可信、存疑和无效3类数据, 可信数据保留, 无效数据自动剔除, 存疑数据人工判断。通过这种部分人工介入的异常值自动清理算法可较好地解决自动处理算法可信度低而人工交互处理效率低这一矛盾问题。实例计算表明: 该算法在一定程度上提高了自动处理算法所得结果的可信度, 对实现高可信度、高效率的多波束测深异常值清理具有重大意义。