基于多分类器决策融合机制的多波束海底底质分类方法

本发明公开了一种基于多分类器决策融合机制的多波束海底底质分类方法，包括如下步骤：对输入的多波束反向散射强度图像和深度图像分别进行多尺度纹理特征提取和地形特征提取，利用K‑均值聚类进行精度分析筛选最优尺度的声学特征，结合地理加权回归分析方法获取高贡献度的声学特征；超像素分割多波束反向散射强度图像，获取样本‑超像素块，实现海底样本点的有效扩充；将扩充后的样本集一半作为训练集与多分类器构建海底底质分类模型；另一半作为验证集，利用各模型分类结果和生产者精度创建一种多分类器决策融合机制模型预测海底底质类型，获取海底底质预测结果图。该方法具有较高的预测精度，可应用于海洋工程建设、资源管理开发和测绘等领域。