基于多分类器决策融合的深海锰结核覆盖率声学表征方法

本发明属于深海矿产资源勘探技术领域，公开了基于多分类器决策融合的深海锰结核覆盖率声学表征方法，通过提取14项反散射纹理特征与4项海底地形特征，并利用Boruta算法对提取的特征进行优选，构建精细化表征海底的特征集合；引入基于滑动窗口的迭代稳健估计算法，通过在不同方向上连续平滑数据动态调整观测权重，对特征图像中的粗差进行识别与抑制；在模型构建阶段，采用集成学习中的Stacking机制，融合多个分类器的优势进行决策层级集成，并生成结核覆盖率的空间分布图。本发明引入Boruta特征选择算法，从原始声学特征中筛选出对结核覆盖率判别能力最强的关键特征，避免冗余干扰，提升模型的精度和预测判别能力。