喵ID:Yp81u1免责声明

Mapping the Shallow Water Seabed Habitat With the SHOALS

基本信息

DOI:
10.1109/tgrs.2008.920020
发表时间:
2008-10-01
影响因子:
8.2
通讯作者:
Long, Bernard
中科院分区:
工程技术1区
文献类型:
Article;Proceedings Paper
作者: Collin, Antoine;Archambault, Philippe;Long, Bernard研究方向: -- MeSH主题词: --
关键词: --
来源链接:pubmed详情页地址

文献摘要

The Scanning Hydrographic Operational Airborne light detection and ranging (LiDAR) Survey (SHOALS) consists of a bathymetric LiDAR system that provides high-precision measurements of water depth. Although the acquisition is focused on depth accuracy, the return signal, i.e., waveform, contains other relevant information because of integration signatures from the water surface, the water column, and the seabed. This paper highlights the benthic characterization in extracting statistical parameters derived from the bottom backscatter and classifying them. In implementing a specific unsupervised classification, it is significantly proven that the signals derived from habitat, described as statistically homogeneous throughout ground-truth analysis, are similar within an intrahabitat view, whereas they are different between themselves.
扫描水文作业机载光探测和测距(LiDAR)测量(SHOALS)由一个测深LiDAR系统组成,该系统可提供高精度的水深测量。尽管采集侧重于深度精度,但由于来自水面、水柱和海床的综合特征,返回信号(即波形)包含其他相关信息。本文强调了在提取从海底反向散射得出的统计参数并对其进行分类时的海底特征描述。在实施一种特定的无监督分类时,显著证明了来自栖息地的信号(在整个地面实况分析中被描述为统计上均匀的)在栖息地内部的视角下是相似的,而它们之间是不同的。
参考文献(45)
被引文献(0)

数据更新时间:{{ references.updateTime }}

Long, Bernard
通讯地址:
--
所属机构:
--
电子邮件地址:
--
免责声明免责声明
1、猫眼课题宝专注于为科研工作者提供省时、高效的文献资源检索和预览服务;
2、网站中的文献信息均来自公开、合规、透明的互联网文献查询网站,可以通过页面中的“来源链接”跳转数据网站。
3、在猫眼课题宝点击“求助全文”按钮,发布文献应助需求时求助者需要支付50喵币作为应助成功后的答谢给应助者,发送到用助者账户中。若文献求助失败支付的50喵币将退还至求助者账户中。所支付的喵币仅作为答谢,而不是作为文献的“购买”费用,平台也不从中收取任何费用,
4、特别提醒用户通过求助获得的文献原文仅用户个人学习使用,不得用于商业用途,否则一切风险由用户本人承担;
5、本平台尊重知识产权,如果权利所有者认为平台内容侵犯了其合法权益,可以通过本平台提供的版权投诉渠道提出投诉。一经核实,我们将立即采取措施删除/下架/断链等措施。
我已知晓