典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
多波束测深;聚类算法;异常值;自动清理
中图分类号：
作者姓名：
魏源;金绍华;李树军;王磊;边刚;王沫
作者机构：
海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系,辽宁 大连 116018;91937 部队,浙江 舟山 316002;92763 部队,辽宁 大连 116018
文献出处：
引用格式：
[1]魏源;金绍华;李树军;王磊;边刚;王沫-.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)[J].测绘学报,2022(11):2294-2302
A类：
B类：
算法实现,水深,数据异常,异常值,自动识别,工交,后视图,图像特征,密度聚类算法,存疑,识别定位,多波束测深数据,可信数据,数据保留,自动剔除,自动清理,理算,自动处理,可信度,处理效率
AB值：
0.287063
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