臺灣博碩士論文加值系統

側向掃描聲納系統(簡稱側掃聲納)具有快速從事大範圍搜索與極佳解像力的優點，可於短時間內偵測水下目標物的存在並精確的定出其經緯度坐標。本研究運用側掃聲納系統探測墾丁南灣海域現生珊瑚礁海床，所收集之海床聲納影像輸入結合灰度共現矩陣法(Gray Level Co-occurrence Matrix Method)、非監督式貝氏分類器(Baysian classification)及集群分析法(Cluster Analysis)所建立的影像自動化分類系統進行影像分析、分類與定位之工作。
本研究所建立之海床自動化分類系統將海床聲納影像分成二階段進行處理。
一，第一階段係將海床影像分類為:
1. 礁石海床。
2. 砂質海床。
3. 聲學陰影海床。
二，第二階段運用第一階段分類所得的礁石海床，根據其聲學特徵細分為：
1. 礁石邊緣與小型獨立礁石。
2. 平滑礁石。
3. 小型珊瑚礁石。
4. 獨立珊瑚礁石。
5. 大型珊瑚礁石。
本研究使用93年8月4日至6日墾丁南灣航次所收集之側掃聲納影像，選擇其中的石牛仔、出水口及眺石三個擁有光學影像的海域作為研究海域，進行自動化分類系統的分析與驗證。驗證結果顯示石牛仔海域第一階段的海床分類精確率達93%，第二階段以海床影像值域(熵值entropy與同質性homogeneity)辨識上述五種不同類型的礁石海床，並將分類結果與地理資訊系統結合，以獲得研究海域之海床分佈狀況。
分類結果顯示石牛仔海域礁石海床面積達98,863 m2，其中可提供辨識面積為62,199 m2，經自動化分類系統處理後分類為礁石邊緣與小型獨立礁石海床為15,954 m2 (26.3%)、平滑礁石海床為3,133 m2(5.0%)、小型珊瑚礁石海床為8,021 m2(12.8%)、獨立珊瑚礁石海床為25,504 m2(40.7%)、大型珊瑚礁石海床為9,587 m2(15.3%)。

關鍵字:側掃聲納、珊瑚礁、灰度共現矩陣

The advantages that a side-scan sonar can offer include large-scale survey areas and high-resolution imagery which can provide the detection and positioning of underwater targets effectively. The purpose of image analysis, classification and positioning in this research was presented by the development of an automated recognition and classification system based on sonographs collected off Kenting area. Major components of the system include gray level co-occurrence matrix method, Baysian classification and cluster analysis.
The sonograph classified by the automated recognition and classification system was split into two stages. The first stage divided the seafloor into three categories:
(1) Rocky seafloor.
(2) Sandy seafloor.
(3) Acoustic shadow seafloor.
Based on the characteristics of the rocky seafloor, the rocky seafloor was subdivided into five types in the second stage:
(1) Flank reef and small independent reef.
(2) Smooth reef.
(3) Small coral on reef.
(4) Coral on independent reef.
(5) Large coral on reef.
Analysis and proof of the system was conducted by underwater photographs collected off Kenting area in August 4, to 6, 2004. The identification accuracy of the first stage can reach 93% in Shiniuzai area. The characteristic features selected in this research (i.e., entropy and homogeneity) for the classification of various coral reef seafloors was proved adequate and the results was described in map within a Geographic Information System in the second stage.
The results of this research illustrated that the rocky area identified in Shiniuzai was 98,863 m2. Due to image resolution restrictions, only 62,199 m2 of the total rocky area could be defined and classified properly. Among them, the flank reef and small independent reef covered an area of 15,954 m2 (26.3%); the smooth reef covered 3,133 m2 (5.0%); the small coral on reef covered 8,021 m2 (12.8%); the coral on independent reef covered 25,504 m2 (40.7%) and the large coral on reef covered 9,587 m2 (15.3%).

Key words:side scan sonar,coral reef,gray level co-occurrence matrix

謝誌……………………………………………………….Ⅰ
中文摘要………………………………………………….Ⅱ
英文摘要………………………………………………….Ⅲ
目錄………………………………………………………Ⅳ
圖目錄……………………………………………………Ⅷ
表目錄……………………………………………………XII
第一章 緒論 ………………………………………………1
1-1 前言.…………………………………………………1
1-2 研究動機………………………………………………1
1-3 研究目的………………………………………………2
1-4 前人研究與文獻回顧…………………………………3
1-4-1 水下目標物之探測方式……………………………3
1-4-2 遙測技術應用於珊瑚礁分布調查…………………3
1-4-3 影像自動化辨識……………………………………5
1-5 論文章節與綱要說明………………………………6
第二章 儀器設備與研究方法……………………………15
2-1 儀器設備………………………………………15
2-1-1 聲學儀器設備…………………………………15
2-1-2 光學儀器設備…………………………………16
2-1-3 全球衛星定位系統設備………………………17
2-2 研究區域聲納及光學資料收集結果……………17
2-3 研究方法…………………………………………18
第三章 側掃聲納成像原理………………………………23
3-1 側掃聲納系統概述………………………………23
3-2 側掃聲納系統……………………………………23
3-2-1 側掃聲納基本原理……………………………23
3-2-2 聲納影像成像原理……………………………26
3-2-3 聲納影像解析度之限制………………………27
3-3 側掃聲納系統資料處理…………………………28
3-3-1 側掃聲納影像資料儲存與輸出………………29
3-3-2 側掃聲納影像資料拼圖與定位………………29
3-4 側掃聲納系統應用於現生珊瑚礁海床探測……29
第四章 研究區域概述
4-1 台灣珊瑚礁生態系分佈概況……………………39
4-2 研究區域地理位置………………………………40
4-3 南灣海域海床底質概述…………………………40
4-4 研究區域現況概述………………………………41
第五章 影像處理與辨識原理……………………………45
5-1 研究區域影像處理……………………………….45
5-2 影像切割…………………………………………46
5-3 視窗滑動…………………………………………47
5-3-1 非滑動視窗……………………………………47
5-3-2 滑動視窗………………………………………47
5-4 灰度共現矩陣法…………………………………47
5-4-1 影像像元………………………………………48
5-4-2 影像紋理………………………………………48
5-4-3 紋理分析………………………………………48
5-4-4 灰度共現矩陣計算方法………………………49
5-5 參數選取…………………………………………50
5-5-1 一階統計量……………………………………50
5-5-2 二階統計量……………………………………50
5-5-3 特徵函數之選用………………………………51
5-5-4 特徵函數性質…………………………………51
5-6 貝式分類器………………………………………54
5-6-1 貝氏分類法……………………………………54
5-6-2 貝氏分類器設定………………………………55
5-7 集群分析法………………………………………56
5-7-1 集群分析的方法………………………………56
5-7-2 階層式集群分析………………………………56
5-8 最佳化之設定……………………………………57
第六章 珊瑚礁海床自動化分類系統……………………68
6-1 自動化分類流程…………………………………68
6-2 第一階段分類…………………………………68
6-2-1 特徵函數設定…………………………………68
6-2-2 貝氏分類器分類結果…………………………68
6-2-3 辨識結果雜訊濾除…………………………69
6-2-4 分類結果驗證…………………………………70
6-3 第二階段分類前處理…………………………..70
6-3-1 特徵函數設定…………………………………71
6-3-2 貝氏分類器分類結果…………………………71
6-3-3 階層式集群分析結果…………………………71
6-3-4 值域分佈圖……………………………………72
6-4 第二階段分類……………………………………72
6-4-1 特徵函數設定…………………………………72
6-4-2 貝氏分類器分類結果…………………………73
6-4-3 階層式集群分析結果………………………73
6-5 研究區域自動化分類結果……………………74
第七章 結論、討論與未來研究方向…………………104
7-1 結論……………………………………………104
7-1-1 側掃聲納系統探測現生珊瑚礁……………104
7-1-2 現生珊瑚礁自動化分類系統………………104
7-1-3 研究區域地理資訊系統資料庫……………105
7-2 討論……………………………………………105
7-2-1 研究海域海床分佈情形………………..…105
7-2-2 聲學干擾部分………………………………106
7-2-3 光學影像拍攝部分…………………………106
7-2-4 特徵函數設定部份………………..……106
7-2-5 分類器的選用部分…………………………107
7-3 未來研究方向…………………………………107
7-3-1 個別類型珊瑚礁分類………………………107
7-3-2 珊瑚白化現象與其他生物辨識…………….107
7-3-3 台灣海域珊瑚分佈…………………………108
參考文獻…………………………………………………123

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