تصنيف قاع البحر بناءً على تقنية قياس عمق LiDAR المحمولة جواً ALB (القياس البحري LiDAR المحمولة جواً) يمكن أن يوفر بيانات أساسية لتطوير الموارد البحرية في المناطق البحرية الضحلة، وحماية البيئة البحرية، وبناء الهندسة البحرية، وله أهمية كبيرة للأنشطة البحرية والبحوث العلمية البحرية. لمواجهة مشكلة التكرار في ميزات تصنيف قاع البحر باستخدام ALB، يقدم هذا البحث خوارزمية تصنيف للطبقة القاعية تأخذ في الاعتبار الاختيار الأمثل للخصائص الموجية والطبوغرافية. بناءً على استخراج الميزات الموجية والطبوغرافية، تم بناء نموذج اختيار ميزات Relief-F من خلال حساب مساهمة كل ميزة في تصنيف القاع لتحقيق اختيار ميزات متعددة؛ ثم، باستخدام ثلاث مصنفات خاضعة للإشراف هي الغابة العشوائية RF، وآلة الدعم الناقل SVM، وشبكة الأعصاب BP، جرى تصنيف القاع لاستخراج خمسة أنواع من القاع: الشعاب المرجانية، الحصى، الرمل، النباتات، والمنطقة الساحلية. للتحقق من فعالية الطريقة المقترحة، أجريت التجارب باستخدام بيانات ALB الفعلية من جزيرة Ganquan في جزر Xisha، وأظهرت النتائج أنه بعد اختيار الميزات باستخدام خوارزمية Relief-F، تحسنت دقة التصنيف لـ RF، SVM، وBPNN بنسبة 1.1%، 1.1%، و2.7% على التوالي؛ وكان لتصنيف الغابة العشوائية دقة أعلى، حيث بلغ دقة التصنيف العامة OA ومعامل كابا 95.36% و0.94 على التوالي. يمكن لنتائج هذا البحث توفير دعم تقني فعال لاحتياجات تصنيف قاع البحر في مجالات الهندسة البحرية وغيرها.

قياس عمق LiDAR المحمولة جواً;تصنيف القاع;الميزات الموجية;الميزات الطبوغرافية;نموذج اختيار ميزات Relief-F;معالجة الصور;البحر