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한국마린엔지니어링학회 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집 한국마린엔지니어링학회 2009년도 공동학술대회논문집
발행연도
2009.6
수록면
343 - 346 (4page)

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To develop an automatic software which can remotely classify the seabed sediment type using multibeam echosounder backscatter data, a supervised classification method is implemented, which is composed of both PCA (Principal Component Analysis) for classifying the extracted pixels from the backscatter data and RGA (Regional Growing Algorithm) for clustering the selected pixels. Although basic technologies, such as acoustic and ground truth data acquisition, data processing and classification strategy, were independently achieved, the classification accuracy needs to be increased using geoacoustic studies and sediment texture-based classification methods.
#Seabed classification #Multibeam echosounder #Backscatter data #Asan bay

목차

Abstract
1. 서론
2. 현장자료 취득
3. 자료처리 결과
4. 결론
참고문헌

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