Diese Monografie präsentiert ein Deep-Learning-Framework zur Charakterisierung des Meeresbodens durch die Kombination von Vektor-Akustikfeldphysik und neuronalen Netzen. Sie führt Stokes-Parameter von Vektorhydrophonen als robuste Merkmale für die geoakustische Inversion ein und entwickelt spezialisierte Netzwerke (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) zur Schätzung von Sedimentparametern und zur Extraktion von Dispersionskurven. Die im Gelben Meer validierte Methode erreicht innerhalb von Minuten eine mit Kernmessungen vergleichbare Genauigkeit und übertrifft traditionelle Techniken hinsichtlich Geschwindigkeit und Robustheit deutlich. Die Arbeit unterstreicht die Synergie zwischen physikalischen Prinzipien und datengetriebenem Lernen und bietet eine skalierbare Lösung für die Echtzeit-Kartierung des Meeresbodens sowie für die Weiterentwicklung der autonomen Ozeansensorik.
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Xiaoman Li Imprint: Verlag Unser Wissen Dimensions:
Height: 229mm,
Width: 152mm,
Spine: 20mm
Weight: 458g ISBN:9786209287800 ISBN 10: 6209287808 Pages: 344 Publication Date:26 November 2025 Audience:
General/trade
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ELT Advanced
Format:Paperback Publisher's Status: Active