ارتباط داده‌های بازتابی صوتی با جنس رسوبات بستر از طریق بررسی توان چگالی طیفی اکوها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری اقیانوس‌شناسی، دانشگاه علوم و فنون دریایی خرمشهر

2 کارشناس‌ارشد مهندسی نقشه‌برداری و اطلاعات مکانی، دانشگاه تهران.

چکیده

روش شناسایی و طبقه‌بندی رسوبات بستر دریا و رودخانه‌ها با ابزار آکوستیکی که بر مبنای ارسال و دریافت امواج صوتی از بستر عمل می‌کنند، روشی شناخته شده است. امواج صوتی بازگشتی از رسوبات ویژگی‌های متعددی دارند که با استخراج آن‌ها می‌توان جنس رسوبات بستر را شناسایی و طبقه‌بندی کرد. بدین منظور در این طرح برای بررسی رفتار آکوستیکی رسوبات، 4 نوع رسوب با دانه‌بندی‌های مختلف در بستر تانک آزمایشگاهی مهیا و امواج صوتی در 4 فرکانس 55، 60، 65 و 70 کیلوهرتز از سطح آب با دستگاه مولد امواج صوتی ارسال و امواج بازگشتی از رسوبات بستر ثبت شده است. برای بررسی داده‌های برداشتی با جنس رسوبات بستر، از ویژگی توان چگالی طیفی اکوها شامل دو روش پریدوگرام و بِرگ استفاده شده است. در روش اول پارامتر میانگین توان و در روش دوم پارامتر قدر مطلق شیب، میان کمینه و بیشینه پیک‌ها به‌عنوان دو ویژگی برای بررسی ارتباط داده‌ها با جنس بستر موردبررسی قرار گرفته است. نتایج بیان‌گر این موضوع است که پارامترهای مذکور رابطۀ معنادار با جنس رسوبات داشته و می‌توان از آن‌ها برای تفکیک، شناسایی و طبقه‌بندی رسوبات استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

The relationship of Echo-Waveform Data in the Form of Bed Sediments through Investigation of Spectral Sensity of Echoes

نویسندگان [English]

  • Mahyar Majidi 1
  • Vahid Rezaali 2
1 Khorramshahr University of Marine Science and Technology
2 University of Tehran
چکیده [English]

A well-known method for identifying and classifying sea and river bed sediments through acoustic instruments is based on sending and receiving sound waves to the bed. Reflected sound waves from sediments have several properties that can be used to identify and classify the type of sediment in the bed. For this purpose, in order to investigate the acoustic behavior of sediments, 4 types of sediments with different dimensions are prepared in the laboratory tank bed and then sound waves in 4 frequencies 55, 60, 65 and 70 kHz are sent from the water surface by the sound generating device and then return waves from bed sediments are recorded. In order to investigate the measured data with the type of bed sediments, the spectral power density characteristic of echoes including two periodogram and burg methods were used. In the first method, the average power parameter and in the second method, the absolute slope value parameter, between the minimum and maximum peaks, were investigated as two features to examine the relationship between data and bed material. The results indicate that these parameters have a significant relationship with the type of sediment and can be used to separate, identify and classify sediments.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Acoustic Remote Sensing
  • Echo-Waveform Data
  • Seabed Sediments
  • Spectral Density
[1] رضاعلی وحید ، امیری هادی. بررسی روش سنجش‌ازدور آکوستیکی به‌منظور طبقه‌بندی رسوبات بستر دریا. نشریة علمی ترویجی مهندسی نقشه‌برداری و اطلاعات مکانی. 1394؛6 (3).
[2] Tegowski J, Gorska N, Klusek Z. Statistical analysis of acoustic echoes from underwater meadows in the eutrophic Puck Bay (southern Baltic Sea). Aquatic Living Resources. 2003 Jul 1;16(3):215-21.
 [3] Van Walree PA, Tęgowski J, Laban C, Simons DG. Acoustic seafloor discrimination with echo shape parameters: A comparison with the ground truth. Continental Shelf Research. 2005 Nov 1;25(18):2273-93.
[4] De C, Chakraborty B. Acoustic characterization of seafloor sediment employing a hybrid method of neural network architecture and fuzzy algorithm. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2009 Sep 4;6(4):743-7.
[5] Amiri-Simkooei AR, Snellen M, Simons DG. Principal component analysis of single-beam echo-sounder signal features for seafloor classification. IEEE Journal of Oceanic Engineering. 2011 May 12;36(2):259-72.
[6] Buscombe D, Grams PE, Kaplinski MA. Characterizing riverbed sediment using high‐frequency acoustics: 1. Spectral properties of scattering. Journal of Geophysical Research: Earth Surface. 2014 Dec;119(12):2674-91.
[7] Eleftherakis D, Snellen M, Amiri-Simkooei A, Simons DG, Siemes K. Observations regarding coarse sediment classification based on multi-depth residuals in Dutch rivers. The Journal of the Acoustical Society of America. 2014 Jun;135(6):3305-15.
[8] Mandelbrot BB. The Fractal Geometry of Nature. San Francisco. 1982.
 [9] Welch P. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Transactions on audio and electroacoustics. 1967 Jun;15(2):70-3.
[10] Stoica P. Introduction to spectral analysis. Prentice hall; 1997.
[11] Oppenheim AV, Schafer RW. Discrete-Time Signal Processing. Prentice-Hall; 1989.