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Clustering Bathymetric Data for Electronic Navigational Charts

机译:电子航海图聚类测深数据

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摘要

An electronic navigational chart is a major source of information for the navigator. The component that contributes most significantly to the safety of navigation on water is the information on the depth of an area. For the purposes of this article, the authors use data obtained by the interferometric sonar GeoSwath Plus. The data were collected in the area of the Port of Szczecin. The samples constitute large sets of data. Data reduction is a procedure to reduce the size of a data set to make it easier and more effective to analyse. The main objective of the authors is the compilation of a new reduction algorithm for bathymetric data. The clustering of data is the first part of the search algorithm. The next step consists of generalisation of bathymetric data. This article presents a comparison and analysis of results of clustering bathymetric data using the following selected methods: K-means clustering algorithm, traditional hierarchical clustering algorithms and self-organising map (using artificial neural networks).
机译:电子导航图是导航器的主要信息来源。对水上航行安全性最重要的组成部分是有关区域深度的信息。为了本文的目的,作者使用了通过干涉声纳GeoSwath Plus获得的数据。数据收集在什切青港口地区。样本构成大量数据。数据缩减是一种减少数据集大小以使其更容易,更有效地进行分析的过程。作者的主要目的是为测深数据编写新的归约算法。数据聚类是搜索算法的第一部分。下一步包括测深数据的一般化。本文介绍了使用以下选定方法对测深数据进行聚类的结果的比较和分析:K均值聚类算法,传统分层聚类算法和自组织图(使用人工神经网络)。

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