Diese Monografie pr sentiert ein Deep-Learning-Framework zur Charakterisierung des Meeresbodens durch die Kombination von Vektor-Akustikfeldphysik und neuronalen Netzen. Sie f hrt Stokes-Parameter von Vektorhydrophonen als robuste Merkmale f r die geoakustische Inversion ein und entwickelt spezialisierte Netzwerke (BP, MTL-TCN, U-Net + ATT-BP) zur Sch tzung von Sedimentparametern und zur Extraktion von Dispersionskurven. Die im Gelben Meer validierte Methode erreicht innerhalb von Minuten eine mit Kernmessungen vergleichbare Genauigkeit und bertrifft traditionelle Techniken hinsichtlich Geschwindigkeit und Robustheit deutlich. Die Arbeit unterstreicht die Synergie zwischen physikalischen Prinzipien und datengetriebenem Lernen und bietet eine skalierbare L sung f r die Echtzeit-Kartierung des Meeresbodens sowie f r die Weiterentwicklung der autonomen Ozeansensorik.
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