洋中脊海底热液区的多金属硫化物富集了多种高品位的金属和稀有金属,是重要的海底潜在资源。由于地质盖层在洋中脊多金属硫化物矿床的形成过程中起到了非常重要的作用,因此对洋中脊热液区海底底质状况的研究具有重要意义。多波束声学底质分类是海洋测绘领域发展的前沿方向,属于国内外研究的热点和难点问题。该方法已经成功地应用于浅水环境中,但对于深海环境,特别是海底地形和海底底质较为复杂的洋中脊区域,其应用效果并不理想。本文对深海多波束声学底质分类方法进行了系统性的研究,提出了一种基于反向散射角度响应曲线的特征参数反演方法,并对反向散射灰度图中的强度信息按照不同的沉积物覆盖率范围进行了统计分析,成功地将其应用于西南印度洋中脊断桥热液区及其附近区域的海底底质分类工作,为研究区海底底质解译工作提供了重要参考资料。主要成果如下:1.基于海底反向散射特征的研究,利用Jackson反向散射模型进行了反向散射角度响应曲线的数值模拟,分析并总结了海底反向散射强度与声呐频率、海底掠射角和底质类型的关系。2.深入分析了影响多波束数据质量的各个因素,重点研究了水深数据剔除跳点的方法和反向散射强度数据的海底入射角的校正,进而独立自主地编写完成了深水多波束数据完整处理流程的程序代码,对研究区的多波束数据进行了处理,获得了高分辨率的海底地形图和反向散射灰度图,以及高质量的研究区固有反向散射强度值。3.探索了将深度学习技术应用于海底摄像资料的底质自动化分类的可行性。利用7条测线海底摄像资料的人工分类信息,搭建和训练了卷积神经网络模型,最终实现了对海底底质类型的较为准确的自主推断。该技术可极大地提高后期其他航次海底摄像资料的底质分类效率,为进行多波束声学底质分类提供充分的先验信息和验证资料。同时也为其他深海资料的自动化数据处理工作提供了借鉴。4.提出了一种基于深海多波束反向散射角度响应曲线的特征参数反演方法:将多波束反向散射强度数据按照垂直船航迹方向进行分组,从每个分组单元中提取出反向散射角度响应曲线,并利用Lambert经验模型对曲线进行反演,从而获得与海底底质类型相关的特征参数以及反演结果的标准差,结合断桥热液区海底真实底质资料,对特征参数和标准差进行统计分析,根据它们的取值范围,确定了6种海底底质类型,绘制了断桥热液区的海底底质分类图,并且论证了方法的有效性。5.基于研究区的反向散射灰度图,对沉积物覆盖率进行了统计分析:确定了不同范围的沉积物覆盖率的典型区域,根据区域内已知底质类型的种类和数量将典型区域进行分组;搜索获得典型区域内的海底照片分类点所对应的反向散射强度值,同时统计分析了两者之间的关系,获得了反向散射强度与沉积物覆盖率的关系特征,并利用该特征绘制了研究区的海底沉积物覆盖率分布图。6.结合研究区海底地形地貌特征,基于本文获得的研究区照片分类点集、断桥热液区海底分类图和研究区沉积物覆盖率分布图,对研究区的沉积物、玄武岩和角砾岩三种海底底质的分布特征及成因进行了分析。本文的研究结果将服务于我国在西南印度洋中脊多金属硫化物资源勘探合同的实施,并为其他深海区域的海底底质解译工作提供参考和借鉴。