重磁异常小子域滤波算法的分析研究与改进

发布时间：2021-06-23 00:11

　　重磁勘探是传统的地球物理勘探方法，在研究地质目标体边缘位置过程中——如确定断裂位置、岩体边界等，具有独特优势。在地质体边缘附近，重磁异常变化率较大。所以，可以基于重磁异常的梯级带特征加以判断、识别。但是地下场源往往是复杂的，实际测量所得资料总是带有各种干扰，为此，人们会滤除干扰，并设法增强目标信息特征如梯级带。在众多的方法中，子域分解类方法（有文献称其为小子域滤波）利用该特点达到识别边缘目的，由于其具有原理简单、计算快速且效果良好的优点，成为近年来研究的热点。本文工作主要是试图深化小子域滤波法，针对其存在的问题深化研究，使其更好地应用于重磁勘探的需要。小子域滤波法能够在低通滤波的同时，不破坏异常之间的界限，增强异常分辨率，且滤波效果明显，能够对梯级带进行识别和增强，但是我们的分析发现其也存在不可忽视的缺陷，滤波结果的等值线图折线走样就是其中比较明显的缺陷，也是本论文工作研究的重点。在研究过程中，为了改善折线走样，先后做了大量的尝试和试验，研究发现，等值线产生折线走样的原因有以下两点：一是数据离散格式的影响，对于离散数据而言，当网格间距过大时，等值线往往以折线形式存在；二是小子域算法的滤... 

【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

小子域原理图（杨高印，1995）

b 滤波后数据图 2-2 小子域滤波效果如图 2-2 为小子域滤波法的模型试验的效果图，可见在原始数据中并不明显的梯级带在滤波后得到了增强，滤波效果良好。2.2 小子域算法的影响因子研究作为窗口滤波算法的一种，小子域滤波法效果的影响因素有以下几个方面，分别是子域分解方式、滑动窗口大小以及迭代次数这三个方面，其中剖分方式是近几年的研究者关注的重点。2.2.1 子域分解方式对滤波效果的影响子域分解方式是小子域滤波法的核心，合适的子域分解方法能够使滤波效果得到较大程度的提高，从而达到事半功倍的效果。目前常用的剖分方法有“米”

a 导数模输出图 b 效果图图 2-19 极差双阈值如图 2-18 为利用极差划分的区域和效果图，其中 a 为导数模的输出图以及极差值在等值线图上的位置，是数据的导数模图通过极差的二分之一进行区分后得到的示意图，而 b 为最后的处理效果图，对于大于二分之一极差的数据点进行大窗口滤波，而对小于该值的进行小窗口滤波，由图可见，效果良好。图 2-19 则为将数据按照极差的三分之一和三分之二将数据分为三部分，对于不同部分的数据进行不同尺度的滤波，也可以达到效果。2.3.2.3 中位数中位数是一组数据的中间水平 ，不受极端变量值的影响，在统计数据的处理和分析时，可结合使用中位数。中位数：34.2


本文编号：3243816