Enhancing Geophysical Signals Through the Use of Savitzky-Golay filtering method

In the Sidi Chennane basin exploitation inclusions of sterile hardpan—so-called “derangements” — are hard to detect and interfere with phosphate extraction. A Schlumberger resistivity survey over an area of 50 hectares was carried out. The Savitzky-Golay filtering method was used as a tool for denoising the data.Savitzky-Golay (S-G) filters are one of the filters which can smoothen out the signal without much destroying its original properties. Despite their exceptional features, they were rarely used so far in the geophysical signal processing. The aim of this paper is the investigation of their properties in detail from the geoelectrical signal processing aspect. The experimental results indicate that S-G filter is better for denoising geoelectrical signal. Models of the geology were successfully obtained from Savitzky-Golay filtering method, which help mapping the phosphate deposit inclusions and the estimations of phosphate reserves were improved and better constrained.     

局域双曲线Radon变换压制散射波研究与应用

一般而言,由于地下非均质体的存在所产生的二次波源,由它再生成新的波场,叫散射波场。目前,将散射波作为有效波来成像,已开始在溶洞和裂缝等特殊地质体的识别中得到应用。但对于野外资料采集来说,地表复杂地区,如戈壁、砾石区和山前带,大量存在的散射波却是干扰波,它们的存在会严重影响资料的品质,而其研究与实际应用国内外还很少。因此,通过正演模拟,分析散射波的基本特征,在此基础上研究散射波的去噪方法显得十分必要。本文从地震波运动学时距关系出发,研究了反射波和散射波的几何特征;然后用有限差分正演,模拟了散射波场,用理论模型研究并测试了局域双曲线Radon变换散射波去噪新方法。对于实际炮集资料,分析了F-K滤波方法压制散射噪声的局限,采用局域双曲Radon变换有效地去除了炮集中存在的散射噪声,取得了较好的应用效果。     

利用能量变分方法进行高光谱数据去噪处理

利用超平面最小方案,针对高光谱数据在空间维和光谱维建立能量函数,通过两个权重系数调节空间维数据曲面光滑程度和光谱曲线光滑程度,达到联合抑制噪声的目的。实验中,对Hamamatsu相机和AVIRIS采集的高光谱影像数据中比较严重的噪声污染,该方法有效地降低了噪声的影响,在AVIRIS水吸收带处的去噪效果尤为明显。     

基于CEEMD和自适应中值滤波的大地电磁数据去噪研究

为提高大地电磁数据的信噪比,笔者提出基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和自适应中值滤波的去噪方法,利用CEEMD将大地电磁时间序列数据分解成多个固有模态函数(IMF)及趋势项,依据噪声的高低频特征有选择地利用自适应中值滤波对固有模态函数(IMF)进行去噪,再进行数据重构。对实测数据进行处理,该方法能较好地抑制大地电磁数据中、低频部分的噪声干扰,抑制突变点,提高数据的信噪比。     

CZMIL机载激光测深系统及其在骆马湖测深试验评估

机载LiDAR测深技术被认为是海洋测绘领域极具潜力的对地观测新技术,国内对LiDAR测深的试验大都是针对南海这类水质较清的区域。本研究首次在国内引入先进的CZMIL(Coastal Zone Mapping and Imaging LiDAR)系统,选取较为浑浊的江苏省骆马湖作为试验测区,进行了测深试验。试验结果表明,在测区有着低底部反射率、高漫衰减系数的情况下,CZMIL系统仍能够成功探测到湖底数据,成果精度达到了CZMIL系统标称的测深精度指标,具有较好测深探测能力和精度。     

基于相似像素选择的双边滤波图像去噪

针对双边滤波在一定程度上模糊了图像特征的缺陷,提出一种基于相似像素选择的图像双边滤波算法。该算法首先在图像中搜索所处理像素的邻域内所有相似像素(与其像素值相近的像素),然后依据相似像素占全部邻域像素比例,确定该像素为特征像素或非特征像素。对于特征像素,采用其相似像素进行双边滤波;对于非特征像素,采用全部邻域像素进行双边滤波。仿真实验表明,该算法相对一般双边滤波,能够在去除噪声的同时,更好地保持图像特征。     

一种去除地震背景噪音的新方法

结合希尔伯特-黄变换方法,根据信号背景噪音时间延续性假设,提出了一种自适应地震信号去噪算法。利用该算法实现了台站地震监测信号的去噪分析。分析表明：1）该去噪算法能根据背景信号特性有效去除信号的低频干扰;2）该算法可自适应完成信号分解去噪,计算效率高,无时间分辨率和频率分辨率问题;3）该算法处理高频干扰存在缺陷,有待进一步完善。     

多尺度形态学在地震去噪中的应用

In this paper, multi-scaled morphology is introduced into the digital processing domain for land seismic data. First, we describe the basic theory of multi-scaled morphology image decomposition of exploration seismic waves; second, we illustrate how to use multi-scaled morphology for seismic data processing using two real examples. The first example demonstrates suppressing the surface waves in pre-stack seismic records using multi-scaled morphology decomposition and reconstitution and the other example demonstrates filtering different interference waves on the seismic record. Multi-scaled morphology filtering separates signal from noise by the detailed differences of the wave shapes. The successful applications suggest that multi-scaled morphology has a promising application in seismic data processing.     

低信噪比地震资料FDOC-seislet变换阈值消噪方法研究

地震数据本质上是时变的,不仅有效同相轴表现出确定性信号的时变特征,而且复杂地表和构造条件以及深部探测环境总是引入时变的非平稳随机噪声.标准的频率-空间域预测滤波只适合压制平面波信号假设下的平稳随机噪声,而处理非平稳地震随机噪声时,需要将数据体分割为小窗口进行分析,但效果不够理想,而传统非预测类随机噪声压制方法往往适应性不高,因此开发能够保护地震信号时变特征的随机噪声压制方法具有重要的工业价值.压缩感知是近年出现的一个新的采样理论,通过开发信号的稀疏特性,已经在地震数据处理中的数据插值以及噪声压制中得到了应用.本文系统地分析了压缩感知理论框架下的地震随机噪声压制问题,建立了阈值消噪的数学反演目标函数;针对时变有效信息具有的可压缩性,利用有限差分算法求解炮检距连续方程,构建有限差分炮检距连续预测算子(FDOC),在seislet变换框架下,提出一种新的快速稀疏变换域———FDOC-seislet变换,实现地震数据的高度稀疏表征;结合非平稳随机噪声不可压缩的特征,提出了一种整形迭代消噪方法,该方法是一种广义的迭代收缩阈值(IST)算法,在无法计算稀疏变换伴随算子的条件下,仍然能够对强噪声环境中的时变有效信息进行有效恢复.通过对模型数据和实际数据的处理,验证了FDOC-seislet稀疏变换域随机噪声迭代压制方法能够在保护复杂构造地震波信息的前提下,有效地衰减原始数据中的强振幅随机噪声干扰.     

最优小波基选择法在测震数据干扰处理中的研究与应用

选取成都地震台的测震数据作为研究样本,将不同的小波基进行了以重构精度、相对SNR值以及去噪后频谱的分析结果为依据的筛选流程。结果显示:bior2.4小波基重构精度最佳、去噪效果良好、更加完整地保留了样本的有效高频信号,是适合成都地震台测震数据的最优小波基。将其应用于成都地震台的测震数据干扰处理,波形去噪效果明显,波形的信噪比得到明显提高,对震级计算并无显著影响。