基于核主成分分析的时间域航空电磁去噪方法

时间域航空电磁数据往往在测量过程中受到天然和人文噪声的干扰.如果不能很好滤除这些电磁噪声,那么将会降低资料质量、影响反演的精度,甚至获得错误的解释结果.本文提出了一种基于核主成分分析的去噪方法,通过核主成分分析提取叠加后衰减曲线的主成分,然后使用能量占比方法分离反映地下介质的有效信号和噪声,最后使用反映地下介质的特定成分进行重构.本文所推荐的去噪方法不仅能剔除天然噪声,例如天电产生的尖脉冲或者振荡,而且能有效地抑制人文噪声.分别使用基于核主成分分析的去噪方法,以及AeroTEM软件的处理方法对同样的吊舱式时间域直升机航空电磁勘查系统实测数据进行处理,并比较其结果.处理结果表明：所推荐的去噪方法要优于AeroTEM软件.     

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。     

大地电磁测深曲线平滑尺度

在大地电磁测深中由于噪声干扰常使得观测的信号发生畸变,严重地影响了信号的分析,因此如何有效地对噪声干扰进行滤波及怎样选择滤波时间尺度是当前数据处理中的难点。利用各向异性扩散(Anisotropic Diffusion,AD)及扩散平衡(Diffusion Balance,DB)方法在噪声压制与信号特征的保护及形态特征的恢复上达到了合理的平衡。模拟与实测数据显示:利用AD与DB可使平滑后的信号与原始信号达到高精度的逼近,信噪比从14.19 dB提高到69.25 dB;扩散平衡时间与噪声强度密切相关,噪声强度越高达到扩散平衡的时间越长;有效地压制了实测信号中的“飞点”干扰,恢复了信号的基本形态。     

用去趋势涨落分析研究北京气候的长程变化特征

无标度性广泛存在于自然界系统包括气候系统中,其特征之一是可观测量存在幂函数关系,它揭示了气候系统的复杂性.为探索气候可预测性的客观基础,运用去趋势涨落分析(DFA)方法对北京1870～2003 年平均气温和1725～2003年降水序列进行了分析.结果表明,北京年平均气温和降水量均可划分为多个标度不变区域.在特定的标度域内,它们都表现出正长程相关的性质,为制作年际与年代际气候预测提供了理论基础.     

基于反对称小波的车型识别研究

在对车型识别去噪和边缘检测进行分析的基础上,提出了一种基于反对称小波的检测方法。首先采用尺度间相关性和尺度内相位法进行有效去噪,然后检测变换模极大值,并进行有效区分保留真正边缘模极大值,最后进行相关恢复处理得到比较清晰的车型边缘。结果表明,该方法提高了车型边缘检测的准确性和车型识别率,具有很好的应用前景     

地震数据智能去噪与传统去噪方法的对比及展望

在油气地震勘探中,提高地震资料的分辨率、信噪比、保真度一直以来都是地震资料处理环节的关键问题.一般来说,高信噪比是高分辨率的前提,只有信噪比达到一定的水平,地震资料处理才可能实现良好的保真度.当今的地震勘探正向着深层、复杂构造和岩性勘探的方向发展迈进,人们相应的对地震资料处理也提出了更高的要求.目前,业界比较流行的去噪手段包括f-x RNA法、f-x-y NRNA法、3D t-x-y APF法和t-x SOPF法等.本文将这些传统去噪方法与压缩感知去噪、卷积神经网络法等先进的智能去噪技术做了对比,并对智能去噪技术的前景做进一步的展望.     

遥感影像薄云去除算法

高分辨率遥感成像极易受到云层遮挡等气象条件的影响。通过分析这些影响因素的特点,以暗元法为基础,提出了一种薄云的去除算法,在保持图像色调的同时,提高了图像的对比度。     

用基于平滑技术的时频分析方法对地震资料去噪的研究

本文提出了一种新的时频分析方法—基于平滑技术的时频分析方法,并给出了该方法的基本原理以及用该方法对地震观测信号进行去噪的具体算法.它以信号的平滑处理为基础,与传统去噪手段相比,具有物理意义清晰且运算简单的优点.实验结果表明,利用该时频分析方法可以极大地提高远距离地震观测信号的信噪比,从而为远距离地震信号的检测提供了有力的工具.     

基于斯托克斯参量的水下主动偏振去散射研究

受浑浊水体自身吸收与微颗粒散射的影响,水下光学成像面临成像距离短、像质差等问题。一种基于斯托克斯参量的主动偏振成像模型被应用到水下成像去散射过程中,有效提升了目标成像探测的清晰度。相比于被动偏振成像模型,引入主动光源可以实现对入射光的偏振调制,由此可以充分挖掘目标反射光与介质光的偏振特征差异进而实现分离选通。改进的主动偏振去散射模型利用了目标反射光的偏振共模抑制效应,借助偏振斯托克斯参量 S₂ 分量实现了介质光偏振角与偏振度全局分布的准确估算。同时引入图像质量评价参数对比度 contrast 作为反馈参量,通过迭代计算实现背景噪声的最大化滤除。不同散射程度、不同类型目标的水下成像实验表明：相比于传统主动偏振成像方法,改进后的成像模型可大幅提升水下目标的图像质量,特别是强散射环境下的图像 contrast 提升超 2 倍以上。该项工作为利用偏振信息进行水下图像去散射与目标重建提供了新思路。     

自适应多道匹配追踪去强屏蔽方法研究与应用

阻抗差异较大的地层在地震剖面上呈现为强振幅同相轴,会掩盖附近储层有效信息,需要做去除强屏蔽的目标处理。针对常规匹配追踪方法在构造复杂地区匹配精度和空间连续性不佳的问题,本文提出一种基于自适应权值的多道匹配追踪去强屏蔽方法。首先利用层位构造信息对强反射层进行局部拉平处理,减弱地层空间构造对提取强反射层的影响,然后引入相邻地震道与中心道之间的相关系数作为多道平均的权值,以提高匹配结果的稳定性和横向连续性。同时使用解释得到的层位时间作为子波初始时间,有效提高运算效率。模型试算和实际地震资料应用分析表明,改进方法能有效剥离强反射并突出有效储层信息,剥离后的井震吻合度得到明显提升,相较于常规匹配追踪算法匹配精度更高,同时具有更好的空间连续性与强反射去除效果。