[发明专利]一种重磁位场边界弱信息提取方法

说明书

本发明提供了一种重磁位场边界弱信息提取方法，包括：对重磁异常测量数据进行网格化和化极处理得到网格化的重磁异常数据；使用滑动小子域滤波法对网格化的重磁异常数据进行处理得到滑动小子域滤波结果；根据滑动小子域滤波结果确定地质体边界的位置。本发明本发明通过利用滑动小子域滤波法完成重磁异常测量数据的处理，能够突出埋深较大、物性差异较小的弱异常，均衡不同深度异常的幅值，在重磁场中对边界的增强效果较好，能够增强和放大微弱信息的识别和提取，更能突出地质体的边界信息。

技术领域

本发明涉及重磁数据处理技术领域，特别是涉及一种重磁位场边界弱信息提取方法。

背景技术

重磁异常是地下物质密度和磁性分布不均匀的综合反映，有横向分辨率高的优势，因此利用重磁位场在推断和提取地质目标体的边界位置时有独特的优势。但通常需要对重磁资料进行处理与转换，才能推断出地质体的边界位置，更好的用于解释。但是由于传统的解释方法和处理技术上存在着不足，比如常规的滤波方法会模糊异常之间的界限，降低滤波的效果；常规的线性构造识别方法会降低边缘识别的精度，对噪声的压制能力也较弱。在地质情况特别复杂的区域，弱信号往往被压制，使资料的解释变得很困难。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种重磁位场边界弱信息提取方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种重磁位场边界弱信息提取方法，包括：

获取重磁异常测量数据；

对所述重磁异常测量数据进行网格化和化极处理得到网格化的重磁异常数据；

使用滑动小子域滤波法对所述网格化的重磁异常数据进行处理得到滑动小子域滤波结果；

根据所述滑动小子域滤波结果确定地质体边界的位置。

优选地，所述使用滑动小子域滤波法对所述网格化的重磁异常数据进行处理得到滑动小子域滤波结果，包括：

在所述网格化重磁异常数据上构建滑动窗口，并计算各个小子域窗口内的小子域重磁异常数据的平均值和均方差；

按照从小到大的顺序排列所述均方差，并选取前三个均方差所对应的小子域窗口作为目标区；

计算各个目标区的总水平导数的均方差，并选取最小的总水平导数均方差所对应的小子域窗口输出的小子域重磁异常数据的平均值作为所述滑动窗口的输出结果；

不断滑动所述滑动窗口直到完成整个网格化的重磁异常数据的去噪得到滑动小子域滤波结果。

优选地，所述在所述网格化重磁异常数据上构建滑动窗口，并计算各个小子域窗口内的小子域重磁异常数据的平均值和均方差，包括：

采用公式：

计算各个小子域窗口内的小子域重磁异常数据的平均值和均方差；其中，表示小子域的平均值，k表示小子域窗口的大小，δ表示小子域的均方差。

优选地，目标区的总水平导数的均方差计算公式为：

其中，f_TD代表重磁异常数据的总水平导数，代表小子域内总水平导数的平均值，δ_TD代表小子域内总水平导数的均方差。

优选地，所述根据所述滑动小子域滤波结果确定地质体边界的位置，包括：

求取所述滑动小子域滤波结果的总水平导数异常与总梯度模量异常；

根据所述总水平导数异常和所述总梯度模量异常得到滑动小子域滤波结果的Theta图；