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區(qū)域磁異常的計算機自動識別分區(qū)技術(shù)研究

發(fā)布時間:2020-04-10 03:06
【摘要】:基于區(qū)域磁異常變化特征,進行異常分區(qū),是利用磁異常輔助進行地質(zhì)單元劃分的一項重要工作。到目前為止,此項工作基本上都是基于人工經(jīng)驗進行的,因此,推斷解釋結(jié)果極度依賴分析解釋人員的專業(yè)視角,不同人員的分析結(jié)果,可能存在很大的差異。而利用計算機圖形圖像分析技術(shù)實現(xiàn)磁異常的自動識別和分區(qū)是未來的方向,但由于其復(fù)雜性和專業(yè)性,需要考慮的因素非常多,存在著巨大的困難,國內(nèi)外從事此方面的研究還寥寥無幾。本文試圖對圖像處理中的相關(guān)成果進行研究分析,將其與磁異常的變化特征相結(jié)合,以便形成可應(yīng)用于區(qū)域磁異常分區(qū)工作的異常自動識別分區(qū)技術(shù)手段。論文針對具體實例及模型,先是介紹了區(qū)域磁異常人眼分區(qū)的情況及其依據(jù),然后對基于分水嶺分割和基于頻譜分析的分區(qū)方法進行了研究,說明了這些方法的局限性和短板。核心工作是運用基于信息熵的超像素分割算法,在此算法的基礎(chǔ)上改進了邊權(quán)重項,通過熵率完成區(qū)域內(nèi)部緊湊性和同質(zhì)性的精度要求,利用平衡項控制分區(qū)標準,實現(xiàn)了磁異常圖像的計算機自動分區(qū),取得了良好的效果。初始分區(qū)后借助Kappa系數(shù)的思想確定了最佳分區(qū)數(shù)目,接著對分割出來的區(qū)域進行了形態(tài)學(xué)處理,去除毛邊填平裂隙,使其更易于人眼接受。通過計算機分區(qū)結(jié)果與專家分區(qū)結(jié)果的對比,驗證了該方法的可行性和準確性,并且結(jié)合斷裂等的地質(zhì)構(gòu)造信息對分區(qū)結(jié)果加以輔助判別和優(yōu)化。最后提取局部區(qū)域進行研究,分析總結(jié)了人眼判別和機器分區(qū)產(chǎn)生差異的原因。通過本文的研究工作,填補了磁異常計算機自動分區(qū)這一領(lǐng)域的空白,尤其是在一些細節(jié)的地方,計算機分區(qū)的結(jié)果可能更優(yōu)于人眼的劃分。為磁異常分區(qū)提供了一種自動化的定量分析方法,減輕了人工分區(qū)的壓力,有著較好的發(fā)展前景。
【圖文】:

平面圖,西藏自治區(qū),平面圖,磁異常


顏色表示磁異常的值大小不同。2.1.依據(jù)異常的強弱及正負的變化特征分區(qū)模型一為資料已公開的西藏自治區(qū)磁異常,圖 2-1 為該區(qū)域航磁 T等值線平面圖,來源于航磁測量數(shù)據(jù)。首先根據(jù)磁異常的正負變化特征,直觀的可以看出全區(qū)域自東向西,劃分為東部的正異常區(qū),,中部以負異常為主但夾雜正異常的區(qū)域及西北部大片的正異常區(qū)。圖 2-1 西藏自治區(qū)磁異常等值線平面圖(趙敏,2011)圖 2-2 為該區(qū)域具詳細的分區(qū)情況,根據(jù)磁異常強度的變化特征,把全區(qū)大體上分南北兩塊來討論,北部從西向東細分為磁異常強、次強、弱、次強、強、最強這六個區(qū)塊。把全區(qū)的南部從南向北大體上劃分成負異常、正異常、負異常、正負相間等幾個近東西向的條帶異常。(趙敏,2011)

磁異常,專家,選區(qū)范圍,分區(qū)模型


圖 2-2 磁異常專家分區(qū)結(jié)果(趙敏,2011)2.2.依據(jù)磁異常的分布范圍及紋理特征分區(qū)模型二為西太平洋北部某區(qū)域磁異常等值線圖,數(shù)據(jù)來源于 Geomagnetism網(wǎng)站的 EMAG2 衛(wèi)星實測數(shù)據(jù),選區(qū)范圍位于東經(jīng) 123°到 148°,北緯 23°到
【學(xué)位授予單位】:中國地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;P631.2

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本文編號:2621661

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