一种航空瞬变电磁剖面数据噪声压制方法技术

本发明专利技术为一种航空瞬变电磁剖面数据噪声压制方法。包括读取航空瞬变电磁剖面数据，估计剖面块尺寸；利用块匹配算法对剖面数据分块并构建相似块矩阵；基于噪声白化加权核范数最小化方法求解相似块矩阵的低秩结构，降低噪声对核范数求解的影响，通过对相似块矩阵进行噪声优化的低秩矩阵近似来实现局部降噪；遍历剖面中匹配的所有相似块，将结果整合至估计的剖面数据中；多次迭代上述处理以实现航空瞬变电磁剖面数据的噪声压制。本发明专利技术利用噪声白化提高了加权核范数最小化对噪声的抗干扰能力，同时通过迭代求解低秩矩阵的近似避免了基于道间相关性的分解类算法所引起的虚假异常，保证了航空瞬变电磁剖面数据去噪结果的可靠性。了航空瞬变电磁剖面数据去噪结果的可靠性。了航空瞬变电磁剖面数据去噪结果的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
transient electromagnetic system.Exploration Geophysics,35(3),194
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202.)。梯形滤波器应用于平均SkyTEM数据(Auken,E.,Christiansen,A.V.,Westergaard,J.H.,Kirkegaard,C.,Foged,N.&Viezzoli,A.,2009.An integrated processing scheme for high
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resolution airborne electromagnetic surveys,the SkyTEM system.Exploration Geophysics,40(2),184
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192.)。Rasmussen,S.,Nyboe,N.S.,Mai,S.&Larsen,J.J.,2018.Extraction and use of noise models from transient electromagnetic data.Geophysics,83,E37
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E46.以功率谱密度的形式从发射机打开时获得的数据中估计了噪声模型。自从Green,A.,1998.The use of multivariate statistical techniques for the analysis and display of AEM data.Exploration Geophysics,29(2),77
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82.引入主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)来压缩瞬变电磁数据的形状信息以来，涌现了许多PCA基的信号分解类算法用于噪声压制的研究。Reninger,P.A.,Martelet,G.,Deparis,J.,Perrin,J.&Chen,Y.,2011.Singular value decomposition as a denoising tool for airborne time domain electromagnetic data.Journal of Applied Geophysics,75(2),264
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276.使用奇异值分析压制了原始叠加TEM数据中衰减曲线上的尖峰和振荡。Chen,B.,Lu,C.D.&Liu,G.D.,2014.ADenoising Method Based on Kernel Principal Component Analysis for Airborne Time
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Domain Electromagnetic Data.Chinese Journal of Geophysics,57(1),103
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111.提出了一种用于瞬变电磁数据去噪的核PCA方法。Li,Y.,Meng,Y.,Lu,Y.,Wang,L.,Xie,B.,Cheng,Y.&Zhu,K.,2018.Noise removal for airborne time domain electromagnetic data based on minimum noise fraction.Exploration Geophysics,49(2),127
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133.将最小噪声分离(Minimum Noise Fraction，MNF)变换引入到ATEM残余噪声的抑制中。
[0003]多源噪声复杂且不可预测；因此，同步检测是低效的，并且阈值滤波不能连续且充分地去除噪声(Reninger,P.A.,Martelet,G.,Deparis,J.,Perrin,J.&Chen,Y.,2011.Singular value decomposition as a denoising tool for airborne time domain electromagnetic data.Journal of Applied Geophysics,75(2),264
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276.)。特别是，很难识别关于覆盖在噪声水平以下的晚期道中的地质传导结构的信息。PCA基的去噪方法通常结合衰减曲线或剖面中的道间相关性来提取由早期道中大幅度异常信息为主的特征，该特征用于挖掘淹没在晚期道中的相似的导电信息。由于连续的地质传导结构支持道间的“强相关性”，所以此类方法是有效且可取的。然而，“强相关性”的特征提取降低了具有小幅度异常的晚期道精度。当早、晚期道间相关性由于地质结构的变化而削弱时，利用早期道异常特征重建的晚期道可能会出现“虚假”异常。多源噪声去除应该在利用道间相关性的同时要避免早期道的大幅度异常对晚期道信息提取的影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种航空瞬变电磁剖面数据噪声压制方法，解决剖面数据中晚期道数据的异常识别精度低的问题，依据ATEM剖面中信号的低秩特征和噪声的非局部自相似性，采用加权核范数最小化求解剖面中局部相似块的低秩矩阵，重构相似块获得剖面数据的去噪结果。本专利技术利用噪声白化优化核范数求解算子软阈值函数，增强加权核范数最小化对噪声的抗干扰能力，提高剖面数据中晚期道数据的异常识别精
度。
[0005]一种航空瞬变电磁剖面数据噪声压制方法，该方法包括：
[0006]a、读取航空瞬变电磁剖面数据，估计剖面块尺寸；
[0007]b、利用块匹配算法对剖面数据分块并构建相似块矩阵；
[0008]c、利用主成分分析算法估计相似块矩阵的噪声；
[0009]d、构建噪声白化矩阵，对相似块矩阵进行白化；
[0010]e、分别对白化前后的相似块矩阵进行奇异值分解，计算白化因子；
[0011]f、利用白化因子更新加权软阈值函数，求解并重构相似块矩阵的低秩近似模型；
[0012]g、对所有相似块矩阵进行步骤c
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f处理，将处理结果整合为剖面数据；
[0013]h、对步骤b
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g进行多次迭代获得剖面数据噪声压制结果。
[0014]进一步地，步骤a所述的航空瞬变电磁剖面数据为已经过叠加和抽道预处理形成M测点N道的剖面数据，根据异常和噪声块的分布选择块尺寸，去除剖面数据的直流量后，将无明显异常的晚期道幅度范围设为噪声水平阈值范围，当剖面块中50％及以上的采样点的幅值不在阈值范围内时，该剖面块被设置为异常块；否则为是噪声块；
[0015]设计块尺寸的自适应估计模型，计算不同块尺寸下剖面中异常和噪声块的比例，并分别用作最小和最大块尺寸的权重；在累积平均之后获得估计的块尺寸S：
[0016][0017]其中S
max
表示最大块尺寸，S
min
表示最小块尺寸，r
n
表示一个块尺寸为n
×
n的剖面中异常块所占的比例。
[0018]进一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航空瞬变电磁剖面数据噪声压制方法，其特征在于，该方法包括：a、读取航空瞬变电磁剖面数据，估计剖面块尺寸；b、利用块匹配算法对剖面数据分块并构建相似块矩阵；c、利用主成分分析算法估计相似块矩阵的噪声；d、构建噪声白化矩阵，对相似块矩阵进行白化；e、分别对白化前后的相似块矩阵进行奇异值分解，计算白化因子；f、利用白化因子更新加权软阈值函数，求解并重构相似块矩阵的低秩近似模型；g、对所有相似块矩阵进行步骤c
‑
f处理，将处理结果整合为剖面数据；h、对步骤b
‑
g进行多次迭代获得剖面数据噪声压制结果。2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a所述的航空瞬变电磁剖面数据为已经过叠加和抽道预处理形成M测点N道的剖面数据，根据异常和噪声块的分布选择块尺寸，去除剖面数据的直流量后，将无明显异常的晚期道幅度范围设为噪声水平阈值范围，当剖面块中50％及以上的采样点的幅值不在阈值范围内时，该剖面块被设置为异常块；否则为是噪声块；设计块尺寸的自适应估计模型，计算不同块尺寸下剖面中异常和噪声块的比例，并分别用作最小和最大块尺寸的权重；在累积平均之后获得估计的块尺寸S：其中S
max
表示最大块尺寸，S
min
表示最小块尺寸，r
n
表示一个块尺寸为n
×
n的剖面中异常块所占的比例。3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b所述的块匹配算法包括：使用参考块作为滑动单元来计算局部搜索窗口中相邻块的欧几里德距离；所有的块按照相似性降序排列，取相似性大的前n个块堆叠成一个相似块矩阵Y
j
，表示为Y
j
＝X
j
+N
j
其中X
j
和N
j
分别表示信号矩阵和对应的噪声矩阵，X
j
是一个低秩矩阵，使用低秩矩阵近似方法从Y
j
中...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱凯光，彭聪，范天姣，杨洋，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：