【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及重震联合反演，具体为基于卷积神经网络的重震联合反演方法。
技术介绍
1、重震联合反演是一种综合利用地震数据和地理信息进行地下结构推断的方法，具有多方面的用途，可用于深入了解地下结构，包括地壳和上地幔的性质、分布、变化等，为地质学和地球物理学的研究提供重要信息，还可以联合反演地震波数据和其他地理信息，可以更准确地监测地下地质结构的变化，有助于预测地震活动和理解地震机制。
2、一般的，重震联合反演方法在一些方面会存在一些缺陷，比如面临数据整合的限制，因为不同数据源的格式、坐标系统等差异较大，导致整合过程复杂且容易引入误差，而且在提取空间特征时可能受到分辨率的限制，无法捕捉地下结构的复杂性，导致模型的准确性受到影响，难以直观地传达地下结构的信息，对决策者和公众的理解产生局限，具有地理可视化局限性，且对空间关联性理解不足，缺乏深度学习的优势。
3、综上，需要提出基于卷积神经网络的重震联合反演方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于卷积神经网络的重震联合反演方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、基于卷积神经网络的重震联合反演方法，包括以下步骤：
4、步骤一：数据整合，建立一个统一的数据框架，将地震数据与其他地理信息数据整合在一起，综合不同类型的地理信息，提供全面的空间背景后进行地理信息分析和模型建设；
5、步骤二：空间特征提
6、步骤三：地震数据的地理可视化，将地震数据以地理空间的形式呈现在地图上，通过符号、颜色方式展示地震事件时空分布；
7、步骤四：gis与深度学习的融合，将gis提取的空间特征与深度学习方法结合，用于训练地震反演模型；
8、步骤五：结果的地理空间展示，将地震反演的结果以地图形式展示在gis中，包括地下结构的属性分布、模型预测；
9、步骤六：空间分析，利用gis的空间分析功能，对地震反演结果进行作为本专利技术一种优选的技术方案分析，包括与其他地理信息的关联、地震风险评估。
10、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤一中数据包括地震数据以及其他地理信息数据，所述地震数据具体为地震波数据、地震事件的时空信息，其他地理信息数据具体为地形地貌数据、地质图、水文信息以及人类活动数据；
11、所述步骤一的数据整合包括数据预处理与数据整合，所述数据预处理具体为进行数据格式转换、坐标系统统一，数据整合具体是将统一格式的数据整合到gis平台中。
12、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤二的空间特征包括地形的高程、地下岩石类型、地质构造特征、水文条件；
13、所述步骤二的空间特征提取包括gis分析工具的应用以及进行特征数据处理，所述gis分析工具的应用具体是使用gis工具对整合的数据进行分析。提取空间特征，所述特征数据处理具体是对提取的空间特征进行归一化、筛选或降维，用于地震反演模型。
14、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤三地震数据的地理可视化包括地图展示和空间关联展示；
15、所述地图展示具体是利用gis的地图制作功能，将地震数据以点、线或面的形式呈现在地图上，通过不同符号或颜色来表示不同属性或地震事件的信息；
16、所述空间关联展示具体是将地震数据与地理信息数据叠加在一起，展示在地理空间中的关联性，并提取地震活动与地质、地形因素的关系。
17、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤四gis与深度学习的融合包括模型准备与训练以及模型验证与调整；
18、所述模型准备与训练具体是使用卷积神经网络结合gis提取的特征，建立反演模型，对模型进行训练，用于预测地下结构属性和特征；
19、所述模型验证与调整具体是在训练过程中，调整模型结构、超参数等以提高模型性能，然后进行模型验证以确保准确性。
20、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤五结果的地理空间展示包括反演结果展示以及交互式展示；
21、所述反演结果展示将地震联合反演得到的地下结构属性和特征以地图形式呈现在gis中，通过立体显示、颜色渲染方式展示不同属性的分布情况；
22、所述交互式展示具体为创建交互式地图，按需查看不同地区的地下结构信息。
23、作为本专利技术一种优选的技术方案，所述步骤六空间分析包括地理空间关联分析以及风险评估与规划应用；
24、所述地理空间关联分析使用gis的空间分析功能，对地震反演结果与其他地理信息进行关联分析，发现并记录地震活动与地质特征、水文条件之间的关系；
25、所述风险评估与规划应用具体是将分析结果用于风险评估、城市规划以及地震灾害管理，基于反演结果和空间分析，评估地震风险，并制定相应的规划措施。
26、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本方法整合地震数据与多源地理信息，建立统一数据框架，提供全面的空间背景，为分析和模型建设提供信息支持，利用gis进行数据整合、空间特征提取和地理可视化，增加处理的灵活性和直观性，使用gis工具从整合的数据中提取关键空间特征，提高地震反演模型的准确性，结合gis提取的空间特征与深度学习方法，充分利用深度学习的优势，更好地捕捉地下结构复杂性，提高反演模型性能，提供交互式地图展示，按需查看不同地区的地下结构信息，增强结果理解并适应特定地理区域需求，同时，利用gis的空间分析功能进行地震风险评估，加深对地下结构与地理环境关系的理解，提供全面信息支持。
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1.基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的重震联合反演方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于卷积神经网络...
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