深度域地震资料解释探讨     

郝晓红  晏玉环 《海洋地质译丛》2014,(2):20-24

叠前深度偏移在速度复杂或构造复杂地区的成像具有优势,目前已经成为地震数据处理领域的标准流程.对叠前偏移处理数据进行后续的解释主要有两种思路：时深转换到时间域进行解释、直接在深度域进行解释.在深度域进行解释有很多优点,但也存在一些难点：褶积模型的适用性、井震标定的适用性以及深度校正问题.在前人研究和工作实践的基础上,提出了一种在深度域进行解释的方法,尽量适应目前解释系统、工作习惯、工作思路的方法.  相似文献   

山西潞安环能某矿三维地震数据二次处理技术应用     

杜宏 《中国煤炭地质》2012,(5):55-59

基于2007年某煤矿三维地震提交的地质报告中存在的疑问,对该采区开展了二次处理技术研究,在分析原处理流程中发现原资料消除线形干扰不够干净;另外复杂的地震地质条件,导致静校正问题突出。针对干扰问题,在保真的基础上通过T～X域相干分析,提取相干噪音,达到剔除线形干扰的目;针对静校正问题采用了层析静校正及迭代剩余静校正技术,以解决长波长静校正问题;另外为提高地震数据处理精度和地震成像质量,避免出现假破碎带、伪构造等情况,在二次处理中还采用了地表一致性反褶积加零相位反褶积组合技术、高精度速度分析及动校正技术、叠前时间偏移技术等,有效消除了原地震报告中的错误解释。  相似文献   

基于卷积神经网络的恒星光谱型和光度型的分类模型          下载免费PDF全文

洪舒欣  邹志强  徐灵哲 《天文学报》2021,62(5):48

恒星光谱分类是天文学中一个重要的研究问题.对于已经采集到的海量高维恒星光谱数据的分类,采用模式匹配方法对光谱型分类较为成功,但其缺点在于标准恒星模版之间的差异性在匹配实际观测数据中不能体现出来,尤其是当需要进行光谱型和光度型的二元分类时模版匹配法往往会失败.而采用谱线特征测量的光度型分类强烈地依赖谱线拟合的准确性.为了解决二元分类的问题,介绍了一种基于卷积神经网络的恒星光谱型和光度型分类模型(Classification model of Stellar Spectral type and Luminosity type based on Convolution Neural Network, CSSL CNN).这一模型使用卷积神经网络来提取光谱的特征,通过注意力模块学习到了重要的光谱特征,借助池化操作降低了光谱的维度并压缩了模型参数的数量,使用全连接层来学习特征并对恒星光谱进行分类.实验中使用了大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope, LAMOST)公开数据集Data Release 5 (DR5,用了其中71282条恒星光谱数据,每条光谱包含了3000多维的特征)对该模型的性能进行验证与评估.实验结果表明,基于卷积神经网络的模型在恒星的光谱型分类上准确率达到92.04%,而基于深度神经网络的模型(Celestial bodies Spectral Classification Model, CSC Model)只有87.54%的准确率; CSSL CNN在恒星的光谱型和光度型二元分类上准确率达到83.91%,而模式匹配方法MKCLASS仅有38.38%的准确率且效率较低.  相似文献   

基于双路图卷积的黄河三角洲湿地地物分类研究          下载免费PDF全文

郭防铭  李忠伟  孟乔  王雷全  张杰  胡亚斌  梁建 《海洋科学》2023,47(5):121-130

黄河三角洲湿地地物精确分类对湿地资源的保护、开发和利用具有重要意义。目前的湿地分类算法大多存在着全局信息利用不足,地物类型边界不易区分等问题,导致分类精度不高。针对此问题,本文提出了基于双路图卷积的黄河三角洲湿地地物分类算法,包括图结构数据构建模块、特征提取与融合模块两部分。图结构数据构建模块,设计欧式图表示光谱值之间的绝对差异,衡量不同地物类型,设计余弦图表达不同像素光谱波形之间的差异,用以区分不同的地物边界;特征提取与融合模块,利用图卷积聚合全局信息,对欧式图利用双层图卷积进行特征提取,对余弦图使用图U-Net网络进行特征提取,之后将两个特征融合,得到同时具有光谱值绝对差异和光谱波形差异的融合特征,最后进行分类。在CHRIS和GF5两个数据集的实验结果表明,本文所提算法在黄河三角洲湿地地物分类中取得了具有竞争力的分类结果。  相似文献