科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对井下某些巷道地磁空间变化平缓，地磁匹配概率低的问题，构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms,CEA），进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理，去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础，通过列向量特征的锐化处理，建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据，开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明，CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征，降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现，Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征，还增大了数据空间变化的差异度，降低了相关性，效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中，Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响，有效提高了地磁匹配定位的概率和精度，具有较强的鲁棒性，适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。
-
单位中煤航测遥感集团有限公司; 华北理工大学
