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摘要
实测地磁数据常因测区不规则导致数据存在空缺.针对地磁数据大面积缺失情况下，现有地磁数据重建方法精度不高的问题，本文提出了一种基于生成对抗网络的地磁数据重建方法.首先，利用生成对抗网络的博弈特性，在深度学习训练中不断优化地磁数据的生成网络和鉴别网络，得到最优的地磁数据生成模型，最后利用该模型可以实现对中心区域存在空缺的地磁数据进行重建.理论模型和实测地磁数据的对比实验结果表明，本文方法的重建精度高于经典的Kriging法、最小曲率法和基于凸集投影的方法；尤其在数据的结构性特征缺失较多的情况下，本文方法的地磁数据缺失部分重建结果的空间分布结构更加合理.
