The processing effect comparison and optimization of small subdomain filtering method in potential field data
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摘要:
重磁位场数据处理解释的主要任务之一是研究推断地质体的边界位置，而通过对重磁位场数据进行一定方法滤波处理后的相关图件可直观显示地质体的边界。小子域滤波法是众多滤波方法中的一种，前人利用小子域滤波法识别地质体边界位置有较多的研究，目前已有10种类型的小子域滤波法，但是鲜有对10种方法滤波效果的系统研究，给使用者带来诸多不便。因此，设计2组理论模型对比了10种方法的处理效果，并根据试验分析优选了最佳的滤波参数。理论模型与实际资料处理结果表明，滑动形子域滤波法对地质体边界增强的效果最好，且滤波窗口选择5×5数据点、迭代1次即可；对称形子域滤波法在滤除随机噪声的同时能够较好的保持原始异常场的梯度变化特征，滤波窗口选择5×5数据点、迭代2次较好。
Abstract:The study of the edge location of the geological body is the most important task in the processing and interpretation of gravity and magnetic potential field data. The results of relevant map can show the geological body's edge location directly by means of filtering processing with the gravity and magnetic potential field data. Small subdomain filtering is one of the filtering methods, and it has been used by many researchers to recognize the edge location of the geological body. There are 10 kinds of small subdomain filtering methods at present; however, rare studies have analyzed the filtering effect about those methods systematically, and this brings much inconvenience to users. Therefore, the authors designed 2 theoretical models to compare their filtering results and then selected the optimal filtering parameters. The results of theoretical model and field data show that the moving shape small subdomain filtering method has the best effect on enhancing the edge location of the geological body, and the filtering window chooses 5×5 points and 1 iteration. The symmetrical shape small subdomain filtering method can preserve the main gradient direction when filtering the random noise, and the filtering window chooses 5×5 points and 2 iterations.
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致谢: 成文过程中得到中国地质调查局西安地质调查中心卢进才教授级高级工程师的指导，以及西安思坦仪器股份有限公司杨忠华工程师的帮助，在此表示衷心的感谢。
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图 1 模型AB及其理论重力异常（参考文献[9]修改）
a—模型A及其分布；b—模型A理论重力异常；c—模型B及其分布；d—模型B理论重力异常
Figure 1. The model of AB and its theoretical gravity anomalies
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图 2 模型A重力异常的小子域滤波处理结果
Figure 2. Results of model A by use of small subdomain filtering
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图 3 模型B重力异常的小子域滤波处理结果
Figure 3. Results of model B by use of small subdomain filtering
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图 4 不同滤波窗口、迭代次数对称形子域滤波法对模型B重力异常的处理结果
a—9×9数据点滤波窗口、迭代1次；b—13×13数据点滤波窗口、迭代1次；c—9×9数据点滤波窗口、迭代2次；d—13×13数据点滤波窗口、迭代2次
Figure 4. Results of model B by use of symmetrical shape small subdomain filtering
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图 6 不同滤波窗口、迭代次数对称形子域滤波法对模型B含噪重力异常的处理结果
a—9×9数据点滤波窗口、迭代1次；b—13×13数据点滤波窗口、迭代1次；c—9×9数据点滤波窗口、迭代2次；d—13×13数据点滤波窗口、迭代2次
Figure 6. Results of noised model B by use of symmetrical shape small subdomain filtering with different filter windows and different iterations
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图 7 不同滤波窗口3种类型小子域滤波法对模型B重力异常的处理结果
a—Tomita-Tsuji形子域9×9数据点滤波窗口、迭代1次；b—Tomita-Tsuji形子域13×13数据点滤波窗口、迭代1次；c— “田”字形子域9×9数据点滤波窗口、迭代1次；d— “田”字形子域13×13数据点滤波窗口、迭代1次；e—滑动形子域9×9数据点滤波窗口、迭代1次；
Figure 7. Results of model B by use of 3 different shapes of small subdomain filtering with different filter windows
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图 8 不同迭代次数3种类型子域滤波法对模型B重力异常的处理结果
a—Tomita-Tsuji形子域5×5数据点滤波窗口、迭代2次；b—Tomita-Tsuji形子域5×5数据点滤波窗口、迭代3次；c— “田”字形子域5×5数据点滤波窗口、迭代2次；d— “田”字形子域5×5数据点滤波窗口、迭代3次；e—滑动形子域5×5数据点滤波窗口、迭代2次；f—滑动形子域5×5数据点滤波窗口、迭代3次
Figure 8. Results of model B by use of 3 different shapes of small subdomain filtering with different iterations
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图 10 SH区块断裂体系及利用地震、电法剖面确定的断裂
a—断裂平面分布；b—A-A′地震剖面；c—B-B′地震剖面；d—C′-C电法视电阻率剖面
Figure 10. Fault structures of block SH and the evidence by seismic and electrical sections
表 1 理论模型参数
Table 1 Parameters of the theoretical model
模型编号 地质体编号 x，y角点坐标/m 顶面埋深/m 底面埋深/m 密度差/(g· cm-3) A1 （3000，9000）; （5000，9000）; （5000，11000）; （3000，11000） 100 2100 0.7 A A2 （9000，9000）; （11000，9000）; （11000，11000）; （9000，11000） 500 2500 0.7 A3 （15000，9000）; （17000，9000）; （17000，11000）; （15000，11000） 1100 3100 0.7 B1 （7125，7485）; （8050，7485）; （8050，8415）; （7125，8415） 100 200 0.7 B2 （3855，3640）; （1960，2640）; （5160，855）; （6250，1320） 400 1000 0.7 B B3 （1425，7292）; （1425，5278）; （3554，5278）; （2986，6920） 600 1000 0.7 B4 （0，8750）; （3100，8150）; （5800，4150）; （10000，2733）;
（10000，3200）; （6150，4500）; （3450，8500）; （0，9170）200 400 0.7 
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