利用多源地球物理图像融合方法识别物性异常——以航空电磁和航磁数据为例

对于同一地质模型,将不同地球物理数据分别进行反演,通常得到多个不同的反演结果,研究多源地球物理数据综合解释,有助于实现复杂地形环境下目标体的精确识别和定位.本文采用一种基于非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,简称NSCT)的多源地球物理信息融合方法,以美国阿拉斯加库克湾西南部的Iliamna火山地区的实测数据(公开数据)为例,通过对多源地球物理图像数据进行综合分析,实现了磁化率和电阻率模型的融合.首先,利用NSCT将不同地层的多源图像分解为低频子带图像和高频子带图像;然后,设计了基于加权平均和新度量参数(New Metric Parameter,简称NMP)的融合规则,并分别对低频子带图像和高频子带图像进行融合;最后利用NSCT反变换得到包含磁化率和电阻率信息的融合图像.将融合结果与先验资料进行对比,结果显示两者具有较高的一致性,表明这一方法有效可靠,为目标体精确识别和快速定位提供了一种新的解决思路.