13、地震图像与景观设计中的技术应用

地震图像与景观设计中的技术应用

地震图像断层检测的新方法

在地震图像分析领域，一种基于U - Net架构的Channel - UNet网络被提出用于断层检测。该网络应用了SE块来自适应地学习每个特征通道的权重，这样做的目的是强调信息丰富的特征，同时抑制作用较小的特征。

为了生成包含断层和常见地质结构的数据集，研究人员重新定义了断层倾角，并定义了一个名为“偏移”的参数。值得注意的是，Channel - UNet仅使用合成数据进行训练，在应用于新的合成数据时却能取得良好的性能。

通过实验结果可以看出，与其他语义分割网络相比，该网络具有最高的IOU和Dice平均指数。在对荷兰北海地区F3区块的地震图像应用霍夫变换作为后处理后，Channel - UNet的预测结果与解释人员给出的标签完美匹配。这表明，Channel - UNet网络能够准确地定位地震断层，极大地辅助了后续的地震学研究和资源调查。

以下是Channel - UNet网络应用的主要步骤：
1. 数据准备 ：重新定义断层倾角和偏移参数，生成包含断层和常见地质结构的合成数据集。
2. 网络训练 ：使用合成数据集对Channel - UNet网络进行训练，网络中的SE块自适应学习特征通道权重。
3. 地震图像处理 ：对选定的地震图像进行降噪和对比度增强处理。
4. 断层检测 ：使用训练好的Channel - UNet网络对处理后的地震图像进行断层检测。
5. 后处理 ：应用