CN104965232B - 低纬度地区磁构造格架自动提取方法 - Google Patents
低纬度地区磁构造格架自动提取方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种构造格架自动提取方法。该方法包括以下步骤：对网格化磁或重力异常数据进行多个尺度下基于倾斜导数的水平梯度的多方向边缘检测，分别得到各尺度的边缘；采用形态学骨骼算法将计算得到的各尺度的边缘细化；通过分别赋予每个边缘点切割深度、埋藏深度和磁性或密度强弱属性，得到多个尺度的各种类型的构造格架图，并通过将相同类型的各尺度构造格架图叠置生成各类综合构造格架图。根据本发明的方法，可以实现对控制矿床形成的地质构造的识别和定性解释，并实现金属矿床的靶区定位。本发明特别适用于低纬度地区的磁构造格架的自动提取。
Description
技术领域
本发明涉及一种低纬度地区磁构造格架自动提取方法，是一项基于磁异常数据进行地质构造探测的技术。更具体地，本发明涉及图像处理、地球物理、地质学、矿产勘查等领域，根据本发明的方法能直接应用于矿产勘探和相关地质调查领域等。
背景技术
航磁方法具有高效、经济、快速、可以覆盖很多难以到达的景观地区等优点，在金属矿床勘查评价中发挥越来越重要的作用，特别是高精度航磁测量技术的发展，使基于磁异常数据进行控制矿床形成的地质构造探测方法，在金属矿床勘探的选区到靶区定位的各个阶段都具有重要意义。
受磁化方向影响，磁异常相对于重力异常更复杂。现代磁力仪通常记录的总磁场强度(Total Magnetic Intensity，缩写TMI)，相当于平行于地球主磁场方向的分量。通过对TMI进行地磁正常场校正可得到TMI异常。受斜磁化的影响，TMI异常存在侧向偏移、形态变形、正负值改变等问题。通常需要对TMI异常数据进行化极(Reduction to pole)处理来消除这样因素的影响。化极将观测的TMI异常转换成垂直磁化情况下的垂直磁异常，即将观测的TMI异常转换成可以在北磁极测量的异常，从而将磁异常迁移至源区正上方，便于磁异常的地质解释。
但是，由于受较小的磁倾角和噪声的影响，对低纬度(通常指磁倾角在±20°之间)地区的TMI异常数据进行化极难以得到可靠的垂直磁化磁异常数据。现有的基于化极后TMI异常数据进行磁构造信息自动识别和提取的方法，例如解析信号法、欧拉反褶积法、相位对称法(Phase symmetry)、位场多尺度边缘检测方法、位场多方向多尺度边缘检测方法等，均不适用于低纬度地区的磁构造信息自动识别。
因此，需要提供一种能够基于低纬度地区磁异常数据高精度地提取地质构造格架的方法。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的上述不足，提供一种构造格架自动提取方法，能够快速得到该地区控制矿床形成的地质构造信息，从而实现金属矿床靶区定位。根据本发明的低纬度地区磁构造格架自动提取方法不仅可以得到线性构造(Lineaments)，还可以得到环形构造，本发明将由此得到的构造定义为构造格架(Structural framework)。
TMI异常数据的倾斜导数(Tilt derivative，缩写TDR)的总水平导数(Totalhorizontal derivatives)和解析信号(Analytic signal)均不受磁倾角影响，计算结果与磁倾角值大小无关，可直接对TMI异常数据进行TDR的总水平导数和解析信号的计算，而无需进行化极处理。但是，解析信号法的计算结果将增大磁异常范围，损失地质构造产状信息和构造分区信息，并且对地质构造的识别不敏感。然而，目前倾斜导数的总水平导数的结果均以网格图像或等值线图的形式表达，无法表征构造深度、主次关系、切割关系、磁性强弱等对于地质解释和找矿有重要意义的信息。传统的基于水平梯度的边缘检测方法因为没有考虑数据的方向性信息，而不能得到完整、准确的磁异常源体(Source bodies ofmagnetic anomalies)边界位置。本发明通过对经预处理得到的TMI异常数据进行多个尺度下基于其倾斜导数的总水平导数的多方向边缘检测，可有效识别和建立低纬度地区的磁构造格架。因此，根据本发明的构造格架自动提取方法特别适用于低纬度地区磁法测量数据的构造格架自动提取。
根据本发明，提供一种构造格架自动提取方法，该方法包括以下步骤：
对来自待研究区域的磁法或重力测量数据进行预处理，得到总磁场强度TMI异常数据或布格重力异常数据；
将所得到的TMI异常数据或布格重力异常数据网格化，并将网格化的TMI异常数据或布格重力异常数据向上延拓多个预定高度，得到多个尺度的网格化TMI异常数据或布格重力异常数据Th，h为向上延拓后的高度；
分别利用每一尺度的网格化TMI异常数据或布格重力异常数据Th计算各尺度的TMI异常数据或布格重力异常数据的倾斜导数TDRh；
分别针对每一尺度的网格化TMI异常数据或布格重力异常数据的倾斜导数，进行基于水平梯度的多方向边缘检测，得到各尺度的磁或重力异常源体边缘；
采用形态学骨骼算法将计算得到的各尺度的磁或重力异常源体边缘分别细化为单像素宽度，得到多个尺度的构造格架图。
优选地，该方法进一步包括将计算得到的所述多个尺度的构造格架图叠置生成综合构造格架图。
优选地，该方法进一步包括将TMI异常数据或布格重力异常数据向上延拓多个预定高度后提取的边缘对应于不同深度的构造，对得到的各深度的构造格架图进行叠加得到反映不同切割深度信息的综合构造格架图。
优选地，所述分别针对每一尺度的网格化TMI异常数据或布格重力异常数据的倾斜导数进行基于水平梯度的多方向边缘检测，包括以下步骤：
倾斜导数TDRh在方向α和的方向导数分别定义为：
其中，D表示一阶导数；
对于高度h和方向α，倾斜导数TDRh的水平梯度表示为：
其中为水平梯度；
定义水平梯度的模为：
该水平梯度的辐角为：
则，对于高度h方向α的磁或重力异常源体边缘点为模沿辐角方向有局部极大值的点；
针对每一方向α，将倾斜导数TDRh的水平梯度的模的局部极大值点沿梯度的垂直方向连接，得到的曲线构成边缘；
针对同一高度h，以多个不同的方向α计算边缘，对计算得到的各边缘求并集得到相应尺度的磁或重力异常源体边缘，
其中，所述多个不同方向α取值为分别kπ/(2n-1)，k＝0,1,2,…,(2n-1)，n为大于或等于2的整数，以完整覆盖二维平面。
优选地，该方法进一步包括将各尺度构造格架图上的每一边缘点处的水平梯度的模表征该尺度构造格架图中该边缘点处的构造埋藏深度，得到多个尺度的表征构造埋藏深度的构造格架图。
优选地，该方法进一步包括将所述多个尺度的表征构造埋藏深度的构造格架图叠置生成综合埋藏深度构造格架图。
优选地，该方法进一步包括分别基于每一尺度的网格化TMI异常数据或布格重力异常数据Th计算三维解析信号ASh，得到各边缘点的ASh值，由此得到多个尺度的表征边缘点处磁性或密度强弱的构造格架图。
优选地，该方法进一步包括将所述多个尺度的表征边缘点磁性或密度强弱的构造格架图叠置生成综合磁性强弱构造格架图或综合密度强弱构造格架图。
优选地，该方法进一步包括，在进行边缘检测前对计算得到的倾斜导数进行去除噪声的处理。
优选地，该方法适用于低纬度地区的磁构造格架自动提取；优选地，该方法适用于磁倾角为±30°之间的区域的磁法测量数据；进一步优选地，该方法适用于磁倾角为±20°之间的区域的磁法测量数据。
本发明提供了一种利用低纬度地区磁法测量数据自动提取构造格架的方法，解决了现有技术中低纬度地区难以利用磁法测量数据准确获得构造信息的问题。根据本发明所得到的构造格架图相比于现有的网格图像或等值线图直观表征了构造切割深度、埋藏深度、主次关系、交割关系、磁性强弱等对于地质解释和找矿有重要意义的信息。
本发明提出的低纬度地区磁构造格架自动提取方法同样适用于中高纬度地区的磁构造格架的自动提取，另外同样适用于重力位场构造格架的自动提取。
根据本发明的方法，延伸了利用磁法手段分析获取构造格架的区域，提高了自动提取构造格架的准确度，可以实现对控制矿床形成的地质构造的识别和定性解释，根据研究区先验知识确定潜在的矿床类型和控制矿床形成的构造属性，对不同类型构造格架进行筛选，从而实现金属矿床的靶区定位。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为低纬度地区磁构造格架自动提取方法流程图；
图2为根据本发明实例的单像素宽度构造格架图；
图3为根据本发明实例的综合构造格架图；
图4为根据本发明实例的反映埋藏深度的构造格架图；
图5根据本发明实例的综合埋藏深度构造格架图；
图6为根据本发明实例的反映磁性强弱构造格架图；
图7根据本发明实例的综合磁性强弱构造格架图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明的技术方案，以下结合附图和具体实施例对本发明的实施方式作进一步的描述，但不作为对本发明的限定。
下面以磁法测量数据为例，具体说明根据本发明的构造格架自动提取方法的流程图。本领域技术人员可以理解，本发明的方法不仅限于磁法测量数据，同样适用于重力测量数据的构造格架自动提取。
图1为本发明的低纬度地区磁构造格架自动提取方法的流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤101，对磁法测量得到的观测值进行预处理，进行地磁正常场(IGRF)改正，得到总磁场强度(TMI)异常数据。
对TMI异常数据进行网格化，通常网格大小取值为测线间距的1/8到1/4或最小点距。
步骤102，对网格化TMI异常数据T向上延拓(upward continuation)多个预定高度得到多个相应尺度的网格化TMI异常数据Th，h代表向上延拓后的高度。
步骤103，分别利用每一尺度的网格化TMI异常数据Th计算相应尺度TMI异常数据的倾斜导数TDRh：
其中，VDRh和THDRh分别为网格化TMI异常数据Th的垂向一阶导数和总水平导数:
步骤104，分别针对每一尺度的倾斜导数TDRh，计算基于水平梯度的多方向边缘检测。
倾斜导数TDRh在方向α和的方向导数分别定义为：
其中，D表示一阶导数；
对于高度h和方向α，倾斜导数TDRh的水平梯度表示为：
其中为水平梯度；
定义水平梯度的模为：
该梯度相应的辐角为：
TMI异常数据的倾斜导数的总水平导数(缩写TDR_THDR)为：
模的幅值大小与磁倾角的大小无关。
由此，对于高度h和方向α的磁源体边缘点为模沿辐角方向有局部极大值的点，
针对每一方向α，梯度的模的局部极大值点沿梯度的垂直方向连接得到的曲线构成边缘；
针对同一高度h，以多个不同的方向α计算边缘，对计算得到的各边缘求并集得到相应尺度的磁源体边缘。
为了能够达到二维平面完整覆盖，各方向α取值为kπ/(2n-1)，其中k＝0,1,2,…,(2n-1)，n为大于或等于2的整数，以完整覆盖二维平面。
由于对网格化TMI异常数据的TDR计算可能在计算结果中引入噪声，而其后的多方向边缘检测计算对噪声很敏感。为避免噪声对多方向边缘检测计算的影响，优选地，在计算多方向边缘检测前对于存在较大的噪声的TDRh数据进行例如高斯滤波的降噪处理。
因为TMI异常数据的倾斜导数的总水平导数不受磁倾角影响，计算结果与磁倾角值大小无关，采用上述步骤得到的磁异常源体边缘不受磁倾角的影响即不受待分析区域的纬度位置的影响，可以准确表征低纬度地区的构造格架。
步骤105，采用形态学骨骼算法将计算得到的各尺度的边缘分别细化处理为单像素宽度，得到多个尺度下的构造格架图。
对上述计算得到的边缘图像采用Lam,L.,Seong-Whan Lee,and Ching Y.Suen,Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey,IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence,v.14,no.9,September 1992的细化格架算法将边缘细化成单像素点宽度。
通过对计算得到的边缘进行细化，边缘及不同方向边缘交点所对应的实际地理范围较现有技术明显缩小，使得到的构造格架更接近于实际地质填图识别构造的特点，一方面图面信息清晰，增强了可读性，另一方面也便于进行地质解释。
步骤106，将计算得到的各尺度的构造格架图叠置生成综合构造格架图。
对得到的各尺度的构造格架图进行叠置生成反映不同深度信息的综合构造格架图，图上不同尺度边缘的横向偏移反应了构造格架的产状信息。
将网格化的TMI异常数据上延不同高度后提取的边缘对应于不同深度的构造，深度为向上延拓后高度的一半(见作者为Jacobsen,B.H.，题目为A case for upwardcontinuation as a standard separation filter for potential-field maps，期刊名Geophysics，刊号v.52no.8，时间1987)，可以得到表征不同切割深度的构造格架图。对得到的各深度的构造格架图进行叠加得到反映不同切割深度信息的综合构造格架图。
步骤107，用各尺度构造格架上各边缘点处的TDRh的水平梯度的模表征构造埋藏深度，得到多个尺度的表征构造埋藏深度的构造格架图。
针对不同的方向α，各边缘点处水平梯度的模大小不变，为一固定值。
由于三角函数arctan值的属性，不管VDRh和THDRh的幅值为多大，TDRh的幅值都限制在-π/2和+π/2之间。因此，各边缘点处水平梯度的模的大小与TMI异常幅值大小关系不大，该值反应了源区的埋藏深度，值的大小与埋藏深度成反比，值越大源区埋藏深度越浅(见作者Bruno Verduzco等，题目为New insights into magnetic derivatives forstructural mapping，期刊名The Leading Edge,刊号v.23no.2，时间2004)。
倾斜导数TDRh的水平梯度的模反映的构造埋藏深度(Cover depth)代表了构造带上面覆盖层的厚度，而向上延拓多个预定高度对应的不同深度反映了构造带的切割深度，代表了构造带向下延伸的深度。
取边缘点处梯度的模代表该边缘点处该尺度下的边缘相对埋藏深度，建立不同尺度或不同深度反应构造相对埋藏深度的构造格架图。对于同一个构造带的梯度的模值的大小变化，反应了该构造带不同部位的埋藏深度。
步骤108，将所述多个尺度的表征埋藏深度的构造格架图叠置生成综合埋藏深度构造格架图。
对各尺度或深度边缘点的TDRh水平梯度的模值采用不同渐变颜色的叠加显示，突出显示不同切割深度范围的构造格架的埋藏深度变化信息。
步骤109，对每一高度的网格化TMI异常数据Th计算三维解析信号ASh:
计算得到的解析信号ASh幅值与TMI异常的幅值具有较强的相关性，但与磁倾角值大小无关，可以用来指示磁异常源区位置和磁场强度。
步骤110，用各尺度格架上各边缘点处ASh值指示构造的磁性强弱。
在不考虑磁异常源区埋藏深度的情况下，三维解析信号ASh的幅值大小指示了磁异常源的磁性强弱，磁性强的构造通常与成矿关系密切。
步骤111，将所述多个尺度的磁性强弱构造格架图叠置生成综合磁性强弱构造格架图。
对各尺度或深度边缘点的ASh值采用不同渐变颜色的叠加显示，突出显示不同深度范围的构造格架的磁性强弱变化信息。
实例
下面以采用位于低纬度地区的南美洲圭亚那地盾高精度航磁数据进行磁构造格架自动提取为例，对本发明的技术方案进行解释。
本实例中采用的航磁数据的测量比例尺为1:25000，测量高度在70-120米范围内。
首先，对研究区航磁测量得到的观测值进行预处理，进行地磁正常场(IGRF)改正，得到总磁场强度(TMI)异常数据，对TMI异常数据进行网格化，网格大小取值为10米。
随后，对网格化的TMI异常数据分别进行向上延拓处理得到多个尺度的网格化TMI异常数据Th，上延高度分别为100、200、300、400、500米。
对每一尺度的网格化TMI异常数据Th进行TDR计算；
分别针对每一个上延高度，对计算得到的TDR，进行基于水平梯度的多方向边缘检测。针对每个TDR计算结果进行64个方向的边缘检测，各方向α取值分别为kπ/(2n-1)，其中k＝0,1,2,…,(2n-1)，n＝6，得到各尺度的边缘。
随后，采用骨骼算法对计算得到的各尺度的边缘进行细化处理，得到各个尺度的磁构造格架图。
图2为将网格化TMI异常数据上延300米上延高度，边缘经骨骼算法细化提取的相应一个尺度的单像素宽度磁构造格架。可以看出，根据本发明的自动提取得到的单像素点宽度的构造格架更接近于实际地质填图识别构造特点，便于进行地质解释。另外图面信息更清晰，便于不同尺度构造格架的叠加分析。
图3为将网格化TMI异常数据分别向上延拓100、200、300、400、500米上延高度后经64个方向边缘检测得到的各尺度的构造格架进行颜色渐变叠加形成的综合构造格架图。将上延后的各个高度对应于相应的源区深度，可将该综合构造格架图用于表征研究区域不同深度的构造格架信息。用从灰白色到黑色渐变色代表了从低到高的向上延拓高度或从浅入深的切割深度，综合构造格架图反映了不同切割深度的构造信息。
随后，计算各尺度格架上各边缘点处的TDRh的梯度的模以表征构造埋藏深度。图4为上延300米上延高度格架的边缘点处的梯度的模所表征的构造埋藏深度，从灰白到黑色渐变颜色反应了水平梯度的模所代表的构造埋藏深度逐渐减小。该图反映了相应一个尺度下构造埋藏深度变化。
随后，将所述多个尺度的表征相对埋藏深度的构造格架图叠置生成综合埋藏深度构造格架图。图5为将网格化的TMI异常数据分别上延100、200、300、400、500米上延高度后计算得到的表征相对埋藏深度构造格架图进行叠加得到的综合埋藏深度构造格架图。从图中可以看到，在不同尺度上，反映出主要构造带埋藏深度变化较大，通常埋藏深的构造即上覆地层较厚，对应的TMI异常幅值较低，为隐伏构造，因此该方法有助于隐伏构造的识别。
随后，对每一尺度的网格化TMI异常数据Th计算三维解析信号ASh。计算得到的解析信号ASh值与磁倾角值大小无关，可以用来指示磁异常源区位置和磁场强度。
该实例中，各尺度格架上各边缘点处ASh值用于指示构造磁性强弱。图6为上延300米上延高度格架的边缘点处采用ASh值指示磁性强弱的构造格架图，从灰白色到黑色渐变颜色表征了解析信号ASh值所指示的构造带磁性逐渐增强。
随后，将所述多个尺度的磁性强弱构造格架图叠置生成综合磁性强弱构造格架图，如图7所示，各尺度或深度边缘的ASh值采用灰白色到黑色渐变颜色的叠加显示，突出显示不同深度范围的构造格架的磁性变化信息。
在不考虑源区埋藏深度的情况下，三维解析信号ASh的幅值大小指示了异常源的磁性强弱，磁性强的构造通常与成矿关系密切。
另外，同时观察图3和图5，可以看到具有切割深度和埋藏深度信息的构造格架图能够清楚的反映出区域中深度大延展长的主干构造、深度较浅延展相对短的次级构造、各构造的覆盖厚度以及互相的交割关系，因此根据本发明的方法得到的构造格架图可以帮助本领域技术人员认识所探测的区域构造格局。
沿磁性较强、深度较大的构造带附近、不同方向构造的交汇部位以及构造带转折弯曲部位是发现潜在金属矿床的重要位置，根据本发明的方法利用磁测数据可以快速准确提取得到具有切割深度、埋藏深度、磁性强弱、主次关系和交割关系等信息的构造格架图，帮助勘探人员准确快速地发现潜在的金属矿床。
以上借助优选实施例对本发明进行了详细说明，但是本发明不限于此。本发明提出的低纬度地区磁构造格架自动提取方法同样适用于中高纬度地区的磁构造格架的自动提取，另外同样适用于重力位场构造格架的自动提取。
本技术领域技术人员可以根据本发明的原理进行各种修改。因此，凡按照本发明原理所作的修改，都应当理解为落入本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种构造格架自动提取方法，该方法包括以下步骤：
对来自待研究区域的磁法测量数据进行预处理，得到总磁场强度(TMI)异常数据；
将所得到的TMI异常数据网格化，并将网格化的TMI异常数据向上延拓多个预定高度，得到多个尺度的网格化TMI异常数据Th，h为向上延拓后的高度；
分别利用每一尺度的网格化TMI异常数据Th计算各尺度的TMI异常数据的倾斜导数TDRh；
分别针对每一尺度的网格化TMI异常数据的倾斜导数，进行基于水平梯度的多方向边缘检测，得到各尺度的磁异常源体边缘；
采用形态学骨骼算法将计算得到的各尺度的磁异常源体边缘分别细化为单像素宽度，得到多个尺度的构造格架图，
该方法适用于磁倾角为±30°之间的区域的磁法测量数据，
其中，所述分别针对每一尺度的网格化TMI异常数据的倾斜导数进行基于水平梯度的多方向边缘检测，包括以下步骤：
倾斜导数TDRh在方向α和的方向导数分别定义为：
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<mi>h</mi>
</msub>
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其中，D表示一阶导数；
对于高度h和方向α，倾斜导数TDRh的水平梯度表示为：
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其中为水平梯度；
定义水平梯度的模为：
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该水平梯度的辐角为：
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<mi>&alpha;</mi>
<mo>+</mo>
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<mi>&pi;</mi>
<mn>2</mn>
</mfrac>
</mrow>
</msup>
<msub>
<mi>TDR</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
则，对于高度h方向α的磁异常源体边缘点为模沿辐角方向有局部极大值的点；
针对每一方向α，将倾斜导数TDRh的水平梯度的模的局部极大值点沿梯度的垂直方向连接，得到的曲线构成边缘；
针对同一高度h，以多个不同的方向α计算边缘，对计算得到的各边缘求并集得到相应尺度的磁异常源体边缘，
其中，所述多个不同方向α取值为分别kπ/(2n-1)，k＝0,1,2,…,(2n-1)，n为大于或等于2的整数。
2.如权利要求1所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括，将计算得到的所述多个尺度的构造格架图叠置生成综合构造格架图。
3.如权利要求2所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括，将网格化TMI异常数据向上延拓多个预定高度后提取的边缘对应于不同深度的构造，对得到的各深度的构造格架图进行叠加得到反映不同切割深度信息的综合构造格架图。
4.如权利要求3所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括：
分别将各尺度构造格架图上的每一边缘点处的水平梯度的模表征该尺度构造格架图中该边缘点处的构造埋藏深度，得到多个尺度的表征构造埋藏深度的构造格架图。
5.如权利要求4所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括将所述多个尺度的表征构造埋藏深度的构造格架图叠置生成综合埋藏深度构造格架图。
6.如权利要求1所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括，
分别基于每一尺度的网格化TMI异常数据Th计算三维解析信号ASh，得到各边缘点的ASh值，由此得到多个尺度的表征边缘点处磁性强弱的构造格架图。
7.如权利要求6所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括将所述多个尺度的表征边缘点磁性强弱的构造格架图叠置生成综合磁性强弱构造格架图。
8.如权利要求1所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法进一步包括，在进行边缘检测前对计算得到的倾斜导数进行去除噪声的处理。
9.如权利要求1所述的构造格架自动提取方法，其特征在于，该方法适用于磁倾角为±20°之间的区域的磁法测量数据。
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