时间域和频率域地震反演分别是考虑不同域中的响应信息与模型合成地震记录的匹配程度进而搜索拟合数据空间的最优模型参数。时间域地震反演的抗噪性能相比频率域反演有所增强,但是时间域反演的分辨率不及频率域反演。针对频率域反演的高分辨率特性,本文在贝叶斯估计框架下开展联合频率域反演研究,提出了基于平滑模型约束的频率域多尺度叠前AVO反演方法,平滑模型约束能有效解决带限地震信号的低频缺失问题,提高了频率域反演的抗噪性和反演结果的空间连续性。此外,由于地震信号在频率域中实现了多频率分量的自动解耦,使得反问题可通过多频率分量逐级迭代的方式搜索最优解,提高反演结果的收敛精度和地层分辨率,且减小了反演算法对初始模型精度的过渡依赖。研究表明,该方法能够稳定的从叠前地震资料中获取与测井数据相吻合的高分辨率弹性参数,并可有效的运用到储层含流体性质检测中。稀疏反射系数地震反演是在常规地震反演的基础上,加入模型参数的稀疏性度量约束。匹配追踪稀疏反演方法是通过控制反射系数数量、迭代次数及迭代阈值,经过有限步迭代搜索可得到最优解。本文提出了基于快速匹配追踪算法的频率域叠前AVA反演方法,并且为保证纵横波速度以及密度参数反射界面的一致性,在快速匹配追踪反演算法中引入三参数同时迭代反演的思想,缓解多参数反演的地层界面不吻合问题。该方法不仅能有效的提高反演效率,而且最优解的收敛速度和收敛精度都有了较大幅度的改善。为充分利用叠前地震资料中蕴含的振幅和频率信息,本文将匹配追踪谱分解方法和流体因子FAVO(频变AVO)反射特征方程相结合,将依靠匹配追踪算法的高时频分辨特性,发展了高分辨率时频域FAVO直接反演方法。该方法将谱均衡过程构建于目标泛函中,减少了频散属性提取过程的中间环节,避免了在消除‘子波叠印’时引入的累计计算误差,实际资料处理验证了该方法的可靠性有效性。传统地震反演方法往往在平稳地震褶积模型的基础上建立的,然而由于地下介质的非均匀性以及黏滞性对地震波产生了吸收衰减作用,使其振幅减弱、相位畸变以及频带变窄,地震记录的分辨率降低。其中反Q滤波及Gabor反褶积是提高地震分辨率的有效方法。本文借鉴Gabor反褶积以及正则化反演思想发展一种新的基于地震数据本身的自适应衰减补偿稀疏反演方法,在反演过程中综合考虑了地层的衰减频散效应,提高了深部地层的地震分辨率。