航空伽玛能谱(Airborne Gamma-ray Spectrum,简称AGS)测量是将航空伽玛能谱勘查系统搭载于飞行器上,测量地—空界面的伽玛射线能谱,从而获得地表介质中铀、钍、钾等放射性核素的含量(比活度)。航空伽玛能谱测量方法是探寻隐伏矿产资源的有效方法之一,相对于地表出露的地质体,隐伏矿体(如隐伏砂岩型铀矿床、油气藏等)在地表引起的航空伽玛能谱矿致异常强度相对较弱,易淹没于上覆岩层或地表介质的干扰信号中。航空伽玛能谱测量数据的异常信息增强与重建技术是数据后处理的核心技术与热点问题。常规的航空伽玛能谱数据异常信息提取方法沿用地球化学数据的处理方法,该方法从统计学的角度对航空伽玛能谱窗口数据进行处理,同时要求数据符合正态分布或对数正态分布。但实际测量中,这种完美的数据并不存在,需对离群的数据进行迭代剔除,从而导致数据缺乏完整性。此外,传统的统计学方法忽略了数据本身所具有的空间属性及其包含的地球物理场的信息。针对以上问题,本文依据航空伽玛能谱测量原理,从空间分析及信号处理的角度切入,提出了基于小波域和基于奇异值的航空伽玛能谱异常信息增强与重建方法,开展了如下工作:一、从航空伽玛能谱勘查原理入手,在空间分析和信号处理的角度分析了航空伽玛能谱的窗口数据的特点,并依据数据特点提出了航空伽玛能谱测量的窗口数据可采用数字信号处理的思想及方法处理航空伽玛窗口数据,进行异常信息的增强与重建;二、将小波变换方法引入到航空伽玛能谱窗口数据处理工作中,从小波域角度出发,研究条带状假异常修正技术和异常信息的增强与重建技术;三、利用奇异值算法和多重分形理论研究航空伽玛能谱窗口数据特征,并根据其特征和地球物理场在能量域的特点设计窗口数据的异常信息增强与重建模型。通过以上研究工作,取得了如下研究成果:(1)提出了基于一维小波变换的线单元校正方法,对条带状假异常进行修正。该方法以测线为校正单元,依据变异系数设计滤波器:小波基函数为rbio 3.7,采用mallat算法,最优分解层数为4层。可减少人为因素对小波基函数的选取的干扰。结果显示该方法可在校正条带状假异常的同时保留测线的异常信息,同时适当的压制了背景。但该方法修正后的数据存在较多的微弱异常,需要通过结合其它方法进行处理,消除假的弱异常。(2)采用基于二维小波数据处理的增强与异常重建方法,并优选了小波基函数,确定了最佳分层次数。选取小波基函数仍为rbio3.7。对数据进行分解,分别对1、2、3层分解后的细节信号滤除,重构近似信号,对比了增强与重建异常信息的效果。结果显示,针对研究测区而言,进行二维小波分解时进行二层小波处理最佳。数据经分解、滤波及重构后,测区背景被充分压制,弱异常被凸显,高异常在未发生畸变的前提下被完整的增强与重建。(3)采用分形—奇异值法对原始数据进行处理,增强与重建异常信息。基于分形理论对分解后的奇异值-能量测度谱分析,依据剩余平方和最小原则分段拟合谱线并求交点,定量的计算临界奇异值,将复杂的地质结构区分。通过对航空伽玛能谱生产数据进行试验分析,发现原始数据经奇异值分解后,不同奇异值区间表征了不同的异常信息:高奇异值区间(>50)代表背景信号;中奇异值(13-50)代表矿致异常信息;低奇异值部分(<13)代表其他噪声;同时由于飞行误差引起的条带状假异常信号存在于高奇异值中。(4)在内蒙古某测区应用。计算了测区的古铀量,并绘制等值线图;绘制了地面伽玛能谱异常查证图,二者皆显示测区具有成矿铀源条件。将处理结果与古铀量分布图和地面伽玛能谱异常查证图对比发现:测区原始数据经上述方法处理后背景被较好的压制,异常区域被突出,由于时域批次性所产生的条带状假异常得到削弱,测区南部出现的正负假异常消失,同时已知矿点处异常范围减小,异常形态与实际矿点相符。