【摘 要】
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边界增强与识别在重力数据处理中占据重要地位,与传统重力异常数据相比,重力张量及其高阶分量对于直接反映异常体的边界具有更高的精度。当异常数据中的所有网格点的值均较低
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边界增强与识别在重力数据处理中占据重要地位,与传统重力异常数据相比,重力张量及其高阶分量对于直接反映异常体的边界具有更高的精度。当异常数据中的所有网格点的值均较低时,通过Sigmoid变换,可以实现高异常值网格数据的拉升,同时压缩低灰度级像素,从而凸显地质体边界,提高边界增强后图像的识别效果。文中利用张量及其分量构建常用的边界识别算法,通过组合体模型进行多种边界识别算法的试算,以比较分析各自的效果,并对结果进行Sigmoid变换。结果表明:对于张量高阶分量组合形式,水平梯度模、解析信号能基本反映浅异常体的
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