随着计算机软件业的发展,人们已经开发出了各种各样的软件。有些软件能够模拟、延伸和扩展人的智能,能够帮助人们自动完成各种各样的工作,其中有些工作是比较复杂的,通常需要人类智能才能完成。比起人脑来,用软件来完成工作具有运算速度快、计算更准确的优点,因此,各行各业、各个领域都希望能用软件代替人脑来完成各项工作。在地震勘探领域中,存在类似的情况,地震勘探领域的工作者们也希望能开发出一些计算机软件,让开发出来的计算机软件能够帮助或代替他们自动完成他们所需要完成的各项工作。但是,在当前地震勘探领域迈向全自动化的道路上正遭遇着一个棘手的难题：目标地物的智能提取。地震测线部署时需要考虑的方面有很多,比如：地震勘探所在的工区地貌通常是比较复杂的,一般分布有很多的油田设施,也可能有村庄、水体、道路等,在这些地物所在的区域是不允许埋置炮点或检测点的,因此地震测线部署时需对这些地物加以考虑；再者,用于地震勘探的设备有些是比较沉重的,如果地震勘探时遇到悬崖峭壁或者坡度陡峭的斜坡,势必会造成施工困难,即影响工期又增加了工程成本,地震测线部署同样也需要对地形做出考虑。本文只是从目标地物(道路和水体)方面入手,对目标地物的智能提取加以研究,通过目标地物智能提取的实现来推进地震勘探领域迈向全自动化。G/S模式是一种基于“请求—聚合—服务”工作机制、通过客户端实现动态聚合服务的新型空间信息网络服务模式,它采用基于XML的超地理标记语言HGML对分布在网络上各种格式的空间数据进行存储、组织、交换、调度和显示,使得空间数据的组织和管理具有统一、灵活、层次化的优点。在本文最后,将地震测线部署优化与G/S技术进行了整合。本论文主要成果有：1、提出了一种道路自动提取算法的优化方法。对原有的基于平行线对的道路自动提取算法进行了优化,优化包括：对道路边缘线筛选方法的优化、道路跟踪方法的优化以及道路验证的优化、更换候选道路段编组方法,通过以上优化或更换,最终使得道路提取得到了更准确的结果。2、提出了一种水体自动提取方法。许多早期的水体提取方法需要依靠光谱特性来完成,脱离了光谱,水体提取就无法实现。在本文中,根据水体区域颜色值均一和形状在绝大多数情况下不规则的特征来进行水体提取,脱离了光谱的限制。3、提出了一种地震测线部署优化的方法。在目标地物提取的基础上对地震测线进行适当的移位调整,使其最大程度的避开目标地物,同时还要保持优化后的地震测线位置尽量的接近优化前的地震测线位置。4、提出了一种规则图形判断方法。一般的规则图形判断方法难以对没有明确边界的区域形状做出判断,本文将区域边缘线上的拐点作为拟合点,使用最小二乘法直线拟合算法得到能够表示区域大体形状的图形,再根据该图形边角信息做出规则图形判断。