随着卫星、航空和地面重磁及其张量勘探的综合应用,以及数据精度和勘探精度要求的不断提高,传统单一尺度的解释方法精度低、人为干预多等缺点日益突显,迫切需要研发地质目标体位置及物性的快速、高精度解释方法。本文从重磁数据正演模拟分析出发,采用数据分析工具定量分析勘探测量组合参数对目标体探测能力的影响,以及不同测量场类型和多个观测面高度获取的多维数据对目标体解释结果的影响规律;在此基础上,提出重磁及梯度异常的目标体位置、埋深及物性反演的新方法,获得准确的地质体三维空间分布及物性特征,从而为地球物理建模提供准确的基础数据和可靠的依据。首先从应用角度,针对地球物理数据采集阶段,引入数据分析工具深度分辨率图和离散Picard图分析测量组合参数对解释结果的影响,指导反演方法的建立及勘探测量组合参数的设计。另外,本文利用数据分析技术对重磁异常与梯度异常、多维测量数据与单一观测面数据目标体探测能力进行对比分析。空间域和频率域数据分析技术显示梯度异常对浅部地质体具有较高的分辨能力,而重磁异常包含更多的低频信息。多维重磁数据分析结果显示多维数据可用于反演图像重构的奇异值幅值增加,能够更好地刻画地质体的三维空间结构。通过量化不同测量组合参数、数据类型和空间分布对地质目标解释结果的影响分析,可以看出建立综合高精度、多维观测张量数据的反演方法在地质体解释中具有更大的优势。本文充分挖掘数据中包含的目标体信息,强调多维数据的充分利用,综合更多梯度分量参与反演计算,进而建立快速、高精度、人为干预少的地质体参数综合解释方法体系。目标体参数包括水平位置、埋深及物性分布等。本文从地质体参数解释展开新方法的研究,建立张量数据高精度边界识别方法;发展多维重磁数据场源位置快速反演及成像方法;研究几何参数优化约束的物性反演方法。边界识别方法广泛应用于地质体水平位置的确定中,传统方法存在识别位置模糊及深部构造水平位置偏差较大的问题。本文利用梯度数据能够更好地反映短波长信息的特点,提出几种基于梯度张量的地质体边界增强方法。首先对现有曲率梯度张量特征值边界识别方法进行深浅模型体异常试验,发现该方法无法同时识别不同幅值异常体的边界。为了解决这一问题,本文提出基于方向梯度张量矩阵特征值的边界识别方法,采用垂向导数均衡深浅地质体异常并应用到合成及实测数据中,新方法可同时识别强弱异常的目标体边界,但识别的边界位置模糊。为了改善这一问题,本文将用于图像处理的构造张量引入到重磁数据处理中,定义基于构造张量的方向总水平导数边界识别方法,可更清晰地增强边界位置。通过合成和实测重磁数据试验验证了方法的有效性。另外,为了改善现有方法在深部地质构造水平位置识别的偏移问题,建立了基于三维构造张量边界识别方法,综合利用三维构造张量的分量使得边界位置圈定的更加准确,实测数据的应用表明新方法可更准确的获得构造断裂的水平位置,发现更多可靠的细节构造信息。重磁勘探相比其它地球物理方法纵向分辨率不足,但快速、可靠地获取目标体的深度信息仍是重磁数据解释的重要任务。针对现有深度估计方法存在对先验信息依赖性强、计算精度低、计算复杂的问题,本文建立基于多维数据的高精度深度反演方法。通过理论公式推导提出传统斜导数深度估计方法计算的改进策略,有效地提高了水平分辨能力。为了实现不同场源类型地质体的深度计算,基于多维重力异常建立广义斜导数深度估计方法,理论模型和实测数据表明该方法可快速、准确地反演出场源深度和形体参数。针对现有解析信号法大多需要构造指数先验信息或计算高阶导数的不足,本文提出多维数据解析信号法,建立埋深与构造指数关于三个观测面高度的计算关系式,合成及实测磁异常反演结果证明新方法可在压制噪声干扰的同时获得可靠的场源几何参数。归一化总梯度方法实质是不同下延深度位置异常解析信号的归一化。为了同时拾取出地质体的水平及深度位置特征,本文对方向总水平导数滤波器归一化得到归一化边界识别方法。合成及实测数据应用效果表明新方法三维成像结果指示地质体空间位置特征。边界识别、深度估计及成像方法可获得地质目标的空间位置,通常将其称为几何参数反演方法,而另一重要的反演以获得物性参数为目的。只有综合了几何参数和物性参数才能完成完整的重磁异常解释。本文选择聚焦反演方法求解重磁数据物性反演问题,简单模型试验显示聚焦反演有效地反演出陡峭边界地质体的物性分布,而不同埋深模型体同时反演时较大埋深异常体反演结果误差较大。为了提高反演结果的分辨率,将几何参数反演获得的目标体水平位置、深度信息通过深度加权函数及水平梯度加权函数约束到物性反演中,有效地提高了反演的横向与深度分辨率。本文提出的优化约束物性反演方法,即将几何参数反演获得的空间位置信息作为先验条件约束到物性反演过程中,在其它地球物理或地质条件缺乏的情况下获得更可靠的物性分布。本文建立的重磁数据地质目标位置及物性高精度解释方法旨在充分挖掘数据本身包含的异常体信息,更好地描述了地质体的空间位置及物性分布特征,合成及实测数据的成功应用说明方法具有很好的实用价值。