基于多模态学习的隧道震-电-雷达联合反演与解析方法

本发明属于地球物理勘探技术领域，提供了一种基于多模态学习的隧道震‑电‑雷达联合反演与解析方法，对隧道地震波法、电法和雷达法的探测数据进行反演，得到对应的波速、电阻率和雷达的成像结果；针对电阻率和波速的成像结果，利用三维自适应卷积网络进行梯度特征提取，得到电阻率特征和波速特征；针对雷达的成像结果，利用多尺度雷达梯度数据提取网络进行特征无损提取，得到介电常数特征；引入注意力机制，对电阻率特征、波速特征和介电常数特征进行权重自适应分配，实现各参数梯度特征融合；基于融合后的特征，确定最终的判识结果。本发明有效融合了不同尺度形态的梯度特征信息，为深度学习联合反演提供了数据特征融合基础。