一种基于先验知识深度学习的实测重磁数据去噪方法

本发明提供了一种基于先验知识深度学习的重磁数据去噪方法，其包括：构建融合先验知识的数据集，对重磁数据进行人工滤波处理得到去噪结果，对此结果切片以形成标签，模拟产生噪声数据，叠加在标签上，形成与标签一一对应的深度学习网络模型输入数据；搭建深度学习网络模型；构建融合先验知识的损失函数，优化深度学习的预测结果；对深度学习网络模型进行训练和超参数调优；将预测区域的重磁数据输入到训练好的深度学习网络模型中，得到深度学习的预测结果并对其进行优化处理，得到最终的重磁数据去噪结果。本发明可有效处理通过航空、船载和卫星平台获取的含噪重磁数据，去除因平台运动、仪器观测或周围环境干扰等原因产生一定量。