一种基于DeepLabV3+的大地电磁二维反演方法

本发明公开了一种基于DeepLabV3+的大地电磁二维反演方法，属于地球物理反演方法领域，其包括构建多种地下电阻率分布模型并通过正演计算获取相应视电阻率和相位数据；设计基于DeepLabV3+架构的深度学习网络，利用其空洞卷积和改进的空洞空间金字塔池化(ASPP)模块增强对多尺度地质特征的捕获能力；采用Di ce Loss替代传统交叉熵损失函数，更适应地球物理观测数据中异常与背景信息不均衡的特点；本发明通过训练样本集对网络进行训练和验证，获得最优网络参数；利用训练完成的网络直接将测试集视电阻率和相位数据映射为地下电阻率分布，实现端到端的反演过程，利用DeepLabV3+网络的多尺度特征提取和语义分割能力，相对于传统反演方法具有不依赖初始模型和可获得全局最优解等优点。