基于Gabor紋理學(xué)習(xí)的地震數(shù)據(jù)重建算法

賈永娜 吳杰 王國偉 田玲玲 顧軍華

摘要：地震數(shù)據(jù)重建技術(shù)主要用于解決地震數(shù)據(jù)采集過程中出現(xiàn)的地震道缺失或空間采樣不足等問題。針對支持向量回歸（ＳＶＲ）地震數(shù)據(jù)重建方法未充分利用地震數(shù)據(jù)物理信息的不足，引入可提取不同尺度和方向紋理特征的Ｇａｂｏｒ變換，旨在充分挖掘地震數(shù)據(jù)的物理信息，并基于ＳＶＲ 算法框架重建缺失的地震數(shù)據(jù)。即首先利用Ｇａｂｏｒ濾波器提取地震數(shù)據(jù)的紋理特征，并與原始數(shù)據(jù)特征相結(jié)合，構(gòu)建新的特征向量數(shù)據(jù)庫；然后通過ＳＶＲ 算法學(xué)習(xí)回歸模型，用于重建缺失的地震數(shù)據(jù)。通過大量合成地震數(shù)據(jù)與實際地震數(shù)據(jù)重建實例，表明由Ｇａｂｏｒ變換提取的紋理特征能有效提高ＳＶＲ 算法的重建精度，并獲得更高信噪比。

關(guān)鍵詞：地震數(shù)據(jù)重建，支持向量回歸（ＳＶＲ），紋理特征，Ｇａｂｏｒ變換

中圖分類號：Ｐ６３１文獻標識碼：Ａ doi：１０．１３８１０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ．１０００-７２１０．２０２３．０３．０１４

０ 引言

在地震勘探中，受經(jīng)濟因素或自然條件的限制，現(xiàn)場采集的地震信號會出現(xiàn)空道或壞道，造成空間假頻、成像分辨率低等問題，進而影響后續(xù)的地震資料處理和解釋。因此，將低空間采樣率的地震數(shù)據(jù)以較高精度恢復(fù)成高空間采樣率數(shù)據(jù)成為一項重要課題，眾多學(xué)者陸續(xù)提出一系列地震數(shù)據(jù)重建法，可分為模型驅(qū)動和數(shù)據(jù)驅(qū)動兩類。

基于模型驅(qū)動的地震數(shù)據(jù)重建法主要包括：波動方程重建法［１-３］、稀疏變換重建法［４-６］和預(yù)測濾波重建法［７-８］及低秩矩陣完備重建法［９-１１］。這類方法往往依靠地震數(shù)據(jù)的先驗信息構(gòu)建模型，因此重建精度也會受其影響。如波動方程法的重建精度會十分依賴于所獲取的地下介質(zhì)速度信息。同時，此類方法所構(gòu)建模型會隨數(shù)據(jù)特征而改變，欠普適性。