Pattern recognition & image processing (Handbook of geophysical exploration) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Worldwide distributors, Expro Science Publications

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页数:0

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出版时间:1987

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780946631209

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• 模式识别
• 图像处理
• 地球物理勘探
• 地球物理学
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• 数据处理
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• 勘探技术
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《地球物理勘探手册：模式识别与图像处理》 前言 地球物理勘探是揭示地球深部结构、物质组成和物理性质的关键手段，在矿产资源勘探、地质构造研究、环境监测以及工程地质评估等领域发挥着不可替代的作用。随着科技的飞速发展，数据采集技术日新月异，获取的地球物理数据量呈现爆炸式增长。如何从海量、多源、异构的数据中提取有价值的信息，克服噪声干扰，提高勘探精度和效率，成为了当前地球物理勘探领域面临的核心挑战。 模式识别和图像处理作为信息科学的重要分支，其原理和方法在处理复杂、高维度数据方面展现出强大的能力。它们能够有效地从原始数据中识别出有意义的模式、提取关键特征、滤除噪声、增强有用信号，并将抽象的数据转化为直观的图像，从而极大地辅助地球物理学家进行数据解释和科学决策。 本书《地球物理勘探手册：模式识别与图像处理》旨在系统地介绍模式识别与图像处理在地球物理勘探各分支领域中的理论基础、关键技术及其具体应用。本书并非对单一地球物理方法的详尽阐述，而是聚焦于如何运用先进的计算科学方法来优化和深化传统地球物理勘探的实践。本书内容聚焦于技术方法本身，以及这些方法如何应用于解决地球物理勘探中的实际问题，例如地震勘探中的层析成像、重力与磁力勘探中的异常体识别、电法勘探中的反演成像等。 第一章：引言 本章将概述地球物理勘探的概貌，阐述其在现代科学和工程中的重要性。我们将探讨地球物理数据的主要类型及其固有的复杂性，如多尺度性、各向异性、非线性以及噪声干扰等。在此基础上，我们将引入模式识别与图像处理的概念，并阐述其在应对这些挑战中的核心价值。本章将为读者构建一个宏观的认知框架，理解为何模式识别与图像处理技术在地球物理勘探领域具有如此广阔的应用前景和现实意义。我们将简要回顾该领域的发展历程，并展望未来的发展趋势，强调计算方法在推动地球物理勘探技术革新中的关键作用。 第二章：地球物理数据处理的基础 在深入探讨模式识别与图像处理的具体应用之前，本章将为读者打下坚实的数学和信号处理基础。我们将涵盖地球物理数据预处理的基本步骤，包括数据去噪、增益恢复、静校正、剩余场分离等，这些都是后续更高级分析的前提。 信号与噪声理论： 介绍随机信号和确定性信号的概念，以及各种噪声的来源和特性（如随机噪声、系统噪声）。重点讲解傅里叶变换、小波变换等在信号分析和去噪中的作用。 滤波器设计： 讨论线性滤波器（如低通、高通、带通滤波器）和非线性滤波器（如中值滤波器、形态学滤波器）的原理与应用，以及它们如何用于增强信号或抑制噪声。 数据变换与特征提取： 介绍主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术，以及傅里叶变换、希尔伯特-黄变换（HHT）等在提取数据内在特征方面的应用。 第三章：模式识别的核心理论与方法 本章将聚焦于模式识别的核心理论和常用算法，并探讨它们如何被应用于地球物理数据的分析。 分类器： 监督学习： 详细介绍线性分类器（如感知机、支持向量机SVM）、非线性分类器（如决策树、随机森林）以及概率分类器（如朴素贝叶斯）。重点阐述这些分类器在识别特定地球物理现象（如异常体、地层界面）时的原理和应用场景。 无监督学习： 讲解聚类算法（如K-means、DBSCAN）在数据分群、识别相似地质单元或异常区域时的应用。 深度学习基础： 介绍神经网络的基本结构，以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在处理高维度地球物理数据（如地震剖面、卫星重磁数据）中的潜能。 特征选择与工程： 讨论如何从原始地球物理数据中选择最具代表性的特征，以提高分类或聚类的效率和准确性。 第四章：图像处理的关键技术 本章将深入探讨图像处理在地球物理勘探中的应用，强调如何将非图像化的地球物理数据转化为直观的图像，以及如何对这些图像进行分析。 图像增强： 灰度变换： 对比度增强、直方图均衡化等技术，以改善图像的视觉效果，突出地质细节。 空间域滤波： 锐化、模糊等滤波操作，以突出边缘或平滑区域。 频率域滤波： 在傅里叶域对图像进行处理，以去除周期性噪声或增强特定频率成分。 图像分割： 介绍阈值分割、边缘检测（如Canny算子）、区域生长、Watershed算法等技术，用于识别图像中的特定目标，如断层、岩体边界、地下构造等。 图像复原： 讨论退化模型的建立，以及逆滤波、维纳滤波等方法用于恢复模糊或受损的地球物理图像。 形态学图像处理： 介绍膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，用于处理图像中的形状和结构，例如去除小的噪声点或连接断开的结构。 第五章：地球物理勘探中的应用示例 本章将结合具体地球物理勘探方法，详细阐述模式识别与图像处理技术的实际应用。 地震勘探： 地震数据去噪与信号增强： 应用小波变换、稀疏表示等方法，提高地震信号的信噪比。 地震层析成像： 利用迭代算法和图像重建技术，从地震数据中反演地下速度结构，实现高分辨率成像。 断层与裂缝识别： 应用边缘检测、纹理分析、机器学习模型等技术，自动识别地震剖面中的断层和裂缝。 地震属性分析： 计算和分析各种地震属性（如振幅、频率、相位、连续性），利用模式识别技术进行异常体或有利储层预测。 重力与磁力勘探： 异常体识别与定位： 应用滤波技术（如向上延拓、向下延拓、垂向导数）、傅里叶变换等，识别和提取异常体信息。 正反演成像： 结合迭代优化和机器学习方法，从重磁异常数据反演出地下地质体的形态、深度和物性参数。 数据融合： 利用模式识别技术，融合不同尺度的重磁数据，提高勘探精度。 电法勘探（直流电法、交流电法、可控源音频大地电场法等）： 电阻率成像： 应用图像重建算法（如有限差分、有限元、逆时针算法），将测量数据转化为地下电阻率分布图像。 反演模型优化： 利用机器学习和优化算法，提高反演的稳定性和准确性，识别地下介质界面和含矿构造。 视电阻率图谱分析： 利用模式识别技术分析视电阻率图谱的形态，识别异常地层或矿化带。 其他地球物理方法： 简要介绍在测井、地热勘探、环境地球物理等领域中模式识别与图像处理的应用。 第六章：挑战与未来展望 本章将总结当前模式识别与图像处理在地球物理勘探领域所面临的挑战，并对未来的发展方向进行展望。 数据质量与标准化： 如何处理不同来源、不同质量的地球物理数据，以及建立统一的数据处理流程。 模型的解释性与可信度： 深度学习等“黑箱”模型在地球物理解释中的可信度问题，以及如何提高模型结果的可解释性。 实时处理与大数据集成： 发展能够处理海量数据的实时或近实时处理技术，以及如何将不同地球物理方法的数据进行有效集成。 多物理场联合反演： 结合多种地球物理数据，利用模式识别和机器学习技术进行联合反演，获得更全面的地下信息。 智能化勘探： 发展自主决策的智能勘探系统，实现从数据采集到解释的全流程智能化。 结语 模式识别与图像处理技术为地球物理勘探注入了新的活力，它们不仅能够提高数据处理的效率和精度，更能帮助我们从复杂的数据中挖掘出更深层次的地质信息。本书提供了一个探索这些强大工具如何在地球物理领域应用的平台。希望本书能够成为地球物理学、计算机科学以及相关领域研究人员和工程师的宝贵参考，共同推动地球物理勘探技术的进步。

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这本书的排版和装帧质量可以说是相当上乘，纸张的厚度和光洁度都达到了专业书籍的水准，拿在手里很有分量感，这倒是挺符合它“手册”的定位。我购买它的主要动机是希望它能提供一个全面的框架，去理解和对比不同的图像处理技术在地球科学中的应用场景，尤其是那些非线性反演和特征提取方面的高级技巧。但阅读体验上，我发现作者在章节之间的衔接处理得略显生硬。比如，从一个纯粹的统计模型介绍突然跳跃到具体的傅里叶变换应用，中间缺乏必要的过渡性语言来解释为什么这种工具适用于当前讨论的问题。这使得我不得不频繁地在前后章节间来回查阅，才能构建起完整的知识链条。更让我感到困惑的是，某些关键术语的定义在全书不同部分出现时，其侧重点似乎略有偏移，虽然不是完全矛盾，但这种细微的不一致性，对于追求精确性的读者来说，是一个不小的阅读障碍。它更像是一系列高质量讲义的集合，而不是一个精心编排的、逻辑严密的整体论述。

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这本书的封面设计得很有意思，那种深沉的蓝配上简洁的银色字体，一看就让人觉得内容扎实、不浮夸。我原本是想找一本侧重于地球物理勘探数据处理的实用指南，希望能深入了解一些前沿的算法应用。然而，当我翻开第一章，立刻意识到这本书的重点似乎并不完全在这里。它开篇就花了大量的篇幅去介绍一些非常基础的数学原理和概率论的背景知识，虽然这些知识本身是重要的，但对于一个已经有一定基础的读者来说，感觉像是浪费时间。我期待的是直接切入主题，比如如何优化地震波反演的模型，或者如何用更高效的方式处理重力梯度数据。这本书给我的感觉是，它更像是一本为初学者准备的“导论”，而不是一本能解决实际复杂工程问题的“手册”。那种期待中那种详尽的、面向实践的案例分析几乎没有，取而代之的是大量理论推导和公式证明，读起来需要极高的专注力，稍不留神就会错过关键的逻辑跳跃点。总而言之，如果你的目标是快速提升解决具体地球物理问题的能力，这本书可能需要你先做好大量的“打基础”准备工作，否则会觉得有些“虚”。

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这本书的整体写作风格非常严谨、学术化，学术气息浓厚到几乎让人感到一丝距离感。我个人偏爱那种夹杂着一些行业内“小窍门”和“经验之谈”的写作方式，因为在工程应用中，这些“非正式”的知识往往比纯粹的理论推导更为关键。比如，如何处理数据采集过程中不可避免的噪声模式，或者在特定软件环境下参数设置的最佳实践。这本书几乎完全避开了这些层面的讨论，始终停留在原理层面。它的逻辑构建是自上而下的，从公理到定理，步步为营，但对于那些希望快速理解“为什么会这样”以及“如何避免常见陷阱”的工程师读者而言，这种过于纯粹的学术路径显得有些枯燥和低效。我读完后，感觉自己对理论的理解加深了，但动手解决问题的信心并没有得到显著提升，因为那些隐藏在数据背后的“玄机”和“陷阱”并没有被充分揭示出来。它更像是一份严谨的教科书，而非一本解决实际工程困境的参考书。

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坦白说，这本书的理论深度是毋庸置疑的，每一个概念的提出都建立在坚实的数学基础之上，显示出作者深厚的学术功底。我本来是希望了解如何将最新的深度学习架构有效地部署到大规模的野外数据集中，寻找那些可以显著提高信噪比的“捷径”。然而，这本书对算法的探讨似乎停留在相对传统和经典的范畴内，对于近五年来爆炸式发展的神经网络在地球物理成像方面的突破性进展，提及甚少，或者仅是泛泛而谈，缺乏深入的案例研究或算法对比。这种对新技术的保留态度，使得这本书在“前沿”这个定位上略显不足。此外，书中引用的参考文献大多集中在十年前或更早的文献，最新的研究进展捕捉得不够及时。这让我在尝试将书中的理论与我目前正在进行的项目进行对接时，总感觉少了那么临门一脚的现代工具箱。它更像是对既有知识体系的一次严谨的梳理和总结，而非一次面向未来的探索。

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这本书的篇幅相当可观，内容覆盖面广，从基础的信号处理到复杂的模式识别理论都有涉猎，这无疑是它的优点之一。我希望这本书能为我提供一套清晰的决策树，指导我在面对不同类型的地球物理数据（如电磁法、重力法或地震反射数据）时，应该优先考虑哪种图像增强或特征提取技术。然而，作者更多的是并列地介绍了各种方法，比如A方法、B方法、C方法，详细阐述了它们各自的数学原理和优缺点，却很少提供一个实用的“选择指南”或“应用场景地图”。这造成的结果是，读者在合上书本后，面对实际问题时，反而可能陷入“选择困难症”，因为所有的理论都听起来很有道理，但缺乏一个明确的、基于实际效果的优先排序。如果书中能加入更多“在XX情况下，我们发现Y算法比Z算法在收敛速度上提升了30%”这样的量化对比分析，那么这本书的实用价值无疑会大大提升。目前看来，它更像是一本详尽的“工具库说明书”，而不是一本指导我们“如何有效使用工具”的“操作手册”。

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