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发布时间：2025-02-24 19:12

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2194凡影VISION｜ MY
13:23
AutoMag 深度估计 - Modelvision 教程采用深度学习模型自制中英文字幕，并用DeepSeek对英文内容进行整体翻译，并优化润色，由于无法与字幕一一对应，因此单独提供优化润色后的翻译文本，供学习参考。
欢迎来到AutoMag的演示环节。
AutoMag是一款用于磁异常自动深度反演的工具。使用AutoMag有许多优势，例如：
为褶皱火山岩、铁矿岩脉和岩墙提供逼真的模型。
在交互建模环境中即时验证自动化过程的质量。
自动进行深度、磁化率和厚度的走向校正。
提供实时过滤工具，用于剔除不现实的解。
在最终阶段轻松进行质量控制和解的手动编辑。
完成后，可将解导出以供其他产品使用。
在本节中，我们将讨论AutoMag的参数调优。我们将使用趋势方位角网格应用自动走向校正，并专注于单个剖面，利用快速反演工具查看典型异常的调优参数。
演示区域
我们将使用北领地Al-Qaeda地区的一段航测数据。航测线间距为400米，地形 clearance 为80米。左侧显示的是从总磁场强度中导出的极向化网格，该处理在Model Vision环境中完成。
该区域包含一组褶皱火山单元，中间可能是一个向斜或背斜，目前尚无法确定。我们将使用AutoMag来确定这两种情况中哪一种是正确的，并计算褶皱翼的深度，同时应用自动走向校正。
自动走向校正
自动走向校正需要方位角网格。右上角的网格显示了从极向化网格中导出的方位角，红色区域显示西北走向，顶部逐渐转为东西向，最终略微偏东北。
下方的图像是置信度网格，表示趋势计算的置信度。可以看到，沿网格的正负翼均有高置信度趋势。虽然目前不需要这些数据进行可视化处理，但RTP置信度网格本身对于识别线性特征及其中断非常有用。
单剖面数据处理
我们将从单条剖面数据开始，利用快速反演工具（一种针对板状体的简单反演工具）进行局部区域校正。我们将使用总磁场强度（TMI）数据，并应用局部区域校正。
首先，我们计算总磁场强度曲线的第一垂直导数，并在上部轨道中绘制。这是我们希望关注的异常。接下来，我们通过拖动异常区域创建一个种子模型，这只是一个初始猜测模型，而非反演结果。
点击“反演1VD”按钮，系统会进行初步匹配。我们可以尝试多次以优化结果。关闭1VD后，我们可以在TMI数据上进行反演，观察匹配效果。切换回1VD并再次反演，完成单次反演，获得该区域的特征异常。
1小李飞刀
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回复 @一只小蜜冯女士_🌾的评论
分两段前40s是变装的教程后面是开头衣服旋转的教程希望能帮到大家❤
第一次搞教程hhhh不知道表达的清不清楚
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