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发布时间:2025-02-24 19:12
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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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