空间概率成像
直接从时间域数据映射水体异常位置,免去常规二维/三维反演的复杂性与多解性,并显著提升计算效率与噪声鲁棒性。
唐荣江 · 李福生 · Fengli, Shen · Gan, Lu · Yu, Shi
IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024
深度学习算子直接将时间域TEM测量映射为异常体位置概率,无需进行二维或三维反演。
相比传统一维反演,该系统表现出更低的多解性,定位更可靠。
系统在不同发射电流、源波形、线圈匝数和异常体尺寸下均表现稳定,且具有较好的抗噪能力。
相比传统反演,该系统具有更高的计算效率,适合隧道内快速检测。