[发明专利]地球化学异常识别方法及终端设备

权利要求书

1.一种地球化学异常识别方法，其特征在于，包括：

对原始地球化学数据进行处理得到数据分块；

根据得到的数据分块，提取所述原始地球化学数据的元素特征以及所述原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征；

根据所述元素特征和所述原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，进行地球化学数据重建；

根据重建得到的重建地球化学数据和所述原始地球化学数据，进行地球化学异常识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始地球化学数据进行处理得到数据分块，包括：

通过中心对数比变换对原始地球化学数据进行变换处理；

对变换处理后的原始地球化学数据进行网格化；其中，网格化后的所述原始地球化学数据为一M行N列的矩阵，且网格化后的所述原始地球化学数据包括L个元素变量对应的原始地球化学数据；

对网格化后的原始地球化学数据在空间上进行分割；其中，所述L个元素变量中每个元素变量对应的原始地球化学数据被分割成I个重叠的数据分块，每个所述数据分块为一m行n列的矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据得到的数据分块，提取所述原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，包括：

将所述L个元素变量中每个元素变量的第i个数据分块按照行进行排列，得到行模式矩阵R⁽ⁱ⁾；其中，i＝1,…,I；

通过公式对第l个元素变量的行模式矩阵进行稀疏编码；其中，表示行模式矩阵R⁽ⁱ⁾中对应第l个元素变量的子矩阵，l＝1,…,L，U_l表示第l个元素变量对应的字典，U_l包含N₁个列，表示U_l对于的稀疏系数矩阵；

将所述L个元素变量中每个元素变量的第i个数据分块按照列进行排列，得到列模式矩阵C⁽ⁱ⁾；其中，i＝1,…,I；

通过公式对第l个元素变量的列模式矩阵进行稀疏编码；其中，表示列模式矩阵C⁽ⁱ⁾中对应第l个元素变量的子矩阵，l＝1,…,L，V_l表示第l个元素变量对应的字典，V_l包含N₂个列，表示V_l对于的稀疏系数矩阵；

通过公式计算第l个元素变量对应的空间特征；其中，S_l表示第l个元素变量对应的空间特征，l＝1,…,L。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据得到的数据分块，提取所述原始地球化学数据的元素特征，包括：

将所述L个元素变量中每个元素变量的第i个数据分块向量化；其中，i＝1,2,...,I；

按照元素变量对向量化后的数据分块进行排列，得到元素模式矩阵E⁽ⁱ⁾；其中，

通过公式对元素模式矩阵E⁽ⁱ⁾进行稀疏编码，得到所述原始地球化学数据的元素特征；其中，W表示所述原始地球化学数据的元素特征，W包含N₃个列，表示W对于E⁽ⁱ⁾的稀疏系数矩阵，

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述元素特征和所述原始地球化学数据中每个元素变量对应的空间特征，进行地球化学数据重建，包括：

根据所述元素特征和每个元素变量对应的空间特征，得到每个元素变量对应的空间元素特征；

根据每个元素变量对应的空间元素特征，计算分割得到的每个数据分块的稀疏系数；

根据每个元素变量对应的空间元素特征以及分割得到的每个数据分块的稀疏系数进行地球化学数据重建，得到重建地球化学数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述元素特征和每个元素变量对应的空间特征，得到每个元素变量对应的空间元素特征，包括：

通过公式计算每个元素变量对应的空间元素特征；

其中，D_l表示第l个元素变量对应的空间元素特征，w_l是元素特征W的第l行的向量，l＝1,…,L。