本發明涉及地球物理勘探，具體來說，涉及一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法。

背景技術：

1、航空磁法勘探（aeromagnetic?survey）是一種地球物理勘探技術，通過搭載在飛機或直升機上的磁力儀，測量地球表面及地下的磁場變化，來推測地下地質結構、礦產資源分布或地質異常區域，該航空磁法勘探技術主要通過地球磁場與地下巖石、礦物的磁性差異，快速、高效地對大面積區域進行非侵入性的地質調查。

2、在航空磁法勘探中，傳統的航磁法數據補償方法主要依賴于tolles-lawson補償模型，這些模型基于飛行器的飛行姿態和地面磁場等參數，采用線性回歸方法來估算誤差。然而，在實際應用中，由于飛行姿態變化幅度較小，補償模型中的系數矩陣常常存在嚴重的多重共線性問題，導致補償效果不理想，多重共線性使得回歸模型難以準確估算各個參數的影響，進而影響到磁法數據的補償精度。

3、針對相關技術中的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

技術實現思路

1、針對相關技術中的問題，本發明提出一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，以克服現有相關技術所存在的上述技術問題。

2、為此，本發明采用的具體技術方案如下：

3、根據本發明的一個方面，提供了一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，該航磁補償方法包括：

4、利用航空磁法測量儀器采集飛行過程中的原始磁法數據及飛行器姿態數據，并對原始磁法數據及飛行器姿態數據進行預處理；

5、基于預處理后的飛行器姿態數據構建特征矩陣，并將預處理后的原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，結合特征矩陣及目標值訓練生成支持向量機回歸模型；

6、利用支持向量機回歸模型對實時采集的飛行器姿態數據進行預測，得到磁法誤差補償值，并將磁法誤差補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據。

7、進一步的，飛行器姿態數據包括飛行器的姿態參數及環境參數；

8、其中，姿態參數包括飛行器的俯仰角、滾轉角及偏航角；環境參數包括飛行器的飛行高度、速度及基準地磁場參考值。

9、進一步的，對原始磁法數據及飛行器姿態數據進行預處理包括：

10、利用濾波器依次去除原始磁法數據中的高頻噪聲及瞬時干擾，得到預處理后的原始磁法數據；

11、將飛行器姿態數據歸一化為相同尺度，得到預處理后的飛行器姿態數據。

12、進一步的，基于預處理后的飛行器姿態數據構建特征矩陣，并將預處理后的原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，結合特征矩陣及目標值訓練生成支持向量機回歸模型包括：

13、基于預處理后的飛行器的姿態參數及環境參數構建特征矩陣，且特征矩陣中的每一行表示多維姿態及環境特征；

14、將原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，并利用歷史采樣數據訓練生成支持向量機回歸模型。

15、進一步的，利用歷史采樣數據訓練生成支持向量機回歸模型包括：

16、基于歷史采樣數據構建訓練集，且歷史采樣數據包括歷史姿態參數及歷史磁法誤差；

17、利用訓練集對支持向量機回歸模型進行訓練，選取徑向基函數作為核函數，通過交叉驗證技術優化支持向量機回歸模型參數。

18、進一步的，支持向量機回歸模型參數包括懲罰系數及核函數參數；

19、其中，懲罰系數的范圍為[1，1000]；核函數參數的范圍為[0.01，1]。

20、進一步的，利用支持向量機回歸模型對實時采集的飛行器姿態數據進行預測，得到磁法誤差補償值，并將磁法誤差補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據包括：

21、利用訓練完成的支持向量機回歸模型對實時采集的姿態參數及環境參數進行預測，得到磁法誤差補償值；

22、將磁法誤差補償值與原始磁法數據結合，計算磁法數據補償值，并基于磁法數據補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據；

23、對補償后的磁法數據進行驗證，并評估磁法數據的補償效果。

24、進一步的，磁法數據補償值的計算公式為：

25、；

26、式中，dcompensated表示補償后的磁法數據；draw表示原始磁法數據；yerror表示通過支持向量機回歸模型預測得到的磁法誤差補償值。

27、進一步的，對補償后的磁法數據進行驗證，并評估磁法數據的補償效果包括：

28、依次計算補償前的原始磁法數據與補償后的磁法數據之間的均值、標準差及偏差范圍，并基于計算結果驗證磁法數據的補償效果；

29、基于補償后的磁法數據生成三維磁法異常圖，并從三維磁法異常圖中評估補償后的磁法數據的數據質量。

30、根據本發明的另一個方面，還提供了一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償系統，該航磁補償系統包括：數據獲取模塊、補償模型生成模塊及磁法數據補償模塊；

31、數據獲取模塊，用于利用航空磁法測量儀器采集飛行過程中的原始磁法數據及飛行器姿態數據，并對原始磁法數據及飛行器姿態數據進行預處理；

32、補償模型生成模塊，用于基于預處理后的飛行器姿態數據構建特征矩陣，并將預處理后的原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，結合特征矩陣及目標值訓練生成支持向量機回歸模型；

33、磁法數據補償模塊，用于利用支持向量機回歸模型對實時采集的飛行器姿態數據進行預測，得到磁法誤差補償值，并將磁法誤差補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據。

34、本發明的有益效果為：

35、1、本發明能夠針對飛行過程中可能出現的飛行姿態變化等因素造成的磁異常數據偏差進行補償，從而提高磁法數據的準確性和可靠性，進而為地質勘探、礦產資源調查及環境監測等應用提供更加精確的地球物理數據支持，且本發明不依賴復雜的物理建模，而是通過歷史數據的學習，自動識別和校正誤差規律，有效提升補償效果，尤其是在飛行姿態變化較小或復雜環境下，能夠顯著提高磁法數據的精確度。

36、2、本發明通過引入支持向量機回歸模型，能夠有效處理多重共線性的問題，從而提高航空磁法數據補償的精度和魯棒性，適用于高精度地球物理勘探任務，進而不僅解決傳統航空磁法補償模型中多重共線性帶來的計算問題，并通過機器學習技術提高補償精度和算法的魯棒性，尤其適用于高精度的航空磁法勘探任務。

技術特征：

1.一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，該航磁補償方法包括：

2.根據權利要求1所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述飛行器姿態數據包括飛行器的姿態參數及環境參數；

3.根據權利要求2所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述對原始磁法數據及飛行器姿態數據進行預處理包括：

4.根據權利要求3所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述基于預處理后的飛行器姿態數據構建特征矩陣，并將預處理后的原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，結合特征矩陣及目標值訓練生成支持向量機回歸模型包括：

5.根據權利要求4所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述利用歷史采樣數據訓練生成支持向量機回歸模型包括：

6.根據權利要求5所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述支持向量機回歸模型參數包括懲罰系數及核函數參數；

7.根據權利要求6所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述利用支持向量機回歸模型對實時采集的飛行器姿態數據進行預測，得到磁法誤差補償值，并將磁法誤差補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據包括：

8.根據權利要求7所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述磁法數據補償值的計算公式為：

9.根據權利要求8所述的一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，所述對補償后的磁法數據進行驗證，并評估磁法數據的補償效果包括：

10.一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償系統，用于實現權利要求1-9中任一項所述的基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，其特征在于，該航磁補償系統包括：數據獲取模塊、補償模型生成模塊及磁法數據補償模塊；

技術總結
本發明公開了一種基于支持向量機回歸算法的航磁補償方法，涉及地球物理勘探技術領域，該航磁補償方法包括：利用航空磁法測量儀器采集飛行過程中的原始磁法數據及飛行器姿態數據；基于預處理后的飛行器姿態數據構建特征矩陣，并將預處理后的原始磁法數據與基準地磁場參考值的偏差作為目標值，結合特征矩陣及目標值訓練生成支持向量機回歸模型；利用支持向量機回歸模型對實時采集的飛行器姿態數據進行預測，得到磁法誤差補償值，并將磁法誤差補償值對原始磁法數據進行補償，得到補償后的磁法數據。本發明通過支持向量機回歸模型能夠有效處理多重共線性的問題，從而提高航空磁法數據補償的精度和魯棒性，適用于高精度地球物理勘探任務。

技術研發人員：王帥,陳召曦,黃巖
受保護的技術使用者：江蘇省地質勘查技術院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28