Nghiên Cứu Áp Dụng Phương Pháp Khoảng Cách - Tần Suất Trong Xử Lý Dữ Liệu Địa Vật Lý

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp khoảng cách tần suất trong phân tích số liệu địa vật lý, mang lại ứng dụng và hiệu quả cao.

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hiền
• Người hướng dẫn: PGS. Võ Thanh Quỳnh
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Vật lý địa cầu
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Khoảng Cách - Tần Suất Trong Xử Lý Dữ Liệu Địa Vật Lý
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ khoa học
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Phương Pháp Khoảng Cách Tần Suất Địa Vật Lý

Địa vật lý hàng không sử dụng máy bay để đo các trường địa vật lý trên đất liền hoặc thềm lục địa. Mục đích là nghiên cứu thạch quyển và thủy quyển. Kết quả đạt được có vai trò to lớn trong việc tìm kiếm và dự báo khoáng sản. Tuy nhiên, công tác địa vật lý máy bay còn bộc lộ hạn chế, chủ yếu ở khâu xử lý và phân tích tài liệu. Vì vậy, cần đầu tư nghiên cứu khắc phục để nâng cao hiệu quả. Phương pháp khoảng cách - tần suất địa vật lý là một trong những hướng nghiên cứu tiềm năng. Luận văn này tập trung vào việc tìm hiểu và áp dụng phương pháp phân tích tổ hợp các tài liệu địa vật lý máy bay. Việc này góp phần đẩy nhanh và nâng cao chất lượng xử lý phân tích tài liệu. Các phương pháp nhận dạng đóng vai trò quan trọng trong xử lý, phân tích tài liệu địa vật lý. Đặc biệt là đối với các dạng số liệu có đặc tính phân bố ngẫu nhiên như số liệu địa hóa, số liệu phổ gamma.

1.1. Ứng dụng Khoảng Cách Tần Suất trong Địa Vật Lý Máy Bay

Phương pháp khoảng cách tần suất là một phương pháp phân tích tài liệu mới, đã được áp dụng và mang lại kết quả khả quan trong công tác xử lý, phân tích tài liệu Địa Vật lý máy bay. Luận văn nghiên cứu này tập trung vào việc tìm hiểu, áp dụng phương pháp phân tích tổ hợp các tài liệu địa vật lý máy bay. Nhiệm vụ chính là tìm hiểu về các thuật toán phân tích và đánh giá lựa chọn thông tin. Đồng thời, nghiên cứu về các phương pháp phân tích trong xử lý, phân tích số liệu Địa vật lý. Từ đó, đánh giá, phân tích thử nghiệm phương pháp với tài liệu thực tế.

1.2. Vai Trò Của Xử Lý Tín Hiệu Địa Vật Lý Hiện Đại

Công tác xử lí và phân tích tài liệu địa vật lý máy bay ở nước ta đã có những bước tiến đáng kể. Các đề tài nghiên cứu, phân tích thử nghiệm trên các tài liệu thực tế bằng nhiều phương pháp khác nhau. Đáng chú ý là nhóm các phương pháp thống kê - nhận dạng, thu được kết quả tốt. Hiện nay, trong địa vật lý có rất nhiều thuật toán nhận dạng hiện đại. Chúng được tự động hóa bằng các hệ phần mềm mạnh chuyên dụng, đáng chú ý là bộ chương trình phân tích phổ - thống kê do Giáo sư, Viện sĩ Ni - Ki - Tin cùng các đồng sự đề xuất, xây dựng.

II. Thách Thức Xử Lý Dữ Liệu Địa Vật Lý Phức Tạp Hiện Nay

Khối lượng tài liệu và số lượng các chủng loại thông tin thu được trên các đối tượng địa chất ngày càng lớn. Số lượng các tham số đầu vào của các chương trình phân tích nhận dạng hiện có thường bị giới hạn. Việc sử dụng các tổ hợp thông tin khác nhau để tiến hành phân tích nhận dạng nhiều khi cho những kết quả rất khác nhau. Để nâng cao độ tin cậy của các phương pháp phân tích nhận dạng, đã có những công trình nghiên cứu theo hướng ứng dụng lớp 2 bài toán đánh giá lựa chọn thông tin để lựa chọn những tổ hợp thông tin chất lượng cao trước khi tiến hành phân tích nhận dạng. Cần giải quyết bài toán tối ưu hóa khoảng cách tần suất để đảm bảo hiệu quả xử lý.

2.1. Giới Hạn Của Các Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Cũ

Việc sử dụng các tổ hợp thông tin khác nhau để tiến hành phân tích nhận dạng đôi khi cho ra những kết quả khác nhau đáng kể. Điều này đặt ra yêu cầu về việc đánh giá và lựa chọn thông tin đầu vào một cách cẩn trọng. Cần có các phương pháp để xác định tổ hợp thông tin nào là tối ưu nhất cho việc phân tích nhận dạng, từ đó nâng cao độ tin cậy của kết quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và độ phức tạp của các đối tượng địa chất ngày càng cao.

2.2. Yêu Cầu Về Độ Phân Giải Địa Vật Lý Cao Trong Xử Lý

Độ phân giải địa vật lý đóng vai trò quan trọng trong việc xác định chính xác vị trí và đặc điểm của các đối tượng địa chất. Việc nâng cao độ phân giải đòi hỏi các phương pháp xử lý dữ liệu phải có khả năng loại bỏ nhiễu, tối ưu hóa các thông số và khai thác tối đa thông tin từ dữ liệu gốc. Các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc đáp ứng yêu cầu này, đặc biệt là trong các khu vực có cấu trúc địa chất phức tạp hoặc dữ liệu bị nhiễu nhiều.

2.3. Đánh Giá Sai Số Địa Vật Lý Cần Được Kiểm Soát

Đánh giá và kiểm soát sai số trong quá trình xử lý dữ liệu địa vật lý là vô cùng quan trọng để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả. Sai số có thể phát sinh từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sai số đo đạc, sai số do nhiễu, sai số do mô hình hóa không chính xác và sai số do quá trình xử lý. Việc đánh giá và kiểm soát sai số đòi hỏi các phương pháp thống kê và các kỹ thuật kiểm tra chéo để xác định và giảm thiểu ảnh hưởng của sai số lên kết quả cuối cùng.

III. Giải Pháp Phương Pháp Khoảng Cách Tần Suất Nhận Dạng

Phương pháp khoảng cách – tần suất – nhận dạng là một trong các phương pháp phân tích tài liệu mới đã được áp dụng và mang lại kết quả khả quan trong công tác xử lý phân tích tài liệu Địa Vật lý máy bay, một nguồn tài liệu đồ sộ và hết sức phong phú nhưng chưa được khai thác triệt để ở nước ta hiện nay. Phương pháp xử lý dữ liệu địa vật lý này giúp phân tích tổ hợp các tài liệu địa vật lý máy bay góp phần đẩy nhanh và nâng cao chất lượng của công tác xử lí phân tích tài liệu địa vật lý máy bay.

3.1. Nội Dung Cơ Bản Của Phân Tích Tần Suất Nhận Dạng

Phân tích tần suất tập trung vào việc xác định tần suất xuất hiện của các giá trị hoặc các mẫu trong dữ liệu địa vật lý. Thông qua việc phân tích tần suất, có thể nhận diện được các dị thường, các cấu trúc địa chất tiềm năng và các đặc điểm khác của khu vực khảo sát. Phân tích tần suất thường được kết hợp với các phương pháp nhận dạng để phân loại và xác định bản chất của các đối tượng địa chất dựa trên tần suất xuất hiện của các dấu hiệu địa vật lý đặc trưng.

3.2. Ứng Dụng Biến Đổi Fourier Địa Vật Lý Để Phân Tích Tần Số

Biến đổi Fourier là một công cụ mạnh mẽ để phân tích tần số trong dữ liệu địa vật lý. Biến đổi Fourier cho phép phân tích dữ liệu trong miền tần số, từ đó xác định được các thành phần tần số khác nhau và đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến dữ liệu gốc. Việc sử dụng biến đổi Fourier giúp nhận diện các dị thường tần số cao, các cấu trúc có tính chu kỳ và các đặc điểm khác của khu vực khảo sát.

IV. Hướng Dẫn Cách Tối Ưu Khoảng Cách Tần Suất Hiệu Quả

Để tối ưu khoảng cách tần suất hiệu quả, cần chú ý đến việc lựa chọn khoảng cách lấy mẫu và tần suất lấy mẫu phù hợp với đặc điểm của đối tượng khảo sát. Khoảng cách lấy mẫu quá lớn có thể bỏ sót các dị thường nhỏ, trong khi khoảng cách lấy mẫu quá nhỏ có thể làm tăng chi phí và thời gian xử lý. Tần suất lấy mẫu cũng cần được lựa chọn sao cho phù hợp với tần số của tín hiệu địa vật lý cần thu thập. Cần tìm hiểu về khoảng cách lấy mẫu địa vật lý và tần suất lấy mẫu địa vật lý.

4.1. Lựa Chọn Khoảng Cách Lấy Mẫu Thích Hợp

Khoảng cách lấy mẫu đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu địa vật lý chất lượng cao. Khoảng cách lấy mẫu cần được lựa chọn sao cho phù hợp với kích thước và hình dạng của các đối tượng địa chất cần khảo sát. Khoảng cách lấy mẫu quá lớn có thể bỏ sót các dị thường nhỏ, trong khi khoảng cách lấy mẫu quá nhỏ có thể làm tăng chi phí và thời gian xử lý.

4.2. Xác Định Tần Suất Lấy Mẫu Tối Ưu

Tần suất lấy mẫu cần được xác định sao cho đảm bảo thu thập đầy đủ thông tin về tín hiệu địa vật lý. Tần suất lấy mẫu quá thấp có thể dẫn đến hiện tượng răng cưa (aliasing), làm sai lệch kết quả phân tích. Tần suất lấy mẫu quá cao có thể làm tăng khối lượng dữ liệu và thời gian xử lý. Tần suất lấy mẫu tối ưu thường được xác định dựa trên định lý Nyquist-Shannon.

4.3. Phương Pháp Nội Suy Dữ Liệu Địa Vật Lý Hiệu Quả

Phương pháp nội suy dữ liệu địa vật lý được sử dụng để ước tính các giá trị dữ liệu tại các vị trí không được đo trực tiếp. Nội suy là cần thiết khi dữ liệu bị thiếu hoặc khi cần tăng mật độ điểm dữ liệu. Có nhiều phương pháp nội suy khác nhau, bao gồm nội suy tuyến tính, nội suy spline, nội suy Kriging và nội suy dựa trên mạng nơ-ron. Việc lựa chọn phương pháp nội suy phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu phân tích.

V. Ứng Dụng Phân Tích Dữ Liệu Thực Tế Vùng Khánh Thượng

Luận văn đã thực hiện phân tích thử nghiệm phương pháp Khoảng cách - Tần suất - Nhận dạng trên tài liệu thực tế vùng Khánh Thượng. Mục tiêu là phân định một ranh giới địa chất theo tài liệu địa vật lý máy bay. Kết quả cho thấy phương pháp này có tiềm năng trong việc hỗ trợ công tác xử lý và phân tích tài liệu địa vật lý máy bay, góp phần đẩy nhanh và nâng cao chất lượng công tác tìm kiếm, thăm dò khoáng sản.

5.1. Tài Liệu Thu Thập Và Tính Toán Khu Vực Nghiên Cứu

Khu vực nghiên cứu Khánh Thượng được thu thập và tính toán dữ liệu địa vật lý máy bay, bao gồm dữ liệu về hàm lượng Uran, Thori, Kali và kênh tổng. Các dữ liệu này được sử dụng để phân tích và xác định các dị thường địa vật lý, từ đó phân vùng triển vọng khoáng sản và phân chia các thành tạo địa chất.

5.2. Kết Quả Phân Vùng Triển Vọng Khoáng Sản Theo Đề Án Bay Đo

Đề án bay đo cho khu vực nghiên cứu Khánh Thượng đã cung cấp các kết quả phân vùng triển vọng khoáng sản dựa trên phân tích dữ liệu địa vật lý máy bay. Các kết quả này cho phép xác định các khu vực có tiềm năng khoáng sản cao, từ đó tập trung các hoạt động thăm dò và khai thác tài nguyên.

VI. Kết Luận Triển Vọng Phát Triển Khoảng Cách Tần Suất

Phương pháp Khoảng cách - Tần suất - Nhận dạng có tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả xử lý và phân tích dữ liệu địa vật lý. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển phương pháp này, đặc biệt là trong việc tự động hóa quy trình xử lý và tích hợp với các phương pháp phân tích dữ liệu khác. Việc áp dụng phương pháp thống kê nhận dạng này sẽ góp phần thúc đẩy công tác tìm kiếm và thăm dò khoáng sản ở Việt Nam.

6.1. Tích Hợp GIS Địa Vật Lý Cho Phân Tích Không Gian

Tích hợp GIS (Hệ thống thông tin địa lý) với dữ liệu địa vật lý cho phép phân tích không gian và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả. GIS cung cấp các công cụ để kết hợp dữ liệu địa vật lý với các thông tin địa chất, địa hình và các dữ liệu khác, từ đó tạo ra các bản đồ và mô hình địa chất toàn diện. Phân tích không gian trong GIS giúp xác định mối quan hệ giữa các đối tượng địa chất và các yếu tố địa vật lý, từ đó hỗ trợ công tác tìm kiếm và thăm dò khoáng sản.

6.2. Phát Triển Mô Hình Hóa Dữ Liệu Địa Vật Lý 3D

Mô hình hóa dữ liệu địa vật lý 3D cho phép tạo ra các mô hình địa chất 3D chân thực và chi tiết. Các mô hình này giúp hình dung cấu trúc địa chất, vị trí và kích thước của các đối tượng địa chất, cũng như phân bố của các khoáng sản. Mô hình hóa 3D đòi hỏi các phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến và các công cụ phần mềm chuyên dụng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Cơ sở lý thuyết phân tích- xử lý số liệu Địa vật lý - Chương 2: Hệ phương pháp phân tích tài liệu Địa vật lý máy bay - Chương 3: Kết quả phân tích thực nghiệm trên tài liệu thực tế vùng Khánh Thượng. - Kết luận 2 (LUAN.11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.CƠ SỞ LÝ THUYẾT XỬ LÝ TỔ HỢP SỐ LIỆU ĐỊA VẬT LÝ 1. Lý thuyết xử lý tổ hợp số liệu Địa Vật lý Xử lí số liệu về cơ bản là dựa trên nhiều loại thông tin khác nhau để giải quyết được các nhiệm vụ đặt ra phù hợp với điều kiện kinh tế và kĩ thuật cho phép. Không chỉ riêng trong địa vật lý mà nhiều lĩnh vực khác cũng sử dụng xử lí tổ hợp dữ liệu để nâng cao chất lượng xử lí.

Xử lý số liệu Địa vật lý là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu và dạng các số liệu khác nhau. Một cách khái quát có thể phân chia quá trình này theo các bước cơ bản sau: - Xây dựng mô hình và xác định phương pháp - Ước lượng và đánh giá các đặc trưng của đối tượng chuẩn. - Chọn thuật toán xử lý - Định nghiệm về sự tồn tại của đối tượng cần tìm - Đánh giá chất lượng xử lý 1. Xây dựng mô hình và xác định phƣơng pháp [1] [10] Để xử lý tổ hợp số liệu Địa vật lý người ta chủ yếu sử dụng các mô hình thống kê vì các đối tượng khảo sát cần nghiên cứu có vị trí, kích thước, tính chất vật lý không biết trước nên chúng được xem như các đối tượng ngẫu nhiên.

Mặt khác, các trường vật lý do các đối tượng địa chất tạo ra thường bị các loại nhiễu làm méo nên các dấu hiệu trường Địa vật lý khảo sát cũng mang tính ngẫu nhiên. Với mô hình để được nhiệm vụ tiếp theo là lựa chọn các phương pháp nhận dạng tương ứng, tiến hành xử lý theo mô hình và giải quyết các nhiệm vụ bài toán đặt ra. Hiện nay trong công tác xử lý-phân tích số liệu địa vật lý có rất nhiều phương pháp nhận dạng, có thể chia chúng thành hai nhóm: nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn và nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn. Nhóm các phương pháp nhận dạng theo đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta biết được lớp đối tượng và biết được đặc trưng thống kê của các trường địa vật lý đối với từng lớp đối tượng.11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.11 Khi xử lý số liệu địa vật lý bằng thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, nhiệm vụ đặt ra là cần xây dựng các thuật toán hay đề xuất các chỉ tiêu nhận dạng đảm bảo để phân loại các đối số liệu quan sát thành hai lớp hoặc với số lớp nhiều hơn 2 khi có trước các đặc trưng thống kê của mỗi loại dấu hiệu ứng với các đối tượng chuẩn.Vấn đề mang tính quyết định là lựa chọn đối tượng chuẩn, trên đó tiến hành nghiên cứu các đặc trưng thông kê của các dấu hiệu (các trường địa vật lý).

Điều này đặc biệt quan trọng khi khảo sát các diện tích có cấu trúc địa chất phức tạp, ở đó các trường địa vật lý quan sát được biến đổi mạnh ngay cả ở những diện tích nhỏ. Nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn được áp dụng khi chúng ta không biết trước các đặc trưng thống kê của các dấu hiệu ứng với các lớp đối tượng cần tìm. Khi đó quá trình nhận dạng đơn thuần chỉ thực hiện nhiệm vụ phân loại trường. Phương pháp xử lý số liệu bằng thuật toán nhận dạng không có đối tượng chuẩn được thực hiện như sau: bằng thuật toán phân loại trường lựa chọn được, tiến hành chia các điểm quan sát thành một số nhất định các diện tích đồng nhất về dấu hiệu tổ hợp.

Bản chất địa chất của từng diện tích phân ra được có thể không xác định được; để xác định chúng đòi hỏi phải có các số liệu khoan hoặc nghiên cứu bổ sung về tính chất vật lý của đá. Ƣớc lƣợng và đánh giá các đặc trƣng của đối tƣợng chuẩn. Ước lượng các đặc trưng thống kê Để xử lý tổ hợp các số liệu bằng phương pháp nhận dạng có mẫu chuẩn thì công việc mang tính quyết định là lựa chọn các mẫu chuẩn và xác định các đặc trưng thống kê các trường địa vật lý của chúng. Các mẫu hay đối tượng chuẩn là phần diện tích ở đó bằng các số liệu khoan và các số liệu địa chất khác đã xác định được bản chất địa chất của các đối tượng gây ra trường địa vật lý.

Tùy thuộc vào các mục đích nghiên cứu khác nhau mà các đối tượng chuẩn được lựa chọn khác nhau. Dựa vào các giá trị trường quan sát được trên các đối tượng chuẩn người ta tiến hành xác định các đặc trưng thống kê của trường cho từng loại đối tượng. Các đặc trưng này bao gồm: 4 (LUAN.11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.11  Đường cong biến phân (hàm phân bố mật độ xác suất thực nghiệm).  Kỳ vọng và phương sai của trường (thông qua đường cong biến phân ).

Ngoài ra khi cần người ta còn tính cả hệ số tương quan giữa các dấu hiệu, phương chủ đạo của các dị thường… Điều đặc biệt cần lưu ý để công tác phân tích nhận dạng đạt hiệu quả tốt thì cần lựa chọn các đối tượng chuẩn sao cho các diện tích tồn tại đối tượng chuẩn phải nằm xen kẽ với các phần diện tích khảo sát cần nhận dạng. Đối với nhóm các phương pháp nhận dạng không có đối tượng chuẩn để xác định các đặc trưng thống kê của trường người ta chia khu vực khảo sát thành các diện tích cơ sở – cửa sổ. Kích thước của các diện tích cơ sở hay số lượng điểm quan sát trên mỗi diện tích cơ sở được lựa chọn dựa vào tỉ lệ bản đồ và kích thước dị thường mà các đối tượng trường tạo ra. Diện tích cơ sở có thể nhỏ nhất cần chọn để trong tương lai có thể đề nghị (hoặc không đề nghị) đưa vào thăm dò hoặc khảo sát chi tiết.

Diện tích cơ sở cũng có thể xem như cửa sổ trượt, các đặc trưng thống kê của trường trong cửa sổ đó được gán cho điểm trung tâm cửa sổ. Đánh giá lượng tin của dấu hiệu Lượng tin của dấu hiệu là khả năng mà dấu hiệu đó có thể phân biệt được các đối tượng khác nhau với nhau. Khả năng này phụ thuộc vào việc các đối tượng của cùng một lớp có thường xuyên cho những giá trị cố định của dấu hiệu đó hay không và các giá trị đó có phân bố rộng ra ngoài giới hạn của các đối tượng của lớp đó hay không. Người ta đưa ra các khái niệm lượng tin từng phần, lượng tin tổng (tích phân) và lượng tin tổng hợp.

Lượng tin từng phần là lượng tin của những dải giá trị hay của nhóm các giá trị riêng biệt của một dấu hiệu nhất định. Lượng tin tổng là lượng tin chứa toàn bộ các giá trị của một dấu hiệu (một loại trường) nào đó. Lượng tin tổng hợp là lượng tin tính cho những dạng kết hợp khác nhau của nhiều dấu hiệu. Trong quá trình nhận dạng không phải mọi dấu hiệu trường đều quan trọng như nhau, thậm chí có những dấu hiệu trường địa vật lý hoàn toàn không chứa thông tin về đối tượng khảo sát và có thể là những dấu hiệu nhiễu làm mờ nhạt đi 5 (LUAN.11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.11 các thông tin hữu ích.

Khi đưa các dấu hiệu này vào sử dụng để nhận dạng không làm tăng mà ngược lại làm giảm chất lượng nhận dạng đối tượng. Chính vì vậy, trong quá trình xử lý cần tiến hành đánh giá lượng tin của từng dấu hiệu để từ đó chọn ra những dấu hiệu có lượng tin cao đưa vào xử lý và loại bỏ những dấu hiệu có lượng tin thấp. Chọn thuật toán xử lý [1] [10] Các thuật toán được lựa chọn để xử lý sẽ ảnh hưởng tới chất lượng xử lý. Để chất lượng xử lý cao khi lựa chọn các thuật toán người ta dựa vào các yếu tố sau: a.

Nhiệm vụ địa chất đặt ra Nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là tìm kiếm mỏ thì thuật toán phải có khả năng nhận dạng hai lớp đối tượng: lớp quặng và lớp không quặng. Còn nếu nhiệm vụ của khảo sát địa vật lý là phục vụ công tác đo vẽ bản đồ địa chất thì thuật toán phải đảm bảo khả năng cùng một lúc nhận dạng được nhiều lớp đối tượng liên quan với nhiều loại đất đá và các yếu tố kiến tạo khác nhau. Đặc điểm chứa thông tin của số liệu gốc Nếu các số liệu địa vật lý chứa thông tin ở hai mức: mức “có”- mức dị thường và mức “không”- mức phông thì người ta sử dụng các thuật toán logic. Trong trường hợp các số liệu địa vật lý chứa các thông tin định lượng thì người ta sử dụng các thuật toán kiểm chứng thống kê.

Tính độc lập và không độc lập Khi các dấu hiệu trường địa vật lý độc lập nhau thì có thể sử dụng các thuật toán đơn giản. Còn trong trường hợp các dấu hiệu liên quan với nhau thì các thuật toán được sử dụng phức tạp hơn. Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm Mức độ đầy đủ của các thông tin tiên nghiệm chính là mức độ hoàn chỉnh của các mô hình vật lý địa chất. Trong trường hợp tồn tại các đối tượng chuẩn, nghĩa là khi biết rõ mô hình vật lý địa chất của các đối tượng thì để xử lý người ta sử dụng các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn để phân loại trường.11 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Định nghiệm về sự tồn tại của đối tƣợng [1] [10] Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn việc quyết định nghiệm chủ yếu dựa vào chỉ số tương đồng. Chỉ số này xác định mức độ giống nhau hoặc khác nhau giữa đối tượng nghiên cứu với đối tượng chuẩn theo lượng thông tin tổng hợp của toàn bộ các dấu hiệu. Đối với các thuật toán nhận dạng không có mẫu chuẩn thì quá trình nhận dạng chỉ đơn thuần thực hiện việc phân chia diện tích khảo sát thành các phần đồng nhất theo tổng hợp các dấu hiệu. Việc phân loại ở đây được tiến hành dựa vào các chỉ tiêu định nghiệm khác nhau.

Chỉ tiêu này phụ thuộc rất nhiều vào số lượng các lớp đối tượng cần phân chia là bao nhiêu. Đánh giá chất lƣợng xử lý [1] [10] Đối với các thuật toán nhận dạng có mẫu chuẩn, chất lượng xử lý được đánh giá dựa vào sai số nhận dạng các đối tượng kiểm chứng.