基于虚拟切割线法的航空物探测网疏密度软件开发.pdf

第 69 卷增刊 1Vol.69Supp.12023 年6 月Jun.,2023地质论评GEOLOGICALREVIEW557基于虚拟切割线法的航空物探测网疏密度软件开发一张光雅1,2,3)，李江坤1,2,3)，李兵海1,2,3)，卢亚运1,2,3)，张翔1,2,3)，张伟1,2,3)，1)核工业航测遥感中心，石家庄，050002；2)中核集团铀资源地球物理勘查技术中心（重点实验室），石家庄，050002；3)河北省航空探测与遥感技术重点实验室，石家庄，050002注：本文为河北省航空探测与遥感技术重点实验室自主科研项目（编号：202108）；中国核工业地质局项目“松辽盆地东部地区 1：5 万航空物探调查”项目（编号：202141-1）联合资助的成果。收稿日期：2023-04-10；改回日期：2023-04-30；责任编辑：刘志强。DOI：10.16509/j.georeview.2023.s1.245作者简介：张光雅，女，1995 年生，研究生，助理工程师，仪器科学与技术;Email：。通讯作者：李江坤，男，1983 年生，研究生，高级工程师，测控技术与仪器作；Email：li_。关键词：关键词：航空物探；疏密度统计；虚拟切割线法航空物探是通过飞机上安装的专用物探仪器在飞行过程中探测各种地球物理场的变化，研究和寻找地下地质构造和矿产的一种物探方法。测网的合理设计和布置是航空物探工作顺利展开的重要前提1，测网疏密度是用来评价飞行测线平面上实际均匀分布情况的指标，表征飞行质量。而通常一个测区数据量巨大，对其测网疏密度进行统计会带来巨大的工作量。近年来计算机技术的快速发展为海量数据的计算提供了便利2，因此疏密度统计也变得日益智能化。而传统的疏密度统计需要计算测区所有采样点的实际测线间距与设计预定的测线间距之差的和再将其与设计预定的测线间距相加而得到。而这种计算方法需要用到测区内所有的采样点，而通常一个测区的采样点数高达上百万个3，为统计的过程带来巨大的计算量。为了降低计算复杂度，提升疏密度统计的效率，本文提出采用虚拟切割线的方法进行疏密度统计，在保障结果准确性的同时提升了计算效率。利用Qt作为开发平台，C+语言作为开发工具，以航空伽玛能谱测量规范（EJ/T10322018）为标准，研究疏密度统计模型。对比逐点计算与虚拟切割线计算两种方式的优缺点，并开发相应软件。1疏密度统计模型1.1逐点计算法在航迹恢复后，沿垂直于测线方向，计算飞行测量获得的实际测线间距与设计的测线间距的差值，计算这些差值的平均值即为全区的测网疏密度。测网疏密度计算方法如下：（1）其中 di为第 i 个位置处实际测线间距，N 为参加统计、计算实际测线间距和预定测线间距差值的样本总个数，为设计预定的测线间距。1.2虚拟切割线法为降低计算复杂度，引入虚拟切割线进行疏密度统计。具体为沿垂直于测线方向假定存在 M 条切割线，M 值由用户根据具体情况设定，并求取相邻测线与切割线交点沿切割线方向的差值，对所有交点的差值求和得到最终的疏密度计算结果（图 1）。2程序开发首先通过 QPushButton 控件选择测线文件序列.lin 文件，该文件包括所有测线文件名，并对测线文件进行依次读取，遍历所有测线文件并获取测网的公里网最大最小值 xmin、xmax、ymin、ymax。用户根据实际所需在 QSpinBox 控件中进行虚拟切割线数量的调整，并将该数值记为 QGXNum，将xmaxxmin、ymaxymin平均分为 QGXNum 份，从而实现虚拟切割线的构造。将测线文件公里网数据读取至 Eigen CXxydata 中，并计算测线 1、2 与当前切割线的交点，累加交点数量，进而求取疏密度。主要功能函数包括如下：测线公里网大小排序地质论评 2023 年 69 卷 增刊 1558函数 sort()、线性拟合函数 LineFit()、按钮点击函数 clicked()等。图 1 算法流程图3软件应用点击浏览按钮选择测线文件序列文件；调整虚拟切割线数量；点击开始计算按钮。进入工作界面（图 2）。图 2 疏密度统计界面图为进一步验证软件使用效果以及算法有效性，分别采用逐点法以及虚拟切割线法两种方式对测网疏密度进行统计，使用数据源为松辽盆地某地区1:5 万航空物探测量数据，野外飞行测量累计 56 个架次，完成工作量 50457 km，测量面积 25000 km2，主测线方向为南北向，测线间距为 500 m，切割线方向为 10 km，共计 305 条主测线和 26 条切割线，形成测网为 0.5 km*10 km。测线飞行由西向东依次顺序进行，共得测点 8083770 个，测点距约 6 m，每条测线上的测点数大致相同，约 1800 个（表 1）。表 1 不同算法疏密度统计结果算法切割线数量疏密度（m）时间（s）虚拟切割线10 条50017.1133920 条50016.2334130 条50016.1134340 条50015.8734550 条50015.73362逐点法50015.46588由上表能够看出，当虚拟切割线数量为 30 条时，与逐点法相比，虚拟切割线法运算时间节省了41.67%。同时虚拟切割线数量为 50 条时计算的结果与逐点法相差为 0.27 m。并且虚拟切割线数量越多，所计算的结果也就越接近真实值。4结论本文以航空物探测网数据为基础，展开了测网疏密度统计算法研究，提出了虚拟切割线法。经过理论研究以及实验证明：与逐点法相比，虚拟切割线法能够在保障最终计算结果准确性的前提下，降低 41.67%的计算时间，提高工作效率。在实际数据预处理中具有一定的应用价值。参考文献/References安玉钏,陈雁,黄玉楠,李平,蒋裕强,王占磊.2022.基于深度学习的介形类化石层次化识别.地质论评,68(2):673684.冯磊,杨昭颖,李文吉,王彦佐.2019.基于 MongoDB 的航磁测量大数据存储模式研究.地质学刊,43(3):421427.屈进红,姜作喜,周锡华,罗锋,李芳.2022.航空重力测网交叉点的非遍历逼近方法.测绘学报,51(1):7179.ZHANG Guangya，LI Jiangkun，LI Binghai，LU Yayun，ZHANG Xiang，ZHANG Wei：Software development fordensity statistics of airborne geophysical exploration basedon virtual cutting line methodKeywords：airborne geophysical exploration;densitystatistics;subjunctive cutting-line method