Depth Corrected Edge Detection of Magnetic Data
Depth Corrected Edge Detection of Magnetic Data
复制标题
磁性数据的深度校正边缘检测
DOI：
10.1109/tgrs.2019.2928041
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发表时间：
2019-08
影响因子：
8.2
通讯作者：
Z.C. Wu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang H.L.;Y. R. Marangoni;Z.C. Wu
现有的边缘检测算法大多通过特征值来定位源边缘，这些特征值来自于势导数，例如，倾角和θ映射分别定位零值和最大值的边缘。在本研究中，我们指出常规的边缘检测不能准确地描绘出边缘，特别是对于深源。提出了一种利用深度校正进行边缘检测的思路，并提出了利用增强的倾斜角度进行深度校正边缘检测来定位深源边缘。深度校正边缘检测的实用性是通过几个模型测试来证明的。与现有的边缘检测方法相比，深度校正的边缘检测方法能够将边缘定位到更接近真实边缘的位置，从而获得更好的解释性图像。在青海省某磁铁矿体磁异常的应用中，大多数方法圈定的磁铁矿体面积比实际大得多，而深度校正边缘检测圈定的磁铁矿体距离钻孔非常近。
Most existing edge detection algorithms locate source edge through characteristic values, which are from potential derivatives, e.g., the tilt angle and the theta map locate the edge with zero value and the maximum value, respectively. In the present study, we state that the routine edge detections cannot delineate the accurate edge, especially for deep sources. We propose an idea for the edge detection using the depth correction, and suggest the depth corrected edge detection through the enhanced tilt angle to locate the deep source edge. The utility of depth corrected edge detection is demonstrated using a couple of model tests. Compared with existing methods, the depth corrected edge detection produces superior results by locating edges closer to the true edges, resulting in better interpretative images. In the application from a magnetic anomaly associated with a magnetite ore body from Qinghai Province in northwest China, most of the methods delineate the magnetite ore body’s area much larger than the actual one, while the proposed depth corrected edge detection delineate the magnetite ore body very close to the drill holes.
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影响因子：
3.3
作者：
G. Cooper
通讯作者：
G. Cooper
DOI：
10.1190/segam2012-0093.1
发表时间：
2012-11
期刊：
Seg Technical Program Expanded Abstracts
影响因子：
--
作者：
D. F. Santos;João B. C. Silva;V. Barbosa;L. Braga
通讯作者：
D. F. Santos;João B. C. Silva;V. Barbosa;L. Braga
影响因子：
3.3
作者：
Yanyun Sun;Wencai Yang;Xiangzhi Zeng;Zhiyong Zhang
通讯作者：
Yanyun Sun;Wencai Yang;Xiangzhi Zeng;Zhiyong Zhang
影响因子：
2.6
作者：
M. Mantovani;V. Louro;V. B. Ribeiro;H. Requejo;R. P. Z. D. Santos
通讯作者：
M. Mantovani;V. Louro;V. B. Ribeiro;H. Requejo;R. P. Z. D. Santos
影响因子：
3.3
作者：
Henglei Zhang;D. Ravat;Y. Marangoni;Xiangyun Hu
通讯作者：
Henglei Zhang;D. Ravat;Y. Marangoni;Xiangyun Hu