Gemeinsame Inversion geophysikalischer Datensätze: Strukturelle Verknüpfung mittels fuzzy c-means Clusteranalyse

Bei der geophysikalischen Erkundung des oberflächennahen Untergrundes werden in der Regel Datensätze mit verschiedenen geophysikalischen Verfahren ber dem gleichen Untergrundbereich gesammelt。Um die Qualität und Zuverlässigkeit bei der Auswertung der Daten and bei deren anschliessender Interpretation zu verbesseren, ist es erforderlich, die gesammelten Informationen and erhaltenen Modelle möglichst quantitative zu integreren。Die effizienteste Möglichkeit， den Informationsgehalt der einzelnen Datensätze定量in einem地球物理，kalischen multiparametermodelell zusammenzufassen, best in der Integration der gesammelten Datensätze während des Prozesses der modelgenerierung durch gemeinsame Inversion aller Datensätze。基于模糊c均值聚类分析和常规反演算法的模糊c均值聚类分析与常规反演算法的分析与反演vollständig <s:2> berlappender bohrlotographischer Datensätze weiterentwickelt，柔性分析与系统评价研究。wiichtige Ziele beder Weiterentwicklung der best stehenden Methodik sind z.B. das berber<s:1> cksictigen des räumlichen Auflösungsvermögens der zuinvertierenden Datensätze beder聚类分析，sowie die Erweiterung der Methodik auf die gemeinsame反演粒子cell berlappender bohrlotomographischer Datensätze。Weiterhin soll untersucht werden, ob die Methodik auch f<s:1> r die gemeinsame反演vollständig oder partiell <e:1> berlappender地球物理学家Datensätze， die von der Erdoberfläche aus gesammelt wurden, angepai werden kann。

Bei der geophysikalischen Erkundung des oberflächennahen Untergrundes werden in der Regel Datensätze mit verschiedenen geophysikalischen Verfahren über dem gleichen Untergrundbereich gesammelt. Um die Qualität und Zuverlässigkeit bei der Auswertung der Daten und bei deren anschliessender Interpretation zu verbessern, ist es erforderlich, die gesammelten Informationen und erhaltenen Modelle möglichst quantitativ zu integrieren. Die effizienteste Möglichkeit, den Informationsgehalt der einzelnen Datensätze quantitativ in einem geophysikalischen Multiparametermodell zusammenzufassen, besteht in der Integration der gesammelten Datensätze während des Prozesses der Modellgenerierung durch gemeinsame Inversion aller Datensätze. Im Rahmen dieses Forschungsvorhabens soll ein kürzlich von den Antragstellern vorgestellter, auf fuzzy c-means Clusteranalyse und konventionellen Inversionalgorithmen basierender Ansatz zur gemeinsamen Inversion vollständig überlappender bohrlochtomographischer Datensätze weiterentwickelt, flexibilisiert und systematisch evaluiert werden. Wichtige Ziele bei der Weiterentwicklung der bestehenden Methodik sind z.B. das Berücksichtigen des räumlichen Auflösungsvermögens der zu invertierenden Datensätze bei der Clusteranalyse, sowie die Erweiterung der Methodik auf die gemeinsame Inversion partiell überlappender bohrlochtomographischer Datensätze. Weiterhin soll untersucht werden, ob die Methodik auch für die gemeinsame Inversion vollständig oder partiell überlappender geophysikalischer Datensätze, die von der Erdoberfläche aus gesammelt wurden, angepasst werden kann.