OPRES

Программа осуществляет вероятностное распознавание аномалий (в т.ч. комплексных) заданной формы.

Программа OPRES использует алгоритмы оптимального приема. Ожидаемая аномалия задается статистической моделью с определением в каждой точке наиболее вероятного (среднего) значения интенсивности аномалии и возможной изменчивости (стандартного отклонения). Никаких ограничений на исходное поле не накладывается, т.е. программа может использоваться для обработки любых пространственно распределенных данных, заданных в матричной форме.

В качестве модели для распознавания могут быть использованы результаты наблюдений на каком-нибудь реальном объекте, или какой-либо фрагмент исходной матрицы (т.н. натурная модель). В этом случае, а также когда нет предположений о возможной изменчивости модели, в ячейках матрицы со стандартным отклонением должны быть записаны нули.

Усовершенствованный алгоритм оптимального приема характеризуется повышенной избирательностью к форме ожидаемой аномалии. Повышенная чувствительность к форме аномалии может привести к ошибочному пропуску объектов, отличающихся от модели в пределах естественной изменчивости их параметров и геометрии. Поэтому для учета фактора изменчивости целесообразно использовать статистические модели объекта.

Рис. 1.Результаты прогнозирования карста: а) высокочастотная составляющая магнитного поля (звездами показано положение эталонных объектов); б) рельеф местности с вынесенными результатами распознавания каждого эталона
Рис. 1.Результаты прогнозирования карста: а) высокочастотная составляющая магнитного поля (звездами показано положение эталонных объектов); б) рельеф местности с вынесенными результатами распознавания каждого эталона

Рис. 1.Результаты прогнозирования карста: а) высокочастотная составляющая магнитного поля (звездами показано положение эталонных объектов); б) рельеф местности с вынесенными результатами распознавания каждого эталона

На рис. 1. показаны результаты прогнозирования карста на территории республики Татарстан по комплексу аэрогеофизических данных, включающих высокочастотную составляющую магнитного поля; концентрации урана, калия и тория по данным аэрогамма-спектрометрической съемки; эффективные удельные сопротивления на трех частотах по данным аэроэлектроразведки и цифровую модель местности (рельеф) по данным GPS.

Рис. 2. Результат распознавания (Б) статистической модели кимберлитовой трубки (В) по остаточному магнитному полю (А)
Рис. 2. Результат распознавания (Б) статистической модели кимберлитовой трубки (В) по остаточному магнитному полю (А)

Рис. 2. Результат распознавания (Б) статистической модели кимберлитовой трубки (В) по остаточному магнитному полю (А)

Так же в программе имеется возможность построения статистической модели вертикальной призмы, задавая диапазон изменения геометрических параметров и физических свойств. На рис. 2, Б показан результат распознавания слабомагнитных кимберлитовых трубок (с коэффициентом правдоподобия больше 1). Статистическая модель (рис. 2, В) соответствует характерным для изучаемой территории параметрам поисковых объектов.