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J-GLOBAL ID：201702261328449161   整理番号：17A0379306

Kalmanフィルタトラッカに基づいた地震データのための自動Multihorizons認識【Powered by NICT】

Automatic Multihorizons Recognition for Seismic Data Based on Kalman Filter Tracker

著者 (2件)： Deng Xiaoying (Beijing Institute of Technology, Beijing, China) ,  Zhang Zhengjun (University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 14  号： 3  ページ： 319-323  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Horizon認識は地震インタプリタに重要であるが困難な作業である。Kalmanフィルタトラッカに基づいた新しい自動認識法を提案した。地震反射プロファイルの特性によると,新しい線形状態と測定方程式の対を構築した。しきい値検出,候補測定,論理法,新しい可能性のある層を開始する,確率的データ結合,すべての既存の層の各々に属する各候補測定の確率を判定することを含む三支援段階と組み合わせて,Kalmanフィルタトラッカーは候補測定に含まれる雑音を低減し,多地平を自動認識と同時にできる。共通ピッキング法とは異なり,提案した方法を各々同定された地平,とそれに続く処理と解釈のための非常に重要な詳細な時間-空間位置データを得ることができる。人工的データおよび実データ上での実験結果により,提案の方法では,弱い層を追跡でなく,層の連続性を向上させることができることを示した。提案した方法は共通Cannyエッジ検出器よりも優れている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連続性 ,  線形性 ,  検出器 ,  *地震 ,  インタプリタ ,  雑音 ,  *Kalmanフィルタ
準シソーラス用語： データ結合 ,  自動認識 ,  *地震データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： Kalmanフィルタ ,  地震データ