大数据-算法-基于球坐标系的卫星磁异常数据处理与正反演方法研究.pdf

这篇博士学位论文《基于球坐标系的卫星磁异常数据处理与正反演方法研究》主要探讨了如何在大数据背景下，利用特定的算法对卫星磁异常数据进行处理和分析，特别是正反演方法在球坐标系统中的应用。论文作者杜劲松在地球物理学领域有深厚的学术背景，他在攻读博士学位期间专注于卫星磁力与重力数据的研究，包括数据处理、正演模拟和反演解释。 正演模拟是根据已知地质模型预测观测到的物理场，如磁异常或重力异常。在球坐标系统中，这种方法可以更精确地模拟地球或月球表面及内部的磁场分布。论文可能涵盖了如何将复杂的地质结构转换为球坐标下的数学模型，并利用这些模型来计算预期的卫星磁异常数据。 反演方法则是从观测到的数据出发，逆向推断地质结构。在处理卫星磁异常数据时，反演的目标是找到最能解释观测到的异常的地质模型。这一过程通常涉及优化算法，如梯度下降法或Levenberg-Marquardt算法，以最小化模型预测值与实际观测值之间的差异。 论文可能还讨论了球坐标系相比于其他坐标系（如笛卡尔坐标或极坐标）的优势，例如更好地适应地球的球形几何形状，以及在处理全球范围的大规模数据时的高效性。此外，作者可能还研究了不同数据处理技术，如滤波、平滑或降噪方法，以提高数据的质量和分析的准确性。 论文提到了作者与德国地学研究中心GFZ的合作，这表明论文可能包含了国际间的合作研究，可能涉及到使用先进的计算技术和软件工具，如MATLAB或Python，来进行大规模数据处理和数值模拟。 在作者的科研经历中，他发表了多篇关于重磁勘探、时变重磁观测及其应用的论文，这些工作可能为他的博士研究提供了坚实的基础。他的研究兴趣扩展到了行星内部构造与岩石圈动力学，这表明他对地球科学的全面理解，以及他在处理卫星磁异常数据时可能考虑的地球动力学背景。 这篇论文深入研究了卫星磁异常数据处理的算法和方法，特别是在球坐标系统中的应用，对于理解地球的地质结构和探测地壳下的隐藏特征具有重要意义。通过这样的研究，科学家可以更好地解析地球表面和内部的磁性特征，从而推动地球物理学和矿产资源探索等领域的发展。