EN

当前栏目: 论文成果

Deep Prior-Based Unsupervised Reconstruction of Irregularly Sampled Seismic Data

发布时间:2026-08-11 点击次数:

DOI码: 10.1109/LGRS.2020.3044455
所属单位: 中国石油大学(华东);米兰理工大学
教研室: 地球科学与技术学院;电子信息系
发表刊物: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
刊物所在地: 美国
项目来源: 国家留学基金委;中央高校基本科研业务费
关键字: seismic data interpolation; deep prior; unsupervised reconstruction; 3D U-Net
摘要: 提出一种基于深度先验的无监督地震数据插值方法,以多分辨率三维U-Net作为隐式先验,不依赖预训练样本即可求解不规则采样数据的重建问题。合成和现场数据实验验证了该方法对缺失地震道的有效恢复能力。
备注: 来源:https://doi.org/10.1109/LGRS.2020.3044455
合写作者: Francesco Picetti, Vincenzo Lipari, Paolo Bestagini, Xiaoming Tang, Stefano Tubaro
第一作者: Fantong Kong
论文类型: 科研论文
学科门类: 理学
一级学科: 地球物理学
文献类型: 期刊论文
卷号: 19
页面范围: 1-5
ISSN号: 1545-598X;1558-0571
发表时间: 2022-01-01
版权所有©长江大学 鄂ICP备05003301号-1 公网安备42100202000009号   访问量: 最后更新时间:..