基于GAF-CNN的航空电磁快速成像方法及装置

本发明公开了基于GAF‑CNN的航空电磁快速成像方法及装置，属于航空电磁（AEM）数据的处理与解释技术领域。所述方法包括采集航空电磁原始数据并进行数据预处理；基于Gram矩阵将预处理后的数据映射到空间域，生成Gramian角求和场和Gramian角差分场；设计深度卷积神经网络，所述网络包括依次通信连接的四组卷积层以及两个全连接层；将预处理后的数据以及Gramian角求和场和Gramian角差分场数据输入训练好的深度卷积神经网络，得到地下电阻率模型。本发明通过创新的特征表示与深度学习网络架构，将电磁数据的时间序列特性与空间特性有机结合，显著提高了反演精度与计算效率。